公开(公告)号：CN112115911A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202011038411.1

申请日：2020-09-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 宋尚香 ,  赵鹏 ,  余豪

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及雷达技术技术领域，具体涉及一种基于深度学习的轻量型SAR图像目标检测方法，包括以下步骤：数据集的准备和处理，将SSDD+数据集中的标签中四角点坐标进行minAreaRect函数得到目标最小外接矩形的斜框坐标值，将坐标值替换原本标签中的四角点坐标值，此时获得的数据集记为SSDD1数据集；本发明利用残差网络提取原始SAR图像的高维特征，通过Ghostnet进行多次卷积提取高维特征，同时进行反卷积进行上采样到四倍下采样后的特征图后通过三个分支进行预测，实现了无锚点框的端到端的基于中心点预测SAR图像的斜框目标检测方法，本发明实现简单，检测精度高，适用场景广泛的特点。

公开(公告)号：CN110427541B

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN201910717220.9

申请日：2019-08-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵姝 ,  余豪 ,  段震 ,  陈洁 ,  张燕平

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/9532 ,  G06F16/958

Abstract: 本发明提供了一种网页内容提取方法，包括以下步骤：S1：针对待提取网页所属网站的代码规则确定HTML代码中与提取内容相关的第一特征、第二特征和第三特征S2：定义索引关键词；S3：提取完整的HTML页面；S4：确定索引关键词的父级范围；S5：将匹配关键词与输入的索引关键词进行比对，计算匹配概率；S6：输出匹配概率最大的匹配关键词对应的待提取内容。本发明提供的网页内容提取方法和系统的优点在于：通过前期对网站规则的解读确定相应特征进行后期的检索和提取，提高了在不同网站进行提取的适用性，通过匹配概率选择匹配度最高的关键词，提高了准确性，便于后期的数据处理，降低数据清洗难度。

公开(公告)号：CN110427541A

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201910717220.9

申请日：2019-08-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵姝 ,  余豪 ,  段震 ,  陈洁 ,  张燕平

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/9532 ,  G06F16/958

Abstract: 本发明提供了一种网页内容提取方法，包括以下步骤：S1：针对待提取网页所属网站的代码规则确定HTML代码中与提取内容相关的第一特征、第二特征和第三特征S2：定义索引关键词；S3：提取完整的HTML页面；S4：确定索引关键词的父级范围；S5：将匹配关键词与输入的索引关键词进行比对，计算匹配概率；S6：输出匹配概率最大的匹配关键词对应的待提取内容。本发明提供的网页内容提取方法和系统的优点在于：通过前期对网站规则的解读确定相应特征进行后期的检索和提取，提高了在不同网站进行提取的适用性，通过匹配概率选择匹配度最高的关键词，提高了准确性，便于后期的数据处理，降低数据清洗难度。