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公开(公告)号：CN118470659B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410944776.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , H04N7/18 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种城市监控视角下基于去噪扩散模型的内涝检测方法与装置，包括：（1）运用去噪扩散模型降低建筑物、树木纹理各背景噪声干扰，增强内涝积水区域水体颜色、对比度及水体边缘特征；（2）构建监控内涝积水语义分割模型，高精度提取视域内涝区域的边界和空间分布形态；（3）对单视点识别的积水图斑进行坐标转换，并将多视点同步检测获取的积水图斑进行空间对齐和融合拼接，得到城市监控范围的内涝时空分布图；（4）给出城市监控视角下基于去噪扩散模型的内涝检测装置，利用城市已部署监控网络，对监控覆盖区域实时进行内涝的快速准确检测，获取低成本、高时空分辨率的内涝分布数据，为城市规划、应急响应等领域提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN111583259A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010498881.X
申请日：2020-06-04
Applicant: 南昌航空大学
Abstract: 本发明公开了一种文档图像质量评价方法，从文档图像中截取多个图像块分组到同一个小批当中，分别输入文档图像质量评价网络模型进行训练。在该网络模型训练完成后，从待评价文档图像中截取多个图像块输入文档图像质量评价网络模型，获取待评价文档图像的预测质量标量。具体包括下述步骤：通过文档图像数据集中的文档图像训练生成文档图像质量比较网络模型；运用文档图像质量比较网络模型对文档图像质量评价网络模型进行微调；使用文档图像数据集训练生成文档图像质量评价网络模型；利用文档图像质量评价网络模型对待评价文档图像进行评价，该网络模型的输出为文档图像的预测质量标量。本方法能够获得符合人眼视觉特性的客观文档图像质量评价结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118397292A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410247745.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及一种基于频率分解和注意力引导的伪装性目标检测方法，通过构建伪装性目标检测模型，利用频率分解模块挖掘出伪装物体得关键性信息，通过频率特征提纯与聚合模块对高频信息和低频信息提纯和汇聚,强化低层空间不显著特征，利用注意力引导边缘增强解码器中的全局注意力和局部注意力对边缘特征进行引导生成预测图。本发明有效挖掘判别性线索，缓解目标与环境内在相似检测困难问题，并且从全局角度和局部角度增强目标边缘模糊区域，能够有效的生成更加精确边界的预测结果。
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公开(公告)号：CN117975216A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410192199.6
申请日：2024-02-21
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于多模态特征细化和融合的显著性物体检测方法，它包括如下步骤：构建显著性物体检测模型，通过Swin‑Transformer主干网络提出RGB特征和深度特征，并将两种模态的特征分别通过跨层级交叉注意力融合模块和深度特征聚合模块进行细化和增强，由多级注意力机制模块进行互补性融合、由分组注意力单元生成跨模态特征、解码器进行解码，将解码结果与CNN细化单元提取边缘特征融合生成预测显著图。本发明缓解了现有显著性检测方法中存在的目标边缘检测模糊及内部检测不完整的问题，并且能够有效对特征进行增强并进行充分融合，缓解了现有模型在特征提取阶段所提取到特征模态单一以及包含过多非显著特征的问题。
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公开(公告)号：CN111583259B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010498881.X
申请日：2020-06-04
Applicant: 南昌航空大学
Abstract: 本发明公开了一种文档图像质量评价方法，从文档图像中截取多个图像块分组到同一个小批当中，分别输入文档图像质量评价网络模型进行训练。在该网络模型训练完成后，从待评价文档图像中截取多个图像块输入文档图像质量评价网络模型，获取待评价文档图像的预测质量标量。具体包括下述步骤：通过文档图像数据集中的文档图像训练生成文档图像质量比较网络模型；运用文档图像质量比较网络模型对文档图像质量评价网络模型进行微调；使用文档图像数据集训练生成文档图像质量评价网络模型；利用文档图像质量评价网络模型对待评价文档图像进行评价，该网络模型的输出为文档图像的预测质量标量。本方法能够获得符合人眼视觉特性的客观文档图像质量评价结果。
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公开(公告)号：CN118470659A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410944776.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 南昌航空大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , H04N7/18 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供了一种城市监控视角下基于去噪扩散模型的内涝检测方法与装置，包括：（1）运用去噪扩散模型降低建筑物、树木纹理各背景噪声干扰，增强内涝积水区域水体颜色、对比度及水体边缘特征；（2）构建监控内涝积水语义分割模型，高精度提取视域内涝区域的边界和空间分布形态；（3）对单视点识别的积水图斑进行坐标转换，并将多视点同步检测获取的积水图斑进行空间对齐和融合拼接，得到城市监控范围的内涝时空分布图；（4）给出城市监控视角下基于去噪扩散模型的内涝检测装置，利用城市已部署监控网络，对监控覆盖区域实时进行内涝的快速准确检测，获取低成本、高时空分辨率的内涝分布数据，为城市规划、应急响应等领域提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN119958560A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510042487.8
申请日：2025-01-10
Applicant: 南昌航空大学
Abstract: 本发明公开了一种水上迫降试验中模型状态测量方法及系统，属于直升机水上迫降技术领域，对待测量模型进行特征点标记，并记录模型的着水过程，通过两台高速摄像机同时拍摄，获取着水过程的连续的立体图像对；对立体图像对中的每张图像的特征点的像素进行检测，并进行双向验证，获取通过双向验证的特征点对，通过计算特征点在立体图像对中的视差值，获取该特征点的深度信息，将该特征点在立体图像对中的二维像素坐标转换为世界空间坐标，获取各特征点的三维坐标；根据获取的各特征点的三维坐标，通过构造旋转矩阵推导模型的姿态变化，获取模型运动过程中的动态状态参数。该方法能够有效提高试验数据测量的精确性和可靠性。
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