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公开(公告)号：CN119379994A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411544244.6
申请日：2024-10-31
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/043 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于ViT与模糊系统适配器的跨域小目标检测方法、系统、设备及介质，属于机器视觉领域，通过模糊适配器Transformer编码器通过模糊逻辑增强特征表示的鲁棒性，使得模型能够更好地适应复杂环境；模糊去噪Transformer解码器结合去噪锚框机制对特征进行降噪处理，提升检测精度；两阶段微调策略用于优化模型在跨域任务中的适应能力，动态注意力调整机制确保模型能够有效聚焦于目标区域。与现有技术相比，本发明通过模糊逻辑系统与去噪锚框的结合，有效提升了小目标检测的精度，增强了模型的跨域泛化能力，并显著降低了计算负担。
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公开(公告)号：CN119313562A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411403278.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06V20/13 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4046
Abstract: 本发明公开了一种基于跨尺度余弦注意力的遥感图像超分辨率重建方法及系统，首先，通过引入特征蒸馏机制设计了基于Transformer‑CNN的一种级联特征蒸馏块，用来提取具有不同感知场和高频信息的更丰富的区域特征，同时保持模型轻量化。然后在级联特征蒸馏块中嵌入一种多分支空间注意力模块以进一步提升网络对关键空间信息的捕捉能力。此外，提出的跨尺度余弦注意力层可以通过维持单一的标记表示在不增加计算复杂度的情况下有效计算高维和低维特征之间的相关性，从而增强模型对不同尺度特征的处理能力，而且其中的高效余弦自注意力机制解决了网络注意力被特定像素支配的问题，增强网络关注更多特征的能力。
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公开(公告)号：CN118397457A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410656230.7
申请日：2024-05-24
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于Topformer的遥感图像城市绿地空间识别方法及相关装置，将所述待识别的遥感图像输入城市绿地空间识别模型，输出识别结果；所述城市绿地空间识别模型是采用包含城市绿地空间的遥感图像样本训练改进的Topformer模型得到的，所述改进的Topformer模型包括基于坐标注意力机制构建的编码器以及采用DUpsampling上采样方法的MLP解码器；所述基于坐标注意力机制构建的编码器用于同时提取遥感图像的局部和全局上下文信息，得到不同尺度的特征图；所述MLP解码器用于逐层聚合所述不同尺度的特征图，得到城市绿地空间信息。本发明旨在解决城市绿地识别过程中存在边缘预测不准确的问题。
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公开(公告)号：CN114880492A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210563401.2
申请日：2022-05-20
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06F16/38 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的BOW图匹配方法及系统，方法过程包括：提取引文网络图的特征向量；通过图卷积神经网络对所述特征向量进行优化，得到优化特征向量；通过K‑means算法将优化特征向量描述子转换为单词，实现词典的构建；使用局部约束编码的方式对所述词典进行特征编码，得到视觉词汇直方图；采用SVM分类器算法对所述视觉词汇直方图进行分类，实现基于图卷积神经网络的BOW图匹配。本发明能够解决传统BOW模型不能深度挖掘图结构信息的问题，提高运行效率和匹配精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114781037A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210462589.1
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Revit的太阳辐射数据分析及可视化建模方法，本发明对Revit平台进行了二次开发，首先在Revit中构建建筑信息模型，再计算建筑外表面上的太阳辐射，最后结合Revit AVF可视化分析框架对辐射数据进行三维可视化展示，本发明能够接完成对建筑模型中的太阳辐射进行分析和可视化，对建筑规划、设计以及能耗分析等给予更精确的信息支持。本分明对比传统的方式，本发明不需要对数据进行多次传输转换，直接在Revit建模软件上进行分析，从而使本发明不仅降低了使用复杂度，避免了中间环节出错造成数据缺失等问题，而且本发明对设计人员不需要太高要求，也提高了时间效率。
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公开(公告)号：CN119339239A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411446782.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度上下文感知网络的遥感图像道路提取方法及系统，属于图像处理技术领域，该方法包括以下步骤，首先，在编码器中设计了一个具有上下文聚合模块的分支，以增强上下文信息提取，并缓解因遮挡引起的语义模糊问题。其次，为了解决编解码器之间语义信息不匹配的问题并提高模型的空间信息提取能力，在跳跃连接中引入了空间特征提取模块，取代了SwinUnet中直接复制编码器特征的方法。最后，在下采样阶段设计了一个特征收缩模块，以减少编码器中信息丢失并增强网络的分割能力。相比于已有的遥感图像道路分割方法，该发明方法通过全局建模、上下文增强和信息匹配优化，有效提升了遥感图像道路提取的精度和性能。
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公开(公告)号：CN119251419A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411309653.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06T17/05 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种融合梯度特征Transformer的DEM超分辨率重建方法及系统，属于图像处理技术领域，所述重建方法由多个残差特征融合块组成，其内部的多尺度金字塔切分Transformer层将多头自注意力和金字塔切分注意力进行融合，更好地捕捉DEM局部和整体特征信息，其次为使重建的DEM更加接近真实，使用了双滤波卷积块，通过两个不同滤波块的并行结构，充分提取DEM高低频特征，最终在梯度域和高度域双重约束下进行超分辨率重建，本发明实现了重建DEM的细节清晰，适应不同尺度和复杂度的地形特征,解决了传统算法无法准确恢复DEM细节的问题。
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公开(公告)号：CN113139088B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110528119.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06F16/735 , G06F16/78
Abstract: IDF模型协同过滤模型的电影推荐方法、介质、设备及系统，包括以下步骤：采集电影推荐中影响因子的用户数据集；对用户数据集中相关影响因素数据通过作为深度置信网络DBN的输入，来进行数据预处理；将预处理之后的数据输入到复合多粒度扫描IDF模型中并进行训练；将得到的特征向量进行拼接，得到用户‑电影评分矩阵，将得到的矩阵输入协同过滤模型，得到最终的电影推荐结果。通过将采集的数据集进行多粒度扫描，针对电影推荐系统所处理数据结构的复杂性与电影与用户间的信息交互传递的特性，借鉴随机取样原则，保证在一定时间内，总体范围内的每个样本对象都能以确定、非零的概率被选择并作为所要研究的对象，保证了所需要选取样本的代表性。
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公开(公告)号：CN118397456A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410656220.3
申请日：2024-05-24
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于Segformer的轻量级遥感图像城市水域识别方法和相关装置，将所述遥感图像输入城市水域识别模型，得到识别结果；所述城市水域识别模型为采用包含城市水域的遥感图像样本训练改进的Segformer模型得到，所述改进的Segformer模型包括改进的BiFormer编码器和解码器，所述改进的BiFormer编码器中的Transformer Block层包括双重注意力特征增强模块，所述双重注意力特征增强模块由双层路由注意力机制模块和递归空洞自注意力机制模块构成，所述改进的BiFormer编码器中用于提取遥感图像的特征图；所述解码器中的上采样层采用CARAFE算子，所述解码器用于对所述特征图进行特征重构，得到识别结果。本发明能够在计算资源有限的设备上实现高效、准确的城市水域识别。
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