公开(公告)号：CN119255391A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411276508.4

申请日：2024-09-11

Applicant: 无锡学院

Inventor： 单李庆 ,  张银胜 ,  张锋辉 ,  张浩

IPC: H04W72/53 ,  H04W72/044 ,  H04W16/22

Abstract: 本发明公开了一种基于多小区分布式协作的多时隙无线资源分配方法，涉及通信技术领域，针对多小区蜂窝系统在多时隙传输中的实际数据服务规模和每个调度周期下连续传输造成的缓存动态减少问题，研究了密集蜂窝网络部署下批任务多时隙下载的资源管理问题，弥补了现有方案只关注单时隙和无限缓存假设的缺陷，并考虑了实际应用中待传输数据量有限这一特征；通过将原问题转化为一系列和速率最大化的在线子问题来解耦多维时间耦合量，然后提出了一个多基站并行的分布式算法将全局计算任务分解到各自的基站，设计的低复杂度算法能有效减少系统的传输延迟，从而提高多用户业务批下载的效率和可靠性。

公开(公告)号：CN119229096A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411721505.7

申请日：2024-11-28

Applicant: 无锡学院

Inventor： 单慧琳 ,  王硕洋 ,  张银胜 ,  陈昕 ,  苏睿杰 ,  迟荣华

IPC: G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了基于目标特征增强多尺度融合网络的遥感目标检测方法，通过构建多层特征聚合模块作为主要特征提取模块，更好地提取各类别的目标特征；构建多通道特征融合模块，减少网络层参数量，采用跨阶段层次结构设计MCFCSP模块，实现更丰富的梯度组合和特征表达，加强网络特征融合能力；通过采用采用自顶向下和自底向上的特征融合策略，促进不同层次特征之间的信息交互；构建分数阶傅里叶变换卷积，根据小目标的特点和场景的变化调整参数，来适应不同类型、不同尺寸和不同复杂度的小目标。本发明提出的方法具备检测精度高、计算复杂度低、特征表示能力强等特点，能有效提高小目标的检测精度，进一步改善遥感图像小目标检测性能。

公开(公告)号：CN114495066A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210111443.2

申请日：2022-01-26

Applicant: 无锡学院

Inventor： 崔志强 ,  单慧琳 ,  曹广喜 ,  孙佳琪 ,  王兴涛 ,  张银胜

IPC: G06V20/58 ,  G06T7/50

Abstract: 本发明公开了一种辅助倒车的方法，包括：识别完整车位轮廓线，判断车位轮廓线内是否存在障碍物；若存在障碍物，则等待障碍物被移走或重新选择新的车位；否则利用车辆自带的倒车影像相机采集车辆后方地面视频流信息，进行自适应视频帧间隔抽样；对抽出的帧图像进行语义分割运算，提取帧图像中的车位轮廓线、行人以及其他车辆的轮廓信息；利用深度残差网络进行深度估计运算得到深度图；分析车辆自身与车位轮廓线的角度关系及停车位的宽度，调整车辆自身位姿，计算并规划倒车路径；获取在倒车地点附近出现的其他车辆、行人分别与自身车辆的距离，并根据估算的倒车路径，分析倒车的可能性，根据各种可能情况分析出最优倒车路径，及时调整倒车路线。

公开(公告)号：CN119559403B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510132150.6

申请日：2025-02-06

Applicant: 无锡学院

Inventor： 单慧琳 ,  王兴涛 ,  张银胜 ,  孟祥源 ,  吴心悦 ,  马丁

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度深度监督的高分辨遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：步骤1，获取ISPRS Potsdam数据集和Vaihingen数据集；步骤2，搭建多尺度深度监督网络MDSNet，包括空间分支、语义分支网络和多尺度特征聚合部分；所述空间分支、语义分支网络和多尺度特征聚合部分均为四层结构；步骤3，将训练集输入至多尺度深度监督网络MDSNet中训练，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取训练好的参数模型；步骤4，将测试集输入到训练好的参数模型中，输出目标图像的分割图。本发明提出的方法在提高特征提取能力的同时，提高了语义分割的准确率，以及训练效率和稳定性。

公开(公告)号：CN119559200B

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510132147.4

申请日：2025-02-06

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张银胜 ,  罗健伟 ,  单慧琳 ,  曹广喜 ,  吴心悦 ,  孟祥源

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于频域信息融合的超高分辨率遥感图像分割方法，包括：步骤1，获取Vaihingen、Potsdam遥感数据集；步骤2，搭建融合多元频域信息的超高分辨率遥感图像分割网络；步骤3，将Vaihingen训练集输入超高分辨率遥感图像分割网络中训练，获取最佳参数模型；步骤4，将Vaihingen测试集输入到最佳参数模型中，输出遥感图像的精确分割图；步骤5，将数据集更换为Potsdam训练集、Potsdam验证集和Potsdam测试集，重复步骤3~步骤4的操作。本发明的模型通过引入LKResNet‑18网络，提高了局部分支的感受野和特征表示能力。

公开(公告)号：CN119205581A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411697443.0

申请日：2024-11-26

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张银胜 ,  童俊毅 ,  单慧琳 ,  陈昕 ,  吴心悦 ,  高润泽

IPC: G06T5/77 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明公开了基于局部‑全局特征增强的合成孔径光学图像复原方法，包括：获取合成孔径光学图像数据集并仿真退化，得到仿真退化数据集，进而划分得到训练、验证和测试集；构建合成孔径光学图像复原网络；将训练和验证集输入合成孔径光学图像复原网络中进行训练，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，获取训练好的最佳参数模型；将测试集输入训练好的最佳参数模型中，得到合成孔径光学复原图像。本发明利用LAG‑Transformer层对提取特征序列进行全局信息关注，减少序列长度，提取高级语义信息，利用GRM‑Convolution层、ASFE层关注特征的局部信息，弥补了Transformer对局部信息捕捉能力的不足。

公开(公告)号：CN118941787A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410914493.3

申请日：2024-07-09

Applicant: 无锡学院

Inventor： 李红旭 ,  卢益涛 ,  迟荣华 ,  李晨 ,  单慧琳 ,  张银胜

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V20/64 ,  G06V10/44 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种融合多头注意力机制的PointGroup点云分割方法，该PointGroup网络结构由改进后的UNet网络、点云聚类模块和ScoreNet评分模块组成，依次进行如下步骤：选择ScanNetV2数据集，使用其中点云数据作为训练集、验证集和测试集；搭建改进后的特征提取网络模型；将提取的特征输入语义和偏移分支，生成语义标签和偏移向量；引入一种聚类方法，将点分组到原始坐标集和移位坐标集上的候选聚类中；将聚类结果输入ScoreNet评估候选实例，结合非极大值抑制移除重复实例，输出分割结果；训练以及测试模型；提高分割网络模型的鲁棒性，增加泛化能力，实现对室内场景点云实例的快速、准确分割。

公开(公告)号：CN114092705A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111248803.5

申请日：2021-10-26

Applicant: 无锡学院

Inventor： 单慧琳 ,  洪智毅 ,  张银胜

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V20/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度哈希检索的景点图像识别方法，属于人工智能领域。该方法包括如下步骤：步骤一：对已有的景点图像数据进行训练得到训练集；步骤二：使用经典卷积神经网络VGG16来训练提取待测图像特征；步骤三：在训练好的网络神经模型中，由哈希层以及哈希层中的编码块数确定k位的哈希编码，并对得到的哈希编码进行阈值化分得到二值码，将待测的景点图像数据通过训练好的神经网络模型，以得到待测景点图像的二值码，通过对训练集和待测图像的二值码进行多索引哈希近邻检索以实现最终的查找。本发明在提高图像识别准确率的同时，降低检索成本。

公开(公告)号：CN119494961A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202510059627.2

申请日：2025-01-15

Applicant: 无锡学院

Inventor： 张银胜 ,  罗健伟 ,  单慧琳 ,  吴心悦 ,  沙子乔 ,  高润泽

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感图像双分支分割方法，包括：获取高分辨率遥感图像数据集并预处理后，划分为训练集、验证集和测试集；构建高分辨率遥感图像语义分割网络模型，包括细节分支、语义分支以及上采样部分；将训练集输入至高分辨率遥感图像语义分割网络模型中进行训练，计算损失函数并反向传播，更新网络模型参数，获取最佳参数网络模型，并利用验证集对最佳参数网络模型进行验证；将测试集输入到训练好的最佳参数网络模型中，输出高分辨率遥感图像的精确分割图。本发明通过捕获高分辨率遥感图像中不同类型和尺度的目标信息，多层次、多尺度进行特征提取与融合，从而提高高分辨率遥感图像的分割精度。

公开(公告)号：CN118365879A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410460551.X

申请日：2024-04-17

Applicant: 无锡学院

Inventor： 单梦姣 ,  张银胜 ,  张文华 ,  张培琰 ,  钟思远 ,  胡宇翔

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于场景感知类关注的异构遥感图像分割方法，具体为：获取遥感图像数据集并进行预处理后，划分为训练集、验证集和测试集；构建基于场景感知类关注的异构遥感图像语义分割网络，该网络为编解码结构，编码模块包括双分支特征提取模块、CA融合模块、主干网络和层级感知网络，解码模块包括多尺度聚合模块和多级上采样模块；对分割网络进行训练和验证，计算损失函数并进行反向传播，更新网络参数，得到最佳参数网络；利用最佳参数网络对测试集进行测试，得到遥感图像分割结果。本发明能更好的融合多种模态的数据特征，嵌入像素的场景感知来实现将像素级别的局部特征与整体图像的全局上下文联系起来，显著改善遥感图像的分割性能。