公开(公告)号：CN114973031B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202210577635.2

申请日：2022-05-25

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杨文 ,  张妍 ,  贺钰洁 ,  余淮 ,  余磊

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无人机视角下的可见光‑热红外图像目标检测方法，基于Faster R‑CNN构建了三分支的动态对称特征提取融合网络，并在正负样本分配中引入归一化Wasserstein距离。特征提取融合网络结合信息聚合与分配模块，能够更好地融合得到可见光红外模态之间的互补信息。应用归一化Wasserstein距离提高了网络对小目标的检测效果，并提出新的归一化方法使其可以得到更好地应用。另外针对可见光‑热红外数据提出了一种数据增强方法，使动态对称特征提取融合网络更充分地融合跨模态信息。针对视角变化和目标姿态变化，在骨干网络中引入可形变卷积。本发明可以应用于无人机视角下的可见光‑热红外目标检测，且可取得现阶段较为优异的检测效果。

公开(公告)号：CN115131640A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210734314.9

申请日：2022-06-27

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杨文 ,  贺钰洁 ,  张妍 ,  余淮 ,  余磊

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/60 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种利用光照引导和注意力机制的可见光红外图像目标检测方法和系统，所述方法和系统利用深度卷积神经骨干网络提取可见光和红外图像的图像特征，并引入模态间差分交互注意力模块以及模态内注意力模块，分别对模态间特征和模态内特征进行增强，其中，模态间差分交互注意力模块通过放大模态间差异以增强网络对模态互补特征的提取，模态内注意力模块为每个模态预测目标掩膜并将其作为注意力以增强模态内特征。同时引入光照引导的光照感知网络模块，利用光照信息为不同模态自适应地分配权值，将模态权重引入到掩膜预测损失函数中，调整两个模态对损失函数的贡献，让网络更加关注难学习的样本，以达到高精度的目标检测。

公开(公告)号：CN115131647B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202210734336.5

申请日：2022-06-27

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杨文 ,  贺钰洁 ,  张妍 ,  余淮 ,  余磊

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06V10/44 ,  G06V10/60 ,  G06V10/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种面向未配准的可见光、红外图像对的基于特征对齐的目标检测方法和系统，本发明将红外模态作为参考模态，可见光模态作为偏移模态，固定参考模态，全程只对偏移模态进行操作。本发明采用由粗到细的特征对齐策略，通过特征偏移预测模块预测偏移并修正作为初步的对齐手段，通过感兴趣区域对齐模块，对每个候选框进行二次回归以进一步校正模态特征之间的偏移。此外，引入光照引导的特征加权模块对感兴趣区域特征重新加权，自适应地调整不同模态的贡献。本方法能够在只使用一个模态标注的情况下对有较大偏差的两个模态进行特征对齐，有效地提高可见光与红外图像融合目标检测的精度，对有模态间空间偏移的场景表现出更强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118869040A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410861988.4

申请日：2024-06-28

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张帅 ,  杨归澳 ,  廖杨旭 ,  黄民梁 ,  张妍 ,  郑博瑞 ,  吴静 ,  杨光义

IPC: H04B7/185 ,  H04J13/00 ,  H04M1/72448

Abstract: 本发明提出了一种海量手机用户同步接入卫星的前导设计系统及方法。本发明计算机结合手机最小通信仰角、等效小区直径、卫星高度根据输入场景参数和目标网络类型计算前导的时频资源格式；结合手机移动速度、载波频率、手机运动方向的夹角、手机入射波方向的夹角计算手机用户的归一化载波频率偏移，设置子载波频率间隔；生成初始的ZC序列；对初始ZC序列采用短序列级联的方式构建前导序列；结合自相关峰值和伪峰值数据对前导序列进行差异化序列幅值分配。本发明显著降低了用户间的干扰，提高了前导检测的准确性，从而大幅提升了手机用户接入卫星的成功率。

公开(公告)号：CN115131647A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210734336.5

申请日：2022-06-27

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杨文 ,  贺钰洁 ,  张妍 ,  余淮 ,  余磊

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06V10/44 ,  G06V10/60 ,  G06V10/25 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种面向未配准的可见光、红外图像对的基于特征对齐的目标检测方法和系统，本发明将红外模态作为参考模态，可见光模态作为偏移模态，固定参考模态，全程只对偏移模态进行操作。本发明采用由粗到细的特征对齐策略，通过特征偏移预测模块预测偏移并修正作为初步的对齐手段，通过感兴趣区域对齐模块，对每个候选框进行二次回归以进一步校正模态特征之间的偏移。此外，引入光照引导的特征加权模块对感兴趣区域特征重新加权，自适应地调整不同模态的贡献。本方法能够在只使用一个模态标注的情况下对有较大偏差的两个模态进行特征对齐，有效地提高可见光与红外图像融合目标检测的精度，对有模态间空间偏移的场景表现出更强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN114973031A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210577635.2

申请日：2022-05-25

Applicant: 武汉大学

Inventor： 杨文 ,  张妍 ,  贺钰洁 ,  余淮 ,  余磊

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无人机视角下的可见光‑热红外图像目标检测方法，基于Faster R‑CNN构建了三分支的动态对称特征提取融合网络，并在正负样本分配中引入归一化Wasserstein距离。特征提取融合网络结合信息聚合与分配模块，能够更好地融合得到可见光红外模态之间的互补信息。应用归一化Wasserstein距离提高了网络对小目标的检测效果，并提出新的归一化方法使其可以得到更好地应用。另外针对可见光‑热红外数据提出了一种数据增强方法，使动态对称特征提取融合网络更充分地融合跨模态信息。针对视角变化和目标姿态变化，在骨干网络中引入可形变卷积。本发明可以应用于无人机视角下的可见光‑热红外目标检测，且可取得现阶段较为优异的检测效果。

公开(公告)号：CN215007495U

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202121167212.0

申请日：2021-05-28

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张妍 ,  黄韵霓 ,  胡睿

IPC: G10K11/178

Abstract: 本实用新型提供一种鼾声抵消装置包括：第一参考声音采集模块、第二参考声音采集模块、第一误差声音采集模块、第二误差声音采集模块、第一声音播放模块、第二声音播放模块和信号处理模块；所述信号处理模块分别与所述第一参考声音采集模块、所述第二参考声音采集模块、所述第一误差声音采集模块、所述第二误差声音采集模块、所述第一声音播放模块和所述第二声音播放模块相连。本实用新型结构简单，可以减弱使用者周围的鼾声，而不干扰打鼾者的睡眠。