公开(公告)号：CN118982472A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411050045.X

申请日：2024-08-01

申请人： 西安理工大学

发明人： 金海燕 ,  王静 ,  左逢源 ,  张园林 ,  王彬

IPC分类号： G06T5/60 ,  G06T5/10 ,  G06T5/70 ,  G06T5/90 ,  G06V10/42 ,  G06V10/52 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了基于软门控融合机制和自适应频域感知的弱光图像增强方法；设计基于扩散模型的频域感知模块对输入的低光图像进行频域分析，在图像与特征层面处理不同的频域信息，提取图像的外观特征；设计细节保留模块，利用多尺度卷积块捕捉图像不同尺度的细节信息，得到输入图像的细节特征；设计特征融合模块，通过软门控融合机制，将图像的外观特征和细节特征融合在一起，并使用多层卷积块对融合结果进行特征重建，得到增强结果；设计自适应的损失函数，多个损失通过共享信息相互补充，使得模型收敛，最终得到最优增强图像的深度网络。本发明构建的模型能有效解决现有方法存在的图像纹理差、噪声大与颜色偏差等问题，更加符合人类感知的增强效果。

公开(公告)号：CN117975136A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410136407.0

申请日：2024-01-31

申请人： 西安理工大学

发明人： 金海燕 ,  丁健行 ,  王彬 ,  蔡磊

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V40/20 ,  G16H50/20

摘要： 本发明公开了基于关键帧时序特征的特殊儿童动作评估方法，选取运动功能受损的研究参与者和运动功能正常的研究参与者作为被拍摄者，依据专为特殊儿童制定的GMFM量表中的动作标准，采集数据；对视频进行抽帧，然后先后采用目标检测和姿态估计算法对每一帧进行识别，获取关节点坐标；定义能够反映动作完成情况的时序特征，计算标准动作和评估动作的时序特征，并进行数据过滤，再基于DTW算法对标准序列和评估序列进行时序对齐，从评估序列的关键帧中提取特征组成综合特征；对综合特征进行预处理，并采用SVM进行动作评估，通过训练和测试评估模型的性能。本发明解决了现有技术中存在的缺乏针对特殊儿童的动作评估方法的问题。

公开(公告)号：CN113175930B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202110303559.1

申请日：2021-03-22

申请人： 西安理工大学

发明人： 王彬 ,  任露 ,  江巧永 ,  梁怡萍

IPC分类号： G01C21/20 ,  G05D1/695 ,  G06Q10/047 ,  G05D109/20

摘要： 本发明公开了一种基于MMEA的多无人机协同航迹规划方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，建立航迹代价模型；步骤2，建立航迹协同时空约束模型；步骤3，根据步骤1建立的航迹代价模型和步骤2建立的航迹协同时空约束模型，建立多无人机协同航迹规划多目标优化模型；步骤4，求解步骤3建立的多无人机协同航迹规划多目标优化模型，得到多无人机协同的航迹规划。本发明的基于MMEA的多无人机协同航迹规划方法，能为每个无人机寻找到所有符合约束条件的最优航迹。

公开(公告)号：CN113868550B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202111153817.9

申请日：2021-09-29

申请人： 西安理工大学

发明人： 王磊 ,  张朔 ,  费蓉 ,  江巧永 ,  王彬 ,  许向荣 ,  郑伟

IPC分类号： G06F16/9536 ,  G06F16/9537 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q50/12 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/045

摘要： 本发明公开一种基于注意力机制的群组美食推荐方法，具体步骤包括：步骤1，获取用户旅游数据集；步骤2，对有效的数据进行用户信息之间的相似度计算，对用户群组进行聚类分析，构建用户群组；步骤3，利用注意力机制以及用户亲密度将用户偏好进行融合，得到群组偏好向量；步骤4，对群组偏好向量与组内用户个人偏好做神经协同过滤进行处理，得到用户个人预测评分与群组预测评分；步骤5，根据多类聚合平衡策略对预测评分序列进行融合，步骤6，将预测评分以降序方式排列，生成美食推荐列表。本发明解决了现有技术中存在的进行群组推荐时未考虑到与群组具有亲密关系的人的偏好的问题。

公开(公告)号：CN113819916B

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202110993353.6

申请日：2021-08-27

申请人： 西安理工大学

发明人： 王磊 ,  许向荣 ,  江巧永 ,  费蓉 ,  王彬 ,  张朔 ,  郑伟

IPC分类号： G01C21/34 ,  G06Q10/047 ,  G06Q50/14

摘要： 本发明公开一种基于文化基因算法的旅游路线规划方法，具体步骤包括：步骤1，获取用户潜在偏好数据；步骤2，获取路网数据并进行清洗；步骤3，获取POI的用户交互信息数据，形成POI属性表中；步骤4，根据用户潜在偏好数据、路网数据和POI的属性表，对路网进行建模，并根据用户查询条件提取能够从起点到达终点的有效边；步骤5，根据用户潜在偏好数据、路网数据和POI的属性表，获取有效边的风景值；步骤6，使用文化基因算法对路网中的有效边和风景值进行搜索，为用户规划出一条风景值和用户满意度都较高的风景旅游路线。本发明解决了现有技术中存在的进行路径规划时未考虑用户偏好、路径风景值和用户个性化需求的问题。

公开(公告)号：CN117115503A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202310667941.X

申请日：2023-06-07

申请人： 西安理工大学

发明人： 石俊飞 ,  聂萌萌 ,  姬姗姗 ,  金海燕 ,  肖照林 ,  王彬

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06F17/16 ,  G06F17/10

摘要： 本发明公开了一种基于多层黎曼稀疏网络的极化SAR图像分类方法，按照以下步骤实施：步骤1，输入并对待分类的极化SAR图像进行超像素分割；步骤2，提取平均协方差矩阵；步骤3，构建黎曼稀疏表示的字典；步骤4，建立极化SAR图像的黎曼稀疏表示模型，构造目标函数；步骤5，推导得到黎曼稀疏表示网络系数迭代公式；步骤6，构建多层黎曼稀疏网络；步骤7，求解目标函数的一阶导数，得到初值，并迭代求解网络系数；步骤8，计算超像素S估计值与超像素S矩阵特征之间的残差，并按残差分类。本发明的方法，减少斑点噪声对分类结果的影响，有效提高分类精度。

公开(公告)号：CN117115058A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311082633.7

申请日：2023-08-25

申请人： 西安理工大学

发明人： 金海燕 ,  杨越 ,  苏浩楠 ,  张园林 ,  肖照林 ,  王彬

IPC分类号： G06T5/50 ,  G06T7/90 ,  G06T5/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了基于轻量特征提取和颜色恢复的弱光图像融合方法，通过轻量的特征提取模块(LFE)轻量化提取图像的局部特征和全局特征，可以最大限度地保留图像特征；使用融合模块(FB)进行图像融合和重建，得到能够准确描述输入图像对细节特征的灰度融合图像；使用颜色恢复网络(CR)对灰度融合图像进行着色，得到更符合人类视觉感知的彩色融合图像；再加上权重自适应的损失函数，自适应地调整损失函数的权重，以约束网络达到最优的融合结果。

公开(公告)号：CN117058041A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202311107766.5

申请日：2023-08-30

申请人： 西安理工大学

发明人： 金海燕 ,  张锦 ,  苏浩楠 ,  张园林 ,  肖照林 ,  王彬

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/40 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种高频纹理重建的弱光图像增强方法，采用SGHFP集成CNN模块和Transformer模块，使网络同时关注图像高频信息的局部和全局信息，最终将网络输出特征融合为高频信息重建图像，通过动态调整损失函数的权重，避免手工赋值，以约束网络达到最优的融合结果，从弱光环境中的可见光图像出发得到最终增强图像，且增强图像具有更加丰富的细节信息和更加清晰的结构轮廓。本发明解决了现有技术中存在的增强算法并不容易得到一个清晰、边缘轮廓结构明显和去噪结果优异的图像的问题。

公开(公告)号：CN116761088A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310709478.0

申请日：2023-06-15

申请人： 西安理工大学

发明人： 郭仲杰 ,  雷思琪 ,  程新齐 ,  王彬

IPC分类号： H04N25/589 ,  H04N25/53

摘要： 本发明公开了一种片上自适应调整转移管栅压的高动态像素实现方法，具体包括如下过程：首先通过行驱动部分产生采样像素1*N阵列中每个像素中TX管需要的时序，使得采样像素1*N阵列中每个像素单元的曝光时间依次增加，将采样像素1*N阵列在一条列线上输出，通过采样电路只将信号电平采样在电容C1中，并将采样出来的结果输入给转移管栅压的控制电路，将转移管栅压的控制电路的输出结果传输给像素阵列N*N中像素转移管的栅极MTX，至此将像素的曝光过程分为长短不同的三段，从而实现在像素内完成长短不同的三段曝光信号融合。采用该方法能够在像素内部一个曝光周期内完成长短曝光信号的融合。

公开(公告)号：CN116309214A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310147138.3

申请日：2023-02-22

申请人： 西安理工大学

发明人： 金海燕 ,  杨越 ,  苏浩楠 ,  王彬 ,  肖照林 ,  蔡磊

IPC分类号： G06T5/50 ,  G06T5/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/088 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了基于ConvGRU融合和权重自适应的弱光增强方法，通过特征聚合门控(ConvGRU)，以交互方式将卷积局部特征与基于Transformer的全局表示融合在一起，最大限度地保留了局部特征和全局表示，使用FR进行图像重建，能够准确描述输入的红外和可见光的细节特征实现弱光图像增强，再加上权重自适应的损失函数，自适应地调整损失函数的权重，以约束网络达到最优的融合结果。