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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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公开(公告)号：CN116703746A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310428500.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 西安建筑科技大学
Abstract: 一种去除超高密度椒盐噪声污染图像的滤波方法及相关装置，包括：获取噪声图像，对噪声图像进行边沿镜像扩展，得到边沿扩展噪声图像；对边沿扩展噪声图像进行噪声检测，结果记录于噪声识别矩阵；获取滤波模板，针对噪声点，选择对应的滤波模板，结合边沿扩展噪声图像，得到滤波函数；基于滤波函数判断噪声识别矩阵为0时，确定滤波图像。本发明首先采用先检测再滤波的策略，保证信号点不被污染；其次，采用类十字形滤波模板，既充分利用待滤波点邻域信号点，又能极大程度恢复滤波图像的细节信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115619250A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211174548.9
申请日：2022-09-26
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/18 , G06T17/05 , G06T17/20
Abstract: 本发明公开一种基于可视域分析的古村落景观评价方法及系统，包括：采集目标区域的数据，并对数据进行预处理；基于预处理后的数据，构建可视域分析优化模型；基于可视域分析优化模型，获取目标区域中的可见区域；结合目标区域中的水资源流量、景观等级和可见区域，构建古村落景观综合评价方法；基于古村落景观综合评价方法，获取观察点的综合评价指标分数；判断观察点的综合评价指标分数是否大于所设定的阈值，若大于，则将观察点作为预测观景台选址点；判断预测观景台选址点与原有观景台地址之间的距离是否大于误差范围，获取预测观景台选址点的准确性。本发明对于古村落观景台的选取，更具科学性、合理性和可操作性。
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公开(公告)号：CN118691809A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410656226.0
申请日：2024-05-24
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力调控的遥感图像城市水域分割方法及相关装置，利用遥感图像城市水域分割模型对遥感图像进行处理，得到分割结果；遥感图像城市水域分割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，改进的Segformer模型包括MiT编码器和解码器，MiT编码器用于提取遥感图像的特征图；解码器在上采样操作后增设门控注意力机制模块，门控注意力机制模块的输入为解码器的深层特征图和编码器的浅层特征图，解码器在MLP层后增设极化自注意力机制模块，极化自注意力机制模块的输入为经过MLP层处理后具有相同大小的多尺度特征图；改进的Segformer模型采用混合损失函数。本发明能够解决城市水域漏分、错分和类别不均衡的问题，进而提高分割目标精度。
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公开(公告)号：CN118485920A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410656216.7
申请日：2024-05-24
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种轻量化部署的遥感图像建筑物识别方法及相关装置，利用遥感图像建筑物识别模型对遥感图像进行建筑物识别，得到识别结果；遥感图像建筑物识别模型为采用包含建筑物的遥感图像样本训练改进的SAM模型得到，改进的SAM模型包括图像编码器、提示编码器和掩码解码器，图像编码器为改进后的轻量化TinyViT，改进后的轻量化TinyViT中引入了通道重排模块，且改进后的轻量化TinyViT中的知识是采用知识蒸馏策略从ViT‑H中提取得到的；改进后的轻量化TinyViT用于提取遥感图像特征，得到特征图；提示编码器用于生成掩码提示；掩码解码器用于根据特征图和掩码提示解码得到识别结果。本发明基于SAM进行模型改进，旨在优化遥感图像中的建筑物识别流程，从而在计算资源受限的环境中实现高效和准确的建筑物识别。
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公开(公告)号：CN114818934A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210462631.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 西安建筑科技大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/12 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/75
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的BOW图匹配方法及系统，方法包括如下过程：提取引文网络图的节点特征和拓扑特征；使用谱聚类算法结合经遗传算法对K值优化得到的优化的K‑means++算法将引文网络图的节点特征和拓扑特征描述子转换为单词，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；对视觉词汇直方图进行分类，实现基于谱聚类的BOW图匹配方法。本发明利用谱聚类算法对高维数据集进行聚类，然后在低维解空间采用K‑means算法进行二阶段聚类，解决了对高维数据处理效果不佳以及分类效果不高的问题。
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公开(公告)号：CN113139088A
公开(公告)日：2021-07-20
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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