公开(公告)号：CN116310305A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211515772.X

申请日：2022-11-29

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 许海霞 ,  刘彦帮 ,  周维 ,  王玮 ,  朱江 ,  张东波 ,  彭伟 ,  丁凡迅 ,  韩丰 ,  胡开宇 ,  许宇婷

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明公开了一种基于张量和二阶协方差注意力机制的编解码结构语义分割模型。本发明包括以下步骤：1、模型建立，设计一种基于张量和二阶协方差注意力机制的编解码结构语义分割模型，通过在编码器中利用注意力机制学习像素点图像特征之间的关联性并增强深层语义信息，在解码器中将浅层和深层语义信息进行融合来捕获图像的上下文语义信息，以扩大不同类别物体的类间差异性。2、模型训练，首先对数据集预处理，然后对建立好的模型进行模型训练。3、模型推理，将测试集的图像输入到训练好的模型中，推理测试图像的语义类别预测值，评估测试模型推理的准确度。本发明是一种针对图像语义分割的神经网络模型，获得了在语义分割领域较好的分割效果。

公开(公告)号：CN115908793A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202210408406.8

申请日：2022-04-18

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 许海霞 ,  王玮 ,  周维 ,  彭伟 ,  张东波 ,  王帅龙 ,  陈祁 ,  丁凡迅 ,  韩丰 ,  刘彦帮

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于位置注意力机制的编解码结构语义分割模型。本发明包括以下步骤：1、模型建立，设计一种基于位置注意力机制的编解码结构语义分割模型，通过编码器中注意力机制学习像素点图像特征之间的关联性并增强深层语义信息，通过解码器将浅层语义信息和深层语义信息进行融合来捕获图像丰富的上下文语义信息。2、模型训练，首先对数据集预处理，然后根据建立好的模型进行模型训练。3、模型推理，将测试集的图像输入到训练好的模型中，推理测试图像的语义类别预测值，评估预测准确度。本发明是一种针对图像语义分割的神经网络模型，特别是提出了一种基于位置注意力机制的编解码结构来提取图像自身注意力信息的统一建模方法，获得了在语义分割领域较好的分割效果。

公开(公告)号：CN116386042A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310307905.2

申请日：2023-03-24

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 许海霞 ,  王玮 ,  周维 ,  彭伟 ,  刘彦帮 ,  丁凡迅 ,  韩丰 ,  许宇婷 ,  胡开宇 ,  周博文

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于三维池化空间注意力机制的点云语义分割模型。本发明包括以下步骤：1、模型建立，设计一种基于三维池化空间注意力机制的点云语义分割模型，通过注意力机制学习三维空间中点云之间的关联性以及通过捕获局部邻域点云特征进一步捕获丰富的上下文三维空间语义信息。2、模型训练，首先对数据集预处理，然后输入到三维池化空间注意力机制的点云语义分割模型进行模型训练。3、模型推理，将测试集的点云数据输入到训练好的模型中，推理测试点云的语义类别预测值，评估预测准确度。本发明是一种针对点云语义分割的神经网络模型，特别是提出了一种三维池化空间注意力机制提取三维空间中点云与相邻点云之间的关联性的建模方法，获得了在三维点云语义分割领域较好的分割效果。

公开(公告)号：CN112750129A

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN202110035003.9

申请日：2021-03-11

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 周维 ,  王帅龙 ,  许海霞 ,  黄云佳 ,  宣期峻 ,  陈祁 ,  刘用 ,  朱江 ,  张东波 ,  王玮 ,  彭伟

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强位置注意力机制的图像语义分割模型。本发明包括以下步骤：1、模型建立，设计一种基于特征增强位置注意力机制的图像语义分割模型，通过注意力机制学习像素点图像特征之间的关联性以及通过增加感受野进一步捕获图像丰富的上下文语义信息。2、模型训练，首先对数据集预处理，然后根据建立好的模型进行模型训练。3、模型推理，将测试集的图像输入到训练好的模型中，推理测试图像的语义类别预测值，评估预测准确度。本发明是一种针对图像语义分割的神经网络模型，特别是提出了一种特征增强位置注意力机制提取图像自身注意力信息的统一建模方法，获得了在语义分割领域较好的分割效果。

公开(公告)号：CN116295505A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310197915.5

申请日：2023-03-03

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 许海霞 ,  彭伟 ,  王玮 ,  许宇婷 ,  胡开宇 ,  周维 ,  朱江 ,  张东波 ,  周博文 ,  孟步敏

IPC: G01C22/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视觉里程计方法。本发明包括以下步骤：步骤1：设计特征点提取、匹配及语义区域提取的深度网络模型；步骤2：提取静态区域的特征点匹配对；步骤3：帧间运动估计、姿态估计及运动轨迹估计；本发明是一种针对机器人视觉定位导航问题的方法，利用在语义分割领域的深度学习预训练模型的特征提取能力，设计了一种高效的深度特征视觉里程计方法，在避免了模型需要额外训练的问题的同时，结合语义信息剔除动态物体上的特征点，消除动态物体的影响，该方法具有较高的定位精度和一定的通用性。

公开(公告)号：CN112750129B

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202110035003.9

申请日：2021-03-11

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 周维 ,  王帅龙 ,  许海霞 ,  黄云佳 ,  宣期峻 ,  陈祁 ,  刘用 ,  朱江 ,  张东波 ,  王玮 ,  彭伟

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强位置注意力机制的图像语义分割模型。本发明包括以下步骤：1、模型建立，设计一种基于特征增强位置注意力机制的图像语义分割模型，通过注意力机制学习像素点图像特征之间的关联性以及通过增加感受野进一步捕获图像丰富的上下文语义信息。2、模型训练，首先对数据集预处理，然后根据建立好的模型进行模型训练。3、模型推理，将测试集的图像输入到训练好的模型中，推理测试图像的语义类别预测值，评估预测准确度。本发明是一种针对图像语义分割的神经网络模型，特别是提出了一种特征增强位置注意力机制提取图像自身注意力信息的统一建模方法，获得了在语义分割领域较好的分割效果。

公开(公告)号：CN113971877A

公开(公告)日：2022-01-25

申请号：CN202111231925.3

申请日：2021-10-22

Applicant: 湘潭大学

Inventor： 许海霞 ,  彭伟 ,  孟步敏 ,  周维 ,  王玮 ,  王帅龙 ,  胡新杰 ,  杨非凡

IPC: G08C17/02 ,  H04W4/40

Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆的遥控系统，包括无线遥控器、控制终端；无线遥控器包括无线遥控器MCU以及均连接无线遥控器MCU的第一无线收发模块、第一冗余无线收发模块、液晶显示器和无线电侦测模块；所述控制终端包括第二无线收发模块、第二冗余无线收发模块、陀螺仪、控制终端MCU、第一隔离CAN通信模块和第二隔离CAN通信模块，控制终端MCU分别与第二无线收发模块、第二冗余无线收发模块、陀螺仪、第一隔离CAN通信模块、第二隔离CAN通信模块相连。通过本发明可以使用遥控模式控制车辆，并且也能解决遥控过程中通信不稳定以及车辆运行过程中出现异常运动状态的问题，保护人员以及财产安全。