-
公开(公告)号：CN114463175B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210055110.2
申请日：2022-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的火星图像超分辨方法，属于计算机视觉中的图像超分辨技术领域。本发明针对现有图像超分辨方法对真实的伴有噪声的火星图像超分辨结果较差的问题。包括模糊核估计，噪声建模和基于patch判别的上采样网络三部分；本发明方法专注于通过模糊核评估算法得到真实模糊核，对模糊核进行计算从而实现真正的盲超分辨；使用噪声提取算法从原始图像中收集噪声，并使用卷积神经网络进行噪声建模，产生与火星图像相似的噪声分布；最后，使用经过模糊核学习的注入噪声后得到的低分辨率火星图像，再送入到基于patch判别的上采样网络中，得到最后的超分辨率火星图像。本发明用于实现LR火星图像的超分辨。
-
公开(公告)号：CN114463175A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210055110.2
申请日：2022-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的火星图像超分辨方法，属于计算机视觉中的图像超分辨技术领域。本发明针对现有图像超分辨方法对真实的伴有噪声的火星图像超分辨结果较差的问题。包括模糊核估计，噪声建模和基于patch判别的上采样网络三部分；本发明方法专注于通过模糊核评估算法得到真实模糊核，对模糊核进行计算从而实现真正的盲超分辨；使用噪声提取算法从原始图像中收集噪声，并使用卷积神经网络进行噪声建模，产生与火星图像相似的噪声分布；最后，使用经过模糊核学习的注入噪声后得到的低分辨率火星图像，再送入到基于patch判别的上采样网络中，得到最后的超分辨率火星图像。本发明用于实现LR火星图像的超分辨。
-
公开(公告)号：CN114387485B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210043031.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/09 , G06N3/088
Abstract: 一种基于生成对抗网络的火星图像增广方法，属于计算机视觉中图像增广技术领域。针对现有火星图像增广方法获得的火星图像分辨率低、无法控制图像类别以及训练不稳定的问题。包括：基于DCGAN的图像生成网络，针对DCGAN难以生成优质的高分辨率火星图像的问题，使用渐进式的网络训练方法进行精细地图像生成；针对GAN无法控制目标类火星图像生成的问题，引入风格迁移技术设计了可控的火星图像生成方法；针对DCGAN训练不稳定而难以使火星车自主完成训练的问题，基于wasserstein距离设计了新的损失函数。本发明用于火星图像增广。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106586041A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611237960.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G7/00
CPC classification number: B64G7/00
Abstract: 本发明涉及一种用于深空探测的火星目标模拟方法，属于深空探测应用领域。为了解决现有现有技术缺少一种能够对火星的位置、大小、轮廓、成像方位、成像灰度进行模拟的方法，在工程实践中存在技术空白的缺点，而提出一种用于深空探测的火星目标模拟方法。包括：将火星中心坐标从日心黄道坐标系变换到显示器平面坐标系和投影仪坐标系；根据火星探测器的成像视场和火星与火星探测器的相对距离关系计算出火星的成像大小；模拟火星被太阳照亮的区域以及未被照亮的区域；根据太阳、火星、探测器的相对位置关系计算火星轮廓的成像方位；将火星的星等映射到计算机的灰度，以显示在界面上。本发明适用于深空探测模拟软件。
-
公开(公告)号：CN114415254B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210072417.3
申请日：2022-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于在线学习的多事例弱监督火星表面形态检测方法，属于机器视觉物体检测领域。本发明针对现有弱监督物体检测方法检测精度低和收敛于局部最优解的问题。包括对火星远景图像采用选择性搜索算法生成多个侯选框；采用VGG16网络模型对火星远景图像进行图像特征的提取；进而得到每个候选框的全连接特征；弱监督检测网络中，输入候选框的全连接特征，通过分类和检测分支判断每个候选框的类别和对候选框的位置信息进行打分，最后将两分支的得分相乘得到候选框的得分作为事例级标签；K级精细化网络层以多事例学习网络或者前一级分支的每个候选框的得分作为监督信息，对网络其他优化分支进行训练，并进行后向传播计算。本发明用于火星表面地形和目标的检测。
-
公开(公告)号：CN114387485A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210043031.X
申请日：2022-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于生成对抗网络的火星图像增广方法，属于计算机视觉中图像增广技术领域。针对现有火星图像增广方法获得的火星图像分辨率低、无法控制图像类别以及训练不稳定的问题。包括：基于DCGAN的图像生成网络，针对DCGAN难以生成优质的高分辨率火星图像的问题，使用渐进式的网络训练方法进行精细地图像生成；针对GAN无法控制目标类火星图像生成的问题，引入风格迁移技术设计了可控的火星图像生成方法；针对DCGAN训练不稳定而难以使火星车自主完成训练的问题，基于wasserstein距离设计了新的损失函数。本发明用于火星图像增广。
-
公开(公告)号：CN114415254A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210072417.3
申请日：2022-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于在线学习的多事例弱监督火星表面形态检测方法，属于机器视觉物体检测领域。本发明针对现有弱监督物体检测方法检测精度低和收敛于局部最优解的问题。包括对火星远景图像采用选择性搜索算法生成多个侯选框；采用VGG16网络模型对火星远景图像进行图像特征的提取；进而得到每个候选框的全连接特征；弱监督检测网络中，输入候选框的全连接特征，通过分类和检测分支判断每个候选框的类别和对候选框的位置信息进行打分，最后将两分支的得分相乘得到候选框的得分作为事例级标签；K级精细化网络层以多事例学习网络或者前一级分支的每个候选框的得分作为监督信息，对网络其他优化分支进行训练，并进行后向传播计算。本发明用于火星表面地形和目标的检测。
-
公开(公告)号：CN106586041B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201611237960.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G7/00
Abstract: 本发明涉及一种用于深空探测的火星目标模拟方法，属于深空探测应用领域。为了解决现有现有技术缺少一种能够对火星的位置、大小、轮廓、成像方位、成像灰度进行模拟的方法，在工程实践中存在技术空白的缺点，而提出一种用于深空探测的火星目标模拟方法。包括：将火星中心坐标从日心黄道坐标系变换到显示器平面坐标系和投影仪坐标系；根据火星探测器的成像视场和火星与火星探测器的相对距离关系计算出火星的成像大小；模拟火星被太阳照亮的区域以及未被照亮的区域；根据太阳、火星、探测器的相对位置关系计算火星轮廓的成像方位；将火星的星等映射到计算机的灰度，以显示在界面上。本发明适用于深空探测模拟软件。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.021 seconds)
