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公开(公告)号：CN118333861B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410756700.7
申请日：2024-06-13
申请人： 烟台大学
IPC分类号： G06T3/4053 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T3/4007
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种遥感图像重建方法、系统、装置、介质，首先通过模拟实际遥感图像的退化情况来增强数据的真实性、复杂性，然后对遥感图像分别进行两次重建，并根据对比度进行自适应融合以整合不同分辨率的图像信息，从而提高了图像重建的准确性、清晰度和高质量。
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公开(公告)号：CN116740985A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310825487.6
申请日：2023-07-06
申请人： 烟台大学
摘要： 本发明公开了一种基于物联网的交通监测系统，涉及交通监测技术领域，包括监测采集模块，所述监测采集模块具体包括：通过监测装置对十字路口各道路以及非机动车道、斑马线与路口中央交通实况进行监测采集，本发明的有益效果为：通过监测采集模块对道路、非机动车道、以及斑马线进行监测，当绿灯结束时人工智能分析模块分析道路内存在违规车辆、非机动车辆以及行人时，立刻发出预警信号，通过预警警示装置对绿灯行驶车辆进行提示，从而有效减少交通事故的发生，通过车辆测速模块对绿灯即将变红的道路行驶车辆进行测速，当存在加速“抢黄灯”的车辆时也通过预警警示装置对即将绿灯行驶道路车辆提示，避免与减少交通事故发生。
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公开(公告)号：CN114550118B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210167488.1
申请日：2022-02-23
申请人： 烟台大学
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/764 , G06F17/16 , E01C23/22
摘要： 一种基于视频图像驱动的高速公路全自动智能划线方法，对摄像头进行标定，通过摄像头获得前方道路图像；建立道路路面置信区间分类器，实现道路路面区域有效分割，获得粗略二值道路路面检测结果；进行精细化处理，提出帧间关联的精细化道路检测算法，获得精细化二值道路路面检测结果；对获得的精细化二值道路路面检测结果逆变换到原图像中，获得带道路路面检测结果的RGB三通道图像；对道路图像通过逆透视变换方法获得俯视图方向的道路图像，获得两近似平行边界的道路图像；对路面检测结果边缘对应的范围确定为道路边界，并对道路边界进行划线；根据一侧标线，依次将其他的车道线划好；本发明具有效率高的特点。
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公开(公告)号：CN117765312A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311736691.7
申请日：2023-12-18
申请人： 烟台大学 , 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于航拍数据集的地物图像分类方法，该方法能够解决航拍数据图像分类存在的低效率、低准确性以及难以应对大规模数据的难点问题，设计的模型与VGG16相比，准确率提升了16％，训练时间减少了约50％，推理速度是原来的4倍且参数量降低了35％；与现有的分类性能较好的轻量级网络EfficientNet‑B3相比，本文提出的模型将Top1准确率提高了5％，训练时间减少了18％。
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公开(公告)号：CN115294548B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210897544.7
申请日：2022-07-28
申请人： 烟台大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于行方向上位置选择和分类方法的车道线检测方法，该方法能够采用基于ResNet的特征提取模块提取车道线浅层的特征，并结合CBAM注意力机制使模型关注重要特征，采用辅助分割模块，在训练过程增加分割任务，增强视觉特征，最后采用基于行锚点的分类模块将车道图像分为一个个特征块，并检测特征块是否包含车道线，实现了车道线的检测，本发明涉及智能交通技术领域。
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公开(公告)号：CN115294548A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210897544.7
申请日：2022-07-28
申请人： 烟台大学
IPC分类号： G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于行方向上位置选择和分类方法的车道线检测方法，该方法能够采用基于ResNet的特征提取模块提取车道线浅层的特征，并结合CBAM注意力机制使模型关注重要特征，采用辅助分割模块，在训练过程增加分割任务，增强视觉特征，最后采用基于行锚点的分类模块将车道图像分为一个个特征块，并检测特征块是否包含车道线，实现了车道线的检测，本发明涉及智能交通技术领域。
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公开(公告)号：CN118780987A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411267055.9
申请日：2024-09-11
申请人： 烟台大学
IPC分类号： G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建方法及系统。方法，包括获取遥感图像；构建生成对抗网络模型，包括生成器和判别器；对生成器和判断器进行模型训练；利用生成器对遥感图像进行特征提取，生成重建图像；利用判别器对重建图像和遥感图像的高分辨率图像进行判别，得到判别结果；根据判别结果设定损失函数对生成器和判断器进行调优。通过采用动态密集残差块和动态卷积技术，它能显著提升图像的分辨率和细节，从而提供更清晰、更高质量的遥感图像。
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公开(公告)号：CN118470333B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410939567.9
申请日：2024-07-15
申请人： 烟台大学 , 山东(烟台)中日产业技术研究院(烟台市产业技术研究院)
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及深度学习应用领域，尤其是涉及一种基于遥感图像的地理环境语义分割方法及系统。所述方法，包括获取遥感图像数据集，并对获取的遥感图像数据集进行预处理；基于获取的遥感图像数据集进行编码器构建，并利用编码器进行图像数据集的特征提取和编码；根据编码器的特征提取进行解码器构建，将构建完成的编码器和解码器组合为语义分割模型；利用遥感图像数据集对语义分割模型进行训练和优化，包括利用交叉熵损失函数计算输出值与预测值之间的误差，利用训练完成的语义分割模型进行预测结果输出。通过本发明的技术方案，能够提高遥感图像语义分割的精度、鲁棒性和泛化能力，为环境检测和城市规划提供更加高效和准确的技术。
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公开(公告)号：CN115147381A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210806491.3
申请日：2022-07-08
申请人： 烟台大学
摘要： 本发明公开了一种基于图像分割的路面裂缝检测方法，能够对多种环境下的裂缝图片进行高精度的检测，该方法利用ResNet，Unet，SegNet，Attention，Deeplabv3，Pyside2等算法技术实现基于图像分割的路面裂缝检测方法，并获取了较高的精度和交并化，能够满足实际的需要，本发明涉及智能交通技术领域，具体是提供了一种基于图像分割的路面裂缝检测方法，设计了路面裂缝检测系统，检测系统的准确率达到94％，应用于交通行业能够减少事故的发生，节省大量的维修费用。
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公开(公告)号：CN118470333A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410939567.9
申请日：2024-07-15
申请人： 烟台大学 , 山东(烟台)中日产业技术研究院(烟台市产业技术研究院)
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及深度学习应用领域，尤其是涉及一种基于遥感图像的地理环境语义分割方法及系统。所述方法，包括获取遥感图像数据集，并对获取的遥感图像数据集进行预处理；基于获取的遥感图像数据集进行编码器构建，并利用编码器进行图像数据集的特征提取和编码；根据编码器的特征提取进行解码器构建，将构建完成的编码器和解码器组合为语义分割模型；利用遥感图像数据集对语义分割模型进行训练和优化，包括利用交叉熵损失函数计算输出值与预测值之间的误差，利用训练完成的语义分割模型进行预测结果输出。通过本发明的技术方案，能够提高遥感图像语义分割的精度、鲁棒性和泛化能力，为环境检测和城市规划提供更加高效和准确的技术。
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