公开(公告)号：CN117911889A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410008429.9

申请日：2024-01-03

Applicant: 河海大学

Inventor： 王鑫 ,  左光汋 ,  李黎 ,  张一舟 ,  王斌

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明公开了一种融合仿生视觉的视频遥感影像运动目标检测方法。首先，构建一个仿人类视觉系统的显著性网络，对视频遥感影像进行视觉显著性特征的提取，得到显著性图；然后，设计一个仿果蝇视觉系统的目标检测器，对显著性图进行运动目标检测，具体过程如下：先构造仿果蝇复眼的小眼接收器来采集显著性图像中的信息，再模拟果蝇视叶神经单元来进一步获取目标的运动特征，最后仿果蝇视觉信息处理中枢来计算最终目标检测结果。本发明基于仿生理论，模拟不同的生物视觉系统，可有效提取视频遥感影像中的运动目标，同时抑制杂波背景，提高运动目标检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118247645A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410008329.6

申请日：2024-01-03

Applicant: 河海大学

Inventor： 王鑫 ,  张一舟 ,  李黎 ,  高威 ,  王斌

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种新型DDCE‑YOLOv8s模型的水下图像目标检测方法。首先，为应对水下目标种类、大小、姿态的复杂变化性，提出一种融合可变形卷积模块对水下目标进行特征提取；然后，为了解决水下小尺度目标较难检测的问题，设计一种深度加权双向特征金字塔网络进行特征融合；第三，针对水下目标密集重叠容易漏检的问题，构建基于内容感知特征重组模块的特征上采样方法；第四，为了抑制冗余特征，引入高效多尺度注意力机制；最后，将上述模块进行整合，构建新型DDCE‑YOLOv8s网络模型，实现对水下目标的精确检测。本发明提出的方法针对水下目标的特殊性，从不同角度增强网络模型，有效提高水下目标的检测性能。

公开(公告)号：CN118781031A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410740792.X

申请日：2024-06-07

Applicant: 河海大学

Inventor： 王鑫 ,  张一舟 ,  石爱业 ,  王嘉礼 ,  刘阳

IPC: G06T5/90 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于联合损失的改进UNet水下图像增强方法。首先，为了提升网络局部特征表达能力，构建多残差模块(MRM)进行图像特征的提取和重建；其次，为了缓解水下图像红色通道特征缺失的问题，设计一种融合通道注意力的空间多尺度特征提取模块(SMFM)；第三，针对水下图像噪声干扰大、模糊失真的问题，设计一种改进的增强策略来降低特征重建过程中的噪声；第四，为了保证增强图像和参考图像在结构和内容上的一致，提出一种自适应权重相加的联合损失函数；最后，将上述模块相整合，构建改进的UNet模型，实现对水下图像的有效增强。本发明设计的方法可有效解决水下图像增强中各种难题，提高水下图像增强的整体性能。