-
公开(公告)号：CN114972720A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210605452.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自主图像感知的高精度无人定位方法，采用方形函数和可变焦损失函数对图像中的密集陨石坑进行检测，利用相似度聚类和灰度直方图匹配实现模型迁移，提升算法的泛化性和鲁棒性，之后采用多维三角定位法，实现陨石坑的高精度辨识和定位。通过本发明可以实现高精度的陨石坑自主检测和辨识方法，从而为航天器着陆提供高精度的地标信息。本发明对密集陨石图像的目标检测精度高、可靠性好，模型适应性强，可以适应多种分辨率，多种陨石坑图像场景，同时能够对图像中的陨石坑实现高精度辨识和定位。
-
公开(公告)号：CN118429614A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410491041.9
申请日：2024-04-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏参数更新的机载目标检测在线学习方法，首先利用准备好的基类数据集和标签数据，对深度学习目标检测模型进行有监督训练；同时利用机载传感器，实际拍摄生成对应目标的新类数据集；之后利用微调数据集在机载端对模型进行在线训练微调；微调之后的模型重新对微调数据集进行推理，并根据置信度，对数据集进行再次筛选。训练筛选达到轮数之后，停止微调，输出并更新目标检测模型。本发明方法能够实现机载目标检测模型的在线更新识别，实现了在内存和显存受限场景下模型的参数训练微调，进一步提高了模型的无监督目标检测精度和可靠性。
-
公开(公告)号：CN114973390B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210605519.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V40/18 , G06T7/80 , G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合眼动注意力机制的复杂背景红外微弱目标检测方法，采集红外微弱目标图像数据作为训练样本；再进行数据增强，然后设计带有眼动采集功能的专家判读系统和相应的采集流程，收集专家的眼动信号；对眼动信号进行预处理，同时利用图神经网络获取眼动信号的局部特征和全局特征；构建眼动注意力机制，采用典型的YOLO网络对红外微弱目标图像进行特征提取，然后将眼动信号的特征作为注意力特征的YOLO网络的特征进行特征融合，将眼动信号作为网络特征参数的约束；最后对模型进行训练，并进行对比分析。本发明能够实现红外图像的自动化检测，大幅提高图像判读的准确性，可靠性和泛化性，进一步降低红外图像检测的人工成本。
-
公开(公告)号：CN114972920B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210605542.6
申请日：2022-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/088 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种多层次无监督领域自适应目标检测识别方法，首先利用源数据域的图像和对应的标签，对深度学习模型进行有监督训练。同时利用仿真生成模型，生成对应目标的图像，和目标域数据中的目标保持一致，通过修改仿真模型参数，生成不同条件下的数据集，从而实现泛化的中间域数据集。之后，利用源域训练好的模型，对中间域数据集进行渐次的域适应。模型参数适应之后，再引入目标域数据集，进行无监督自学习，生成伪标签，再次对模型进行参数微调，最终实现目标检测模型的多层次无监督领域自适应。本发明方法提高了模型的无监督目标检测精度和可靠性。
-
公开(公告)号：CN114972869B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210605568.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T5/00 , G06T3/4007 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实因果学习的红外微弱目标检测方法，首先获取红外图像；再进行数据增强，得到红外数据集；利用红外目标特征，构建因果结构模型；利用因果结构模型输出的反事实因果关系，提取红外目标泛化特征；将红外目标泛化特征输入至目标检测网络结构中进行训练，训练完成后得到预训练目标检测网络；对红外数据集进行重采样，构建红外数据上下文和类标签之间的因果关系；使用重采样数据，对预训练目标检测网络参数进行前馈调整，得到最终的目标检测网络。本发明方法提高了红外微弱目标的特征提取泛化性，进一步提高了模型的检测精度和鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972869A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210605568.0
申请日：2022-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T5/00 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实因果学习的红外微弱目标检测方法，首先获取红外图像；再进行数据增强，得到红外数据集；利用红外目标特征，构建因果结构模型；利用因果结构模型输出的反事实因果关系，提取红外目标泛化特征；将红外目标泛化特征输入至目标检测网络结构中进行训练，训练完成后得到预训练目标检测网络；对红外数据集进行重采样，构建红外数据上下文和类标签之间的因果关系；使用重采样数据，对预训练目标检测网络参数进行前馈调整，得到最终的目标检测网络。本发明方法提高了红外微弱目标的特征提取泛化性，进一步提高了模型的检测精度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN118736185A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410491036.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/776 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于在线强化学习决策的空天协同时敏目标长时侦察方法，首先使用集成了可见光、红外摄像机的空天平台获得行人、汽车等包含多个时敏目标的视频数据，构成训练和测试数据集；构建检测识别跟踪模块，利用训练数据集，训练无人机跟踪模型中的目标检测模块；之后利用训练数据集，训练卫星检测跟踪模型中的目标检测模块；接下来构建在线强化学习决策模型，完成决策和跟踪模块的联合训练；最后构建仿真场景，对模型进行测试验证。本发明能够实现图像的自主强化学习连续检测，提高无人机对时敏目标的长时侦察能力。
-
公开(公告)号：CN114972720B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210605452.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于自主图像感知的高精度无人定位方法，采用方形函数和可变焦损失函数对图像中的密集陨石坑进行检测，利用相似度聚类和灰度直方图匹配实现模型迁移，提升算法的泛化性和鲁棒性，之后采用多维三角定位法，实现陨石坑的高精度辨识和定位。通过本发明可以实现高精度的陨石坑自主检测和辨识方法，从而为航天器着陆提供高精度的地标信息。本发明对密集陨石图像的目标检测精度高、可靠性好，模型适应性强，可以适应多种分辨率，多种陨石坑图像场景，同时能够对图像中的陨石坑实现高精度辨识和定位。
-
公开(公告)号：CN114973390A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210605519.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V40/18 , G06T7/80 , G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合眼动注意力机制的复杂背景红外微弱目标检测方法，采集红外微弱目标图像数据作为训练样本；再进行数据增强，然后设计带有眼动采集功能的专家判读系统和相应的采集流程，收集专家的眼动信号；对眼动信号进行预处理，同时利用图神经网络获取眼动信号的局部特征和全局特征；构建眼动注意力机制，采用典型的YOLO网络对红外微弱目标图像进行特征提取，然后将眼动信号的特征作为注意力特征的YOLO网络的特征进行特征融合，将眼动信号作为网络特征参数的约束；最后对模型进行训练，并进行对比分析。本发明能够实现红外图像的自动化检测，大幅提高图像判读的准确性，可靠性和泛化性，进一步降低红外图像检测的人工成本。
-
公开(公告)号：CN113223044A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110427526.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种结合特征聚合和注意力机制的红外视频目标检测方法，首先通过红外摄像机获取多目标红外视频，再对视频进行预处理，构建数据集；再采用YOLOv5模型、光流网络和注意力模块构建红外视频目标检测模型；然后采用数据集对红外视频目标检测模型进行训练，训练完成得到的最终的红外视频目标检测模型，实现对红外视频中目标的检测。本发明在视频散焦、运动模糊等状态下，目标检测准确率显著提高，提升了检测模型的鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.018 seconds)
