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公开(公告)号：CN114519679B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210158438.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供一种SAR目标图像数据智能增强方法，包括：输入待增强的SAR图像数据，确定需要生成图像的角度，对SAR图像数据进行旋转填充；构建高分辨率GAN模型，包括生成器和鉴别器；所述生成器依次包括：第一卷积层、多个密集连接的残差模块、第二卷积层、上采样层和第三卷积层；所述鉴别器包括四个序列模块；将旋转填充后的SAR图像数据输入到高分辨率GAN模型，进行重构，获得增强后的高分辨率SAR图像数据。用此智能数据增强的方法，可以扩充Mstar等一些数据量较少的SAR目标数据集，提高分类的精度。也可以用于扩充SSDD等目标检测常用的数据集，提高检测的精度。
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公开(公告)号：CN114119582B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111455414.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，采用无锚框目标检测算法YOLOX作为基本框架，从轻量级的角度重构了特征提取骨干网络，将MobilenetV2中的深度可分离卷积替换成1个普通卷积和一个深度可分离卷积。特征图经过普通卷积通道数降为原来的一半，深度可分离卷积进一步提取普通卷积输入的特征，最后两者相拼接。此外通过设置注意增强CSEMPAN模块，采用整合通道和空间注意机制来突出SAR目标独特的强散射特性。并针对SAR目标的多尺度和强稀疏特性，设计不同扩张率的卷积增强接受域，使用ESPHead提高模型从不同尺度目标中提取重要信息的能力，进一步提高检测性能。
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公开(公告)号：CN114202696B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202111534166.8
申请日：2021-12-15
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40
Abstract: 本发明提供了一种基于上下文视觉的SAR目标检测方法、装置和存储介质，属于目标检测领域，包括：获取SAR图像；将SAR图像输入目标检测模型中，目标检测模型对SAR图像中的目标物进行定位和识别，获得检测结果。本发明通过从上到下和从下到上的注意力增强双向多尺度连接操作，以指导动态注意力矩阵的学习，增强不同分辨率下的特征交互，促使模型能够更为精准的提取多尺度的目标特征信息，回归检测框和分类，抑制干扰背景信息，从而增强了视觉表示能力。在增加注意力增强模块的情况下，整个Neck几乎不增加参数量和计算量也能使检测性能得到极强的增益。
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公开(公告)号：CN114519679A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210158438.7
申请日：2022-02-21
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供一种SAR目标图像数据智能增强方法，包括：输入待增强的SAR图像数据，确定需要生成图像的角度，对SAR图像数据进行旋转填充；构建高分辨率GAN模型，包括生成器和鉴别器；所述生成器依次包括：第一卷积层、多个密集连接的残差模块、第二卷积层、下采样层和第三卷积层；所述鉴别器包括四个序列模块；将旋转填充后的SAR图像数据输入到高分辨率GAN模型，进行重构，获得增强后的高分辨率SAR图像数据。用此智能数据增强的方法，可以扩充Mstar等一些数据量较少的SAR目标数据集，提高分类的精度。也可以用于扩充SSDD等目标检测常用的数据集，提高检测的精度。
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公开(公告)号：CN114565860A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210198708.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，设计一种具有语义关系的复制粘贴进行数据增强的方法，对SAR目标样本进行语义扩充，提升样本量，降低模型过拟合，引入无锚框检测框架作为基准网络，降低模型的参数量和计算复杂度，提高推理速度；本发明提供的一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，以无锚框目标检测框架CenterNet2作为基准，设计了一种特征增强轻量级骨干LWBackbone，降低模型的参数量同时有效提取SAR目标显著特征，并提出混合域注意力机制CNAM，有效抑制陆地复杂背景干扰，突出目标区域，利用感受野增强检测头模块RFEHead，设计不同空洞率卷积增强感受野，提升检测头的多尺度感知性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114140732A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111502053.X
申请日：2021-12-09
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
IPC: G06V20/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/20
Abstract: 本发明提供了一种面向小样本条件下的消防火源检测方法、装置及存储介质，属于目标检测及工业部署领域，包括：收集工业现场的火源图像数据；构建火源检测模型；将火源图像数据输入火源检测模型中，通过火源检测模型对火源图像数据进行分析，获得检测结果；所述检测结果包括火源的具体位置、精度和类别。该方法缓解了小样本条件下，数据的样本量不够，训练困难的问题，使用不同的增强方法，大幅增加了样本的数量和质量，提升了模型的过拟合能力；通过本方法解决小目标检测难的问题，提升了小目标的检测精度，实现工业现场端到端实时检测。
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公开(公告)号：CN114565860B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210198708.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，设计一种具有语义关系的复制粘贴进行数据增强的方法，对SAR目标样本进行语义扩充，提升样本量，降低模型过拟合，引入无锚框检测框架作为基准网络，降低模型的参数量和计算复杂度，提高推理速度；本发明提供的一种多维度增强学习合成孔径雷达图像目标检测方法，以无锚框目标检测框架CenterNet2作为基准，设计了一种特征增强轻量级骨干LWBackbone，降低模型的参数量同时有效提取SAR目标显著特征，并提出混合域注意力机制CNAM，有效抑制陆地复杂背景干扰，突出目标区域，利用感受野增强检测头模块RFEHead，设计不同空洞率卷积增强感受野，提升检测头的多尺度感知性能。
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公开(公告)号：CN114202696A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111534166.8
申请日：2021-12-15
Applicant: 安徽大学 , 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于上下文视觉的SAR目标检测方法、装置和存储介质，属于目标检测领域，包括：获取SAR图像；将SAR图像输入目标检测模型中，目标检测模型对SAR图像中的目标物进行定位和识别，获得检测结果。本发明通过从上到下和从下到上的注意力增强双向多尺度连接操作，以指导动态注意力矩阵的学习，增强不同分辨率下的特征交互，促使模型能够更为精准的提取多尺度的目标特征信息，回归检测框和分类，抑制干扰背景信息，从而增强了视觉表示能力。在增加注意力增强模块的情况下，整个Neck几乎不增加参数量和计算量也能使检测性能得到极强的增益。
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公开(公告)号：CN114119582A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111455414.X
申请日：2021-12-01
Applicant: 安徽大学 , 安徽中科星联信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种合成孔径雷达图像目标检测方法，涉及目标检测技术领域，采用无锚框目标检测算法YOLOX作为基本框架，从轻量级的角度重构了特征提取骨干网络，将MobilenetV2中的深度可分离卷积替换成1个普通卷积和一个深度可分离卷积。特征图经过普通卷积通道数降为原来的一半，深度可分离卷积进一步提取普通卷积输入的特征，最后两者相拼接。此外通过设置注意增强CSEMPAN模块，采用整合通道和空间注意机制来突出SAR目标独特的强散射特性。并针对SAR目标的多尺度和强稀疏特性，设计不同扩张率的卷积增强接受域，使用ESPHead提高模型从不同尺度目标中提取重要信息的能力，进一步提高检测性能。
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公开(公告)号：CN217638735U
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202221166454.2
申请日：2022-05-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本实用新型公开了一种钻孔倒角缺陷机器视觉检测装置，包括安装有摄像头以及光学检测仪的壳体，所述壳体上安装有显示屏，所述壳体上转动设置有转动轴，所述转动轴上端固定连接有安装板；所述安装板上设置有转动组件，所述转动组件包括固定设置在所述安装板上的两个矩形板，两个所述矩形板之间转动安装有转动块，所述转动块上固定连接有支撑板，所述安装板上固定连接有固定块，所述固定块通过固定杆和所述支撑板连接。本实用新型不会出现漏检的问题，对零件钻孔倒角面的质量检测更加彻底，并且经过长时间的质量检测后，也不会造成错检情况的发生，工作人员的工作量较小，对零件质量检测的效率较高。
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