公开(公告)号：CN116310804A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310163861.0

申请日：2023-02-24

Applicant: 海南大学

Inventor： 张卫东 ,  陈丽 ,  谢威 ,  杨子恒 ,  衣博文 ,  贺通 ,  陆锦辉 ,  周慧泉 ,  范振斌

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06T3/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨率表征的水上垃圾检测方法，将获取的包含水上垃圾的图像数据输入预先构建并训练好的检测网络中，输出水上垃圾检测结果；检测网络包括：高分辨率特征提取模块：将图像数据处理为高分辨率特征图，提取空间信息；语义特征提取模块：提取高分辨率特征图的语义信息；特征信息融合模块：用以融合高分辨率特征提取模块输出的空间信息和语义特征提取模块输出的语义信息，输出融合信息；多尺度检测模块：根据融合信息对多种尺度的物体进行检测，得到水上垃圾检测结果。与现有技术相比，本发明能够获得具有丰富的空间、语义信息的高分辨率特征图，结合多分支结构和多尺度检测，可以弥补现有水上垃圾检测方法的不足，提高检测性能。

公开(公告)号：CN117036990A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310789016.4

申请日：2023-06-29

Applicant: 海南大学

Inventor： 陈丽 ,  张卫东 ,  陈树康 ,  郭东生 ,  谢威 ,  陈宏田 ,  吴迪 ,  史开松 ,  于睿华 ,  仓乃梦

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种无人机视角物体检测方法、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取由无人机拍摄的图像，制作航拍目标数据集；将数据集放入预处理容器进行预处理操作，实现数据增强；使用改进CSPDarknet53为骨干网络对数据集进行特征提取，骨干网络的最后一层为Soft‑SPPF结构；根据骨干网络的特征提取结果，利用引入PVTM模块的路径聚合网络PANet，对多层次特征信息进行融合，其中，PVTM模块包括依次连接的层归一化结构、空间缩减注意力操作SRA模块和MLP结构；根据融合信息对多尺度的物体进行检测，得到航拍目标的检测结果。与现有技术相比，本发明具有检测精度高等优点。

公开(公告)号：CN115019169A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210603898.6

申请日：2022-05-31

Applicant: 海南大学

Inventor： 张卫东 ,  陈丽 ,  柏林 ,  熊明磊 ,  董超 ,  杨云祥 ,  覃善兴 ,  孙永强

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种水面小目标检测方法及装置，该方法包括进行图像采集，并对采集到的图像进行数据增强，以扩充数据；对采集到的图像进行特征提取，并生成对应的特征图；引入特征金字塔结构和稀疏注意力机制，对不同尺度的特征图进行信息融合；对信息融合后的特征向量进行加权处理；采用Focal Loss函数来平衡信息融合后的特征向量的正负样本数。本发明通过引入新的数据增强方式和特征信息融合方式，采用特征金字塔结构和稀疏注意力机制相结合，增强了对水面小目标的检测性能，减少了目标漏检、错检的情况。