公开(公告)号：CN118469835A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410673257.7

申请日：2024-05-28

Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院

Inventor： 潘航佳 ,  颜成钢 ,  沙雏淋 ,  何敏 ,  殷海兵 ,  王帅

IPC: G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于原始图像的多曝光图像融合方法。本发明对于现有的多曝光融合技术进行了改进，不同于传统的将相机得到的图像直接作为LDR图像进行融合，本发明使用Bayer格式的图像得到图像的原始图像作为输入来学习更多的图像信息。同时本发明结合了DualUNet网络的优点，并改进了Conv模块来增强学习能力；此外利用DIB模块来增强对频域维度的学习能力。本发明提出的基于原始图像LDR‑HDR图像信号处理方法可以更好的获取图像细节信息从而为后续网络训练提供更好的图像信息。同时，本发明改进后的网络利用结构重新参数化技术，显著抑制硬件设备计算需求，符合轻量化使用的现实场景。

公开(公告)号：CN117274855A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311058507.8

申请日：2023-08-22

Applicant: 杭州电子科技大学丽水研究院

Inventor： 颜成钢 ,  金裕达 ,  郭雨晨 ,  赵思成 ,  孙垚棋 ,  朱尊杰 ,  高宇涵 ,  王鸿奎 ,  赵治栋 ,  殷海兵 ,  王帅 ,  张继勇 ,  李宗鹏 ,  丁贵广 ,  付莹 ,  李晓林 ,  沙雏淋

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多维度信息交互的视频特征提取方法，首先进行数据集获取，采用现有的视频分类数据集；构建基于多维度信息交互的视频特征提取网络，包括前缀卷积网络、时空可分离编码器和视频分类器；之后构建损失函数，最后根据获取的数据集对构建的基于多维度信息交互的视频特征提取网络进行训练。本发明将时序信息交互与空间信息交互相结合，弥补了两者不能共存的短板。使用前缀卷积网络以及时间空间可分离注意力机制，减少了大量的算力开销。