公开(公告)号：CN118887532A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410902365.7

申请日：2024-07-06

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 党思航 ,  张云龙 ,  冯晓毅 ,  蒋晓悦 ,  夏召强 ,  李晓哲 ,  孙逸霏

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种面向开放世界的目标识别方法，提供了一种压缩空间分布，量化得分输出的目标识别方法，特征均值聚类，类别扩充泛化，联合训练后量化输出校准。本发明由于采用了压缩空间分布，量化输出得分的技术，解决了遥感图像开放环境下评估手段不足，识别精度不佳的问题，目前较现有的自动目标识别方法，本发明具有了评估开放环境中未知样本预测可靠性的能力，能够及时发现预测错误样本与未知新类样本，从而提高了模型在开放环境下的部署能力。

公开(公告)号：CN118196616A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410180848.0

申请日：2024-02-18

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 党思航 ,  李晓哲 ,  冯晓毅 ,  蒋晓悦 ,  夏召强 ,  孙逸霏

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种面向开放世界的遥感目标检测方法，为了实现对遥感图像中未知新类的可靠性判读，本发明采用的方案为构建由CNN特征提取和Transformer模块构建的Deformable DETR基准模型网络；基准模型固定预测目标个数并采用匈牙利匹配机制对预测目标和真实目标进行一一匹配，同时计算未匹配的预测目标的伪标签分数，并分配伪标签，同时进行开集性能训练，针对遥感目标，提出角点检测和均值漂移聚类模块，以改善伪标签选取机制，为网络训练提供更精准的伪标签。采用本法的方法，可以显著提高未知类的检出能力，并不会牺牲已知类的检测能力，具有良好鲁棒性。

公开(公告)号：CN118135266A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410209570.5

申请日：2024-02-26

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 党思航 ,  孙逸霏 ,  冯晓毅 ,  蒋晓悦 ,  夏召强 ,  李晓哲

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G01S13/90 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明提供了一种合成孔径雷达图像目标聚类方法，主要解决现有的SAR自动目标识别方法对无标签数据的利用率低和识别任务时效性低的问题重视程度不足的问题。本发明采用的方案是构建基于方位角属性的多视图SAR图像序列集合，对集合内的序列执行数据增强以创建正负样本对。一对权重共享的特征提取器负责学习样本特征，单视图特征提取器学习特定视图特征，多视图特征提取器负责学习全局特征，最后进行实例级与类级对比学习，生成软标签作为聚类分配结果；使用本发明的方法，在聚类评估中各项指标明显提升。