公开(公告)号：CN115439689A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211075136.X

申请日：2022-09-03

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 于海雁 ,  郭玲

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/74 ,  G06V10/28 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及近岸视觉目标检测技术领域，具体的说是一种能够满足实时监测需求、有效提高检测速率和准确率的基于直接引导掩码检测网络的近岸视觉船舶目标检测方法，通过端到端预测船舶目标的前景掩码，使模型直接关注于船舶目标的整体特征，对高度相似的局部特征作出区分，从而减弱相似背景特征的干扰。在无语义分割标签仅有边界框标签的弱监督条件下，GMN结合目标掩码预测任务与目标检测任务，通过弱监督的方式在边界框检测的基础上进行了更细粒度的船舶目标语义分割，对目标尺度、朝向、背景、位置的变化具有鲁棒性，实现了更精准的近岸视觉船舶检测，有效提高了视觉船舶检测系统的检测速率，满足了系统实时检测要求。

公开(公告)号：CN112037139B

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202010767261.1

申请日：2020-08-03

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 于海雁 ,  李亚兰 ,  周志权

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体的说是一种能够提高图片去雾效果，使处理后图片更符合人眼的视觉感受的基于RBW‑CycleGAN网络的图像去雾方法，其特征在于，包括网络模型搭建与训练阶段和网络模型应用阶段，所述网络模型搭建与训练阶段中向CycleGAN网络中引入带权重的残差块，并采用Instance‑Normalization归一化处理，在训练损失函数优化时，使用最小二乘损失，并增加判别损失在总体损失函数中的权重，降低重建损失在总体损失函数中的权重。

公开(公告)号：CN119360242A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411385362.7

申请日：2024-09-30

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) ,  威海天航信息技术有限公司

Inventor： 于海雁 ,  王露 ,  宋伟强 ,  孙金秋 ,  周志权

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提供了一种基于高斯动态标注调节的无人机罂粟检测方法及系统，涉及图像识别与处理技术领域，包括以下步骤：通过无人机采集目标区域影像数据，对影像数据进行预处理；建立基于下采样增强特征提取网络的罂粟检测模型，将训练集载入罂粟检测模型进行特征提取和特征融合，执行分类任务和回归任务；基于引入高斯型距离度量动态标注调节的损失函数对罂粟检测模型进行评估，并通过梯度回传指导罂粟检测模型学习降低误差；将验证集载入罂粟检测模型评估罂粟检测模型泛化能力。本申请针对罂粟种植方法隐蔽、特征难提取的问题，设计改进型下采样特征增强网络，提出高斯型动态标注调节策略，动态调节样本标注，提升罂粟特征提取能力。

公开(公告)号：CN112037139A

公开(公告)日：2020-12-04

申请号：CN202010767261.1

申请日：2020-08-03

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 于海雁 ,  李亚兰 ,  周志权

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体的说是一种能够提高图片去雾效果，使处理后图片更符合人眼的视觉感受的基于RBW-CycleGAN网络的图像去雾方法，其特征在于，包括网络模型搭建与训练阶段和网络模型应用阶段，所述网络模型搭建与训练阶段中向CycleGAN网络中引入带权重的残差块，并采用Instance-Normalization归一化处理，在训练损失函数优化时，使用最小二乘损失，并增加判别损失在总体损失函数中的权重，降低重建损失在总体损失函数中的权重。