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公开(公告)号：CN114967274B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210381059.4
申请日：2022-04-12
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于准相位匹配的宽温倍频转化方法，包含一块周期性极化晶体，非线性光学晶体中相位失配量与晶体温度近似成线性关系，相位失配量对温度的二阶偏导远大于一阶偏导。通过合理设计非线性光学晶体的切割角度以及极化周期，满足准相位匹配条件且相位失配量对温度的一阶偏导为零，则使频率变换效率基本不受晶体温度变化影响。通过改变传统极化晶体切割角度，使得非线性光学频率变换在更宽温度范围内保持较高转换效率，提高非线性光学频率变换晶体器件的温度适应性及稳定性。本发明不需要温度控制设备，使得非线性光学频率变换晶体器件结构更加简单、紧凑，同时降低器件能耗、降低器件成本、提升器件性能。
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公开(公告)号：CN111275738A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010055751.9
申请日：2020-01-17
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 一种基于红外成像的无人车智能跟踪装置及跟踪方法，在无人车组成的车辆编队前后相邻的两辆无人车的前一辆无人车的尾部加装电热棒阵列，作为红外辐射源，在后一辆无人车的前端安装红外图像传感器，获得前一辆无人车的尾部所设的电热棒的实时红外图像，根据红外图像中电热棒阵列占据红外图像中像素情况，判断该相邻的两辆无人车的相对距离及角度，为无人车提供跟踪信息。该方法主要用于夜间无人车隐蔽跟踪，由于采用红外图像，具有较好的隐蔽性。将电热棒排列为特殊图案，并通过目标检测算法获取电热棒排列特征，防止无人车误追踪其他红外辐射源，减小环境红外辐射对稳定跟踪的影响。
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公开(公告)号：CN109670392A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811047838.0
申请日：2018-09-04
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于混合自动编码器的道路图像语义分割方法，包括如下步骤：(10)样本集收集：将样本集图像分为训练集与测试集；(20)样本图像预处理：对样本集图像进行尺寸变换、对比度归一化处理，将待处理的样本集图像转换成标准形式；(30)混合自动编码器网络模型获取：利用预处理后的训练样本，分别训练稀疏自动编码器和去噪自动编码器，提取中间的编码权值和解码权值，通过建立一种合理的模型排列顺序与堆叠形式构建出混合自动编码器网络模型；(40)道路语义分割：利用混合自动编码器网络模型，对车载摄像头拍摄的道路图像进行语义分割。本发明通过一种混合自动编码器的堆叠形式，实现对图像语义的优化描述，建立一个简洁有效的语义分割模型，获得更好的道路语义分割性能。
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公开(公告)号：CN118628744A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410817327.1
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大场景、多目标环境的3D点云语义分割方法，包括利用K近邻搜索算子搜索原始输入点云；利用局部特征编码块对获得的双边输入特征编码；利用注意力池化模块处理融合后的双边编码特征；将输入特征和获得的局部聚合特征进行相加融合，获得输出特征；利用嵌入多尺度特征融合模块的解码器对所有分辨率下编码层的输出特征进行上采样后融合其他分辨率下上采样特征，获得与原始输入点云具有相同分辨率的特征表示；利用分割预测头对与输入点云具有相同分辨率的特征表示转换为语义分割结果并输出。本发明突破了现有技术中局部语义特征表示能力和跨尺度信息融合能力的限制，实现了大场景、多目标环境下3D点云准确、高效地语义分割。
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公开(公告)号：CN117635406A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311536797.2
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种机器学习技术领域的通用且隐蔽的对抗补丁生成方法、装置、系统及存储介质，旨在解决现有技术中生成的对抗补丁不能兼顾通用性和隐蔽性等问题，其包括获取输入图像的特征图；对输入图像的特征图进行显著位置的选取，得到最显著区域；利用GAN的生成器生成初始化对抗补丁，并将初始化对抗补丁放置于最显著区域生成对抗图片；利用GAN的生成器对对抗补丁的像素值进行迭代优化，得优化后的对抗补丁，输出图像。本发明使得生成的对抗补丁能够兼顾通用性（攻击性）和隐蔽性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116484938A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310454228.7
申请日：2023-04-25
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种计算机视觉技术领域的目标检测模型轻量化方法及系统，旨在解决现有的目标检测模型运算量高、存储大，无法方便部署的问题。包括将给定的数据集输入目标检测模型进行基础训练，得到原始目标检测模型；对原始目标检测模型进行稀疏化训练，得到稀疏目标检测模型；对稀疏目标检测模型进行通道剪枝和层剪枝，得到压缩目标检测模型；将原始目标检测模型作为教师模型并将压缩目标检测模型作为学生模型，进行知识蒸馏，得到轻量化目标检测模型；本发明能够使模型的计算量和参数量降低，推理帧率提升，同时维持模型的预测精度，从而便于模型的部署，且可根据实际需求适配不同目标的数据集，对于常用的目标检测模型均具有较好的轻量化效果。
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公开(公告)号：CN113160391B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110484938.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种双阶段三维场景建模方法，属于计算机视觉范畴。包括：使用RGBD相机和单目相机同时采集RGB数据和深度数据，使用基于视觉同步定位与建图的三维重建算法和基于运动恢复结构的三维重建算法分别以不同的速度进行建模。第一阶段实时记录SLAM重建进度，进行图像帧配准、姿态估计和点云匹配，回环检测和模型融合，短时内生成较稀疏的重建模型，且可以帮助实时定位和导航，增强数据时序性；第二阶段通过大量高清RGB图像进行基于运动恢复结构的三维重建算法，生成稠密完整且细节丰富的重建模型。既保证了对短时内重建结果辅助定位的要求，具有时效性，又能提供高重建精度的稠密重建结果。
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公开(公告)号：CN114463205A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210066965.5
申请日：2022-01-20
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双分支UNet噪声抑制的车辆目标分割方法，首先收集车辆数据集，并对这些数据集进行整理；然后选取部分UNet网络作为主干网络，并在此基础上嵌入预测分支模块和噪声抑制分支模块，其中预测分支模块主要对获取的特征信息进行微调，并以此进行像素分类；噪声抑制分支模块主要通过损失函数抑制数据中的噪声干扰，以实现特征获取的精准性；最后，将获得的车辆数据集导入到模型中，然后将主干网络中提取到的图像特征信息传递到预测分支模块和噪声抑制分支模块，这两个分支模块分别使用二元交叉熵损失函数和非对称指数损失函数交替优化模型参数，以此提高模型对困难样本的判别能力，进而提升模型的整体性能。
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公开(公告)号：CN114371584A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210035412.3
申请日：2022-01-13
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 一种可扩展温度适应范围的非线性光学频率变换晶体器件，包括第一非线性光学晶体、第二非线性光学晶体和第三非线性光学晶体；所述第一非线性光学晶体和第三非线性光学晶体的材料、长度、切割角度均相同，所述第一非线性光学晶体和第三非线性光学晶体中相位失配量对温度的导数也相等；第二非线性光学晶体放置于第一非线性光学晶体和第三非线性光学晶体之间。使得非线性光学频率变换在更宽温度范围内保持较高转换效率，提高非线性光学频率变换晶体器件的温度适应性及稳定性。该器件不需要温度控制设备，使得非线性光学频率变换晶体器件结构更加简单、紧凑，同时降低器件能耗、缩短响应时间，从而降低器件成本、提升器件性能。
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公开(公告)号：CN109165542A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810673838.5
申请日：2018-06-27
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于精简卷积神经网络的行人检测方法，包括如下步骤：(10)数据集收集：将数据集图像分为训练集图像与测试集图像；(20)数据集图像预处理：对数据集图像进行尺寸变换、对比度归一化和白化处理，得到低冗余数据灰度图像；(30)精简卷积神经网络模型获取：对卷积神经网络进行训练，对训练好的卷积神经网络逐层进行剪枝，利用测试集灰度图像验证卷积神经网络的性能，得到精简深度卷积网络模型；(40)行人检测：利用精简卷积神经网络模型，对使用现场图像进行行人检测。本发明的基于精简卷积神经网络的行人检测方法，在保持网络训练精度的同时，对卷积神经网络进行精简，在减少网络规模的同时，加快行人检测的速度。
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