公开(公告)号：CN118447355A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410621842.2

申请日：2024-05-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张晶晶 ,  单佳乐 ,  刘晓 ,  饶宇 ,  申理想

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/776 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提出一种全色图像和多光谱图像特征融合方法，包括构建融合检测一体化网络、融合检测一体化网络的应用、制作数据集和融合检测一体化网络的评估四个步骤，本发明基于R3det网络，构建一个端到端的融合检测集成网络，并通过空间注意力特征融合模块和上下文增强模块进行增强，接着采用带有残差结构的Resnet50作为骨干网，并利用残差连通性来提高特征的准确性，从而在全色图像和多光谱图像一起送入网络后，通过通道空间注意力特征融合模块将两者所具有的不同波段的信息进行充分的融合，避免预处理的同时提升了检测效果，同时通过上下文增强模块，将多尺度扩张卷积的特征从上而下的注入到特征金字塔网络中，补充上下文信息。

公开(公告)号：CN115665004A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211331012.3

申请日：2022-10-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱鸣宇 ,  饶宇

IPC: H04L43/08 ,  H04W4/38 ,  H04L41/069 ,  H04L67/1095 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于轻量化深度学习的分布式天气智能监控系统,包括中央控制模块、区域数据处理服务器、区域控制模块、视频模块和温度湿度感知模块，中央控制模块包括深度学习识别模块、数据处理模块与分布式通信模块，且中央控制模块与区域数据处理服务器无线连接，区域数据处理服务器内置图像识别算法，本发明通过采用分布式处理的方式进行通信，实现实时视频数据的物理隔离保证视频资源的安全性，并引入深度学习技术，利用网络轻量化技术进行精简，减少参数量，减少计算量，利于部署在图像处理微型电脑上，由此利用图像处理微型电脑对视频模块现场采集的数据进行预先识别处理，仅将识别结果输送带区域数据处理服务器内，节约了带宽资源。

公开(公告)号：CN117409318A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311341913.5

申请日：2023-10-17

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张晶晶 ,  饶宇 ,  刘晓

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的高分二号舰船目标检测方法,包括步骤一获取卫星原始数据，进行预处理之后融合生成普通的RGB图像，步骤二对数据集进行划分，步骤三RetinaNet‑ReHead舰船目标检测模型的建立，步骤四对RetinaNet‑ReHead舰船目标检测模型进行训练，步骤四与步骤五对模型进行验证与输出，步骤六由训练好RetinaNet‑ReHead舰船目标检测模型进行迭代检测输出舰船目标的检测结果；本发明通过收集和筛选数据，并制作成高分二号影像数据集，提出RetinaNet‑ReHead舰船目标检测模型，能够提取出旋转等变特征，并且解决传统损失函数的一系列问题以及密集场景下的漏检问题，提高模型的识别精度，使得本发明模型的预测结果更有效。