公开(公告)号：CN119228632A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411475135.3

申请日：2024-10-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李根 ,  李玉鑑 ,  李川 ,  朱玉洁 ,  刘宝龙

IPC: G06T3/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种亲和力增强注意力网络的图像任意艺术风格迁移方法，旨在把内容图像按照目标艺术风格创作出一幅全新的图像，使其不仅具有风格图像的艺术特征同时又保持自身的内容纹理结构信息。该方法首先利用内容亲和增强注意力模块提取内容图像特征和增强内容表征，风格亲和增强注意力模块提取风格图像特征，然后利用内容图像细节增强模块对内容图像特征进行细节增强，风格图像细节增强模块对风格图像特征进行细节增强，接着利用混合注意模块根据内容特征分布来调整风格特征分布。公开图像数据集上的对比实验验证了本发明可以实现高质量的图像任意艺术风格迁移。

公开(公告)号：CN119228631A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411475027.6

申请日：2024-10-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李根 ,  李玉鑑 ,  刘宝龙 ,  霍霈霖 ,  李川

IPC: G06T3/04 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种图像任意风格迁移的两段感知特征方法，旨在通过对给定的照片应用目标艺术风格来创造出新的艺术作品，本方法首先利用注意力模块提取内容图像和风格图像的特征来增强表示,通过注意力机制来丰富局部风格细节，根据内容特征分布来调整风格特征分布，在风格化过程中保留内容图像中的语义关系来实现更好的内容保留，再使用全局统计信息对齐模块来微调全局图像风格。公开图像数据集上的对比实验验证了本发明可以实现高质量的图像艺术风格迁移。

公开(公告)号：CN119227904A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411480502.9

申请日：2024-10-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李川 ,  李玉鑑 ,  刘宝龙 ,  霍霈霖 ,  李根

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/045 ,  G06F17/16 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明公开了一种基于分块和通道融合的气象特征预测方法，依次包含以下步骤：首先，构建一个多变量气候序列输入，并将原始气候序列划分为重叠或非重叠的分块序列；然后，利用Transformer的自注意力机制对分块后的气候序列进行编码，以捕捉时间块之间的依赖关系；接着，特征向量经过Transformer编码器处理后再通过展平层，转化为线性模型输入，最后经过线性层生成最终的预测结果。本发明为气象特征预测提供了一种新思路，实验结果表明本方法具有高效处理长时间序列，模型复杂度降低，需求更少计算资源，误差率低的优点。

公开(公告)号：CN119295737A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411429164.6

申请日：2024-10-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 霍霈霖 ,  李玉鑑 ,  刘宝龙 ,  李川 ,  李根 ,  陈若愚

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/72 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的全天候苹果果实位置感知方法，该方法使用(TOF)深度相机获取白天和黑夜环境下果实的RGB图像、距离和红外辐射信息，并将其输入改进的五通道Faster‑RCNN模型进行训练，得到适应不同光照环境的模型。改进的Faster‑RCNN模型将数据输入模块由三通道改为五通道，并将普通卷积更改为深度可分离卷积以减少运算量。检测时，将图像数据同时分别输入至白天、黑夜两种光照环境下训练得到的模型，根据光照强度对两个模型的结果进行权重划分，综合输出苹果的具体位置信息。该方法显著提高了苹果采摘机器人在暗光环境下的性能，并在强光环境下相较于传统RGB检测方法表现更佳。

公开(公告)号：CN119295296A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411428901.0

申请日：2024-10-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘宝龙 ,  李玉鑑 ,  霍霈霖 ,  李根 ,  李川 ,  陈若愚

IPC: G06T3/04 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于颜色和纹理双通道的轻量级图像风格迁移方法。其特征在于：首先准备一张风格图像和一个内容图像数据集并进行归一化，构建并训练图像风格迁移模型；将待迁移图像调整为512x512像素并进行归一化；接着，图像被输入颜色和纹理风格编码器，分别提取颜色和纹理特征；这些特征随后被送入对应的解码器，生成颜色和纹理迁移特征；最后，融合这两种特征，通过融合解码器生成具有目标风格的高质量图像。本发明引入了颜色和纹理双通道的设计,并采用编码器‑解码器结构,实现了高效、高质量的图像风格迁移。同时,本发明的方法具有轻量级的特点,能够在保持较小计算开销的同时,生成视觉效果优异的风格化图像,具有广阔的应用前景。