公开(公告)号：CN119919729A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510006544.7

申请日：2025-01-03

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 吴园园 ,  刘洺辛 ,  李声师 ,  刘莹 ,  谢俊杰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V20/13

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于时空融合的序列遥感影像海岸带地物分类方法及系统，方法包括：获取样本影像，所述样本影像包括先验时刻的高空间分辨率影像和预测时刻的低空间分辨率影像；构建时空融合的海岸带地物分类模型，通过所述样本影像训练所述海岸带地物分类模型，直至所述海岸带地物分类模型的复合损失低于设定的损失阈值，得到训练好的海岸带地物分类模型；获取待分类的遥感影像，通过所述训练好的海岸带地物分类模型对所述遥感影像中预测时刻的低空间分辨率影像中的海岸带地物进行分类；本发明能够提高海岸带地物的分类精度。

公开(公告)号：CN119511285A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411764411.8

申请日：2024-12-04

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 林聪 ,  毛鑫 ,  吴园园 ,  刘莹

IPC: G01S13/90 ,  G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种SAR图像自动优化方法与装置，涉及合成孔径雷达图像处理领域，方法包括：利用先验提取模块对输入的SAR图像进行优化迭代，并将优化迭代结果作为先验知识输入至特征编码模块；利用特征编码模块进行特征提取、细节增强和下采样，获得第一特征图；利用特征解码模块对经卷积层后的第一特征图进行上采样、特征提取和细节增强，获得第二特征图；利用特征融合模块对第二特征图进行特征融合，并与输入的SAR图像进行残差连接，获得重建图像；将重建图像作为先验提取模块的输入，并基于结构损失函数指导优化迭代算法收敛。本发明解决了当前基于深度学习的遥感去散斑网络缺乏判别能力以及修复后的图像细节丢失的问题。

公开(公告)号：CN119785378A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411777093.9

申请日：2024-12-05

Applicant: 广东海洋大学

Inventor： 林聪 ,  伍昊嶂 ,  陈悦 ,  蔡东耀 ,  刘莹

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于度量学习的猿类识别方法、系统及介质，方法包括：获取猿类的原始图像，对所述原始图像进行数据增强，得到训练样本；构建SE‑ResNet模型，将所述训练样本输入所述SE‑ResNet模型进行训练，得到猿类识别模型；其中，所述SE‑ResNet模型包含多个残差模块，所述残差模块包含多个嵌入有SE模块的残差块，所述SE模块用于自适应调整各个特征通道的权重；采用猿类识别模型对猿类的图像进行特征提取和分类，同时识别出猿类的个体和种群类别；本发明能够高效识别猿类的个体和种群。