公开(公告)号：CN117710801A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311700444.1

申请日：2023-12-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 方文俊 ,  陶洋 ,  刘羽婷 ,  武萍 ,  冉刚

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/50 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明涉及一种基于Swin Transformer的水下弱小目标检测方法，属于图像处理以及计算机视觉领域。该方法包括：搭建基于Swin Transformer的特征金字塔骨干网络；将获取的水下无标注真实数据集用于骨干网络进行无监督学习；将获取的水下有标注真实数据集划分为训练集和验证集；搭建基于Swin Transformer的双阶段目标检测模型并进行训练与验证；通过网格搜索方式在训练与验证中调节模型参数，得到检测精度最高的模型。本发明能够在水下复杂环境，以及水下数据集标注少，标注难的情况下，有效解决水下弱小目标检测问题，精准识别弱小目标。

公开(公告)号：CN117993786A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410312728.1

申请日：2024-03-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 冉刚 ,  周林 ,  徐非凡

IPC: G06Q10/0639 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时空图卷积网络的空气质量评估方法，具体包括：将获取得到的空气质量数据集划分为训练集和测试集；基于训练集对加入时空图卷积网络进行训练，通过双分支输入和地理信息加权引入更多的时空特征，通过构建局部时空图，揭示节点间的动态互动模式，挖掘节点之间更深层次的时空联系；为了进一步提高网络的时空特征提取能力，引入时空注意力机制，加深对重要信息的关注度。该方法用于建模空气监测站点之间的时空关系，以提升空气质量评估的准确性。