公开(公告)号：CN117876869A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410043569.X

申请日：2024-01-11

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 李晨阳 ,  周绥平 ,  刘志恒 ,  郭天翔 ,  张文杰

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于HRNet和多尺度特征注意力的遥感影像道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括以下步骤：构建遥感影像道路数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建基于HRNet和多尺度特征注意力的遥感影像道路提取网络；设置网络参数；使用训练集对构建的遥感影像道路提取网络进行训练，每轮训练结束后输出训练权重文件；验证集对训练权重文件进行验证，选精度最高的训练权重文件作为最优权重文件；将测试集和最优权重文件输入训练好的基于HRNet和多尺度特征注意力的遥感影像道路提取网络进行目标识别，得到遥感影像道路提取结果；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明提高了提取遥感影像道路信息的精度和鲁棒性，具有适应性强、道路提取精度高的优点。

公开(公告)号：CN115131373B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202210854382.9

申请日：2022-07-14

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 余航 ,  刘志恒 ,  郭玉茹 ,  周绥平 ,  蒋浩然 ,  李晨阳 ,  尹相杰

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80

摘要： 本发明提出了一种基于纹理特征和SLIC的SAR图像分割方法，解决了SAR噪声和复杂纹理导致的分割精度低的技术问题。实现步骤为：将SAR图像分为K个超像素块；获得更新后的聚类中心C'i；获得SAR图像的边缘图像；获得搜索区域；计算搜索区域的纹理特征；基于SLIC算法对SAR图像进行分割。本发明对序列#imgabs0#三值化，降低噪声影响和计算量；通过三值化序列Hk的平均频谱AMP的收敛性获得搜索区域Ω，计算区域Ω的纹理特征；通过SLIC算法获得SAR图像的分割结果，用于SAR图像分割。

公开(公告)号：CN116342657A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310321705.2

申请日：2023-03-29

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 祁文娟 ,  刘志恒 ,  余航 ,  周绥平 ,  张文杰 ,  郭玉茹 ,  李晨阳

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06T3/40

摘要： 一种基于编码‑解码结构的TCN‑GRU船舶轨迹预测方法、系统、设备及介质，方法为：对船舶AIS历史轨迹数据进行预处理；构建基于TCN和双向GRU循环神经网络的轨迹预测模型；构建损失函数MSE；设置网络训练参数；训练网络模型；轨迹递归预测；系统、设备及介质用于实现一种基于编码‑解码结构的TCN‑GRU船舶轨迹预测方法；本发明利用异常数据过滤、数据压缩和三次样条插值技术对船舶AIS历史轨迹数据进行处理，在基于TCN网络构建的编码器中，利用TCN的短期特征提取能力对输入的船舶AIS历史轨迹数据进行编码，并利用基于GRU网络的解码器对船舶AIS历史轨迹数据进行长期时序特征提取，预测误差较少，满足实时性预测的要求，能够应用于进出港口的船舶轨迹的实时监控。

公开(公告)号：CN118429240A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410554900.4

申请日：2024-05-07

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 余航 ,  杨锟 ,  周绥平 ,  刘志恒 ,  盛瑞 ,  王琪 ,  闫中青 ,  李晨阳 ,  尹相杰 ,  蒋浩然

IPC分类号： G06T5/90 ,  G06T7/11 ,  G06T3/4038

摘要： 本发明提出了一种基于邻像素分割和多曲线融合的暗图像增强方法，用以解决低环境光照下拍摄图像的细节丢失，人工调参成本高，增强速度慢，算法的使用场景局限的问题。本发明的步骤为使用邻像素采样分割将原初始暗图像一分为四并将其像素值做归一化预处理；再将每幅图像分别送入一个线程进行多曲线拟合；随后将其映射的数值传入高斯误差函数中对其求取相应积分上下限中的数值；将得到的数值做差值归一化再恢复至标准像素值当中；最后逆用邻像素采样合成增强图像。本发明可以完成对不同夜视环境下的图像的增强，可得到较为明显的暗图像细节信息，并且处理速度较快。本发明调整参数较少，操作方便，可用于实时暗视频增强。

公开(公告)号：CN116935226B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202310959573.6

申请日：2023-08-01

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 刘志恒 ,  岳子腾 ,  周绥平 ,  陈雪梅 ,  祁文娟 ,  张文杰 ,  吴新君

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464

摘要： 一种基于HRNet的改进型遥感图像道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括：对CHN6‑CUG数据集的高分辨率遥感影像数据预处理，得到预处理后的遥感图像数据集；构建基于改进HRNet的道路预测模型；设置网络训练参数；根据网络训练参数，使用遥感图像数据集中的训练集和验证集，对改进HRNet网络进行训练；将测试集输入训练好的模型中进行预测，输出预测得到的道路信息二值图；系统、设备及介质：用于实现上述方法；本发明采用空洞空间金字塔池化、通道注意力机制、深度可分离卷积方法对原HRNet网络改进，使用CHN6‑CUG遥感影像数据集进行模型训练与预测，有效提取高分辨率遥感图像中的道路信息，具有模型适应性强、道路提取精度高及网络轻量化的优点。

公开(公告)号：CN116342657B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202310321705.2

申请日：2023-03-29

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 祁文娟 ,  刘志恒 ,  余航 ,  周绥平 ,  张文杰 ,  郭玉茹 ,  李晨阳

IPC分类号： G06T7/246 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4046

摘要： 一种基于编码‑解码结构的TCN‑GRU船舶轨迹预测方法、系统、设备及介质，方法为：对船舶AIS历史轨迹数据进行预处理；构建基于TCN和双向GRU循环神经网络的轨迹预测模型；构建损失函数MSE；设置网络训练参数；训练网络模型；轨迹递归预测；系统、设备及介质用于实现一种基于编码‑解码结构的TCN‑GRU船舶轨迹预测方法；本发明利用异常数据过滤、数据压缩和三次样条插值技术对船舶AIS历史轨迹数据进行处理，在基于TCN网络构建的编码器中，利用TCN的短期特征提取能力对输入的船舶AIS历史轨迹数据进行编码，并利用基于GRU网络的解码器对船舶AIS历史轨迹数据进行长期时序特征提取，预测误差较少，满足实时性预测的要求，能够应用于进出港口的船舶轨迹的实时监控。

公开(公告)号：CN117765361A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311808119.7

申请日：2023-12-26

申请人： 西安电子科技大学 ,  北京空间机电研究所

发明人： 刘志恒 ,  张文杰 ,  李晨阳 ,  周绥平 ,  刘彦明 ,  盛家豪 ,  江澄 ,  节永师

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 一种基于残差神经网络检测双时相遥感影像中建筑物变化区域的方法，包括以下步骤：构建遥感影像建筑物变化的输入子网络；构建遥感影像建筑物变化的特征提取子网络；构建遥感影像建筑物变化的特征融合子网络；构建遥感影像建筑物变化的预测子网络；构建遥感影像建筑物变化检测网络；生成训练集、验证集和测试集；训练遥感影像建筑物变化检测网络；检测遥感影像建筑物变化范围；本发明通过联合挤压激励和残差卷积，构建挤压激励的残差卷积代替原始卷积，能够选择性地强调变化区域特征,抑制没有变化的建筑物特征，具有特征突出便于变化特征提取的技术效果。

公开(公告)号：CN116935226A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310959573.6

申请日：2023-08-01

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 刘志恒 ,  岳子腾 ,  周绥平 ,  陈雪梅 ,  祁文娟 ,  张文杰 ,  吴新君

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464

摘要： 一种基于HRNet的改进型遥感图像道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括：对CHN6‑CUG数据集的高分辨率遥感影像数据预处理，得到预处理后的遥感图像数据集；构建基于改进HRNet的道路预测模型；设置网络训练参数；根据网络训练参数，使用遥感图像数据集中的训练集和验证集，对改进HRNet网络进行训练；将测试集输入训练好的模型中进行预测，输出预测得到的道路信息二值图；系统、设备及介质：用于实现上述方法；本发明采用空洞空间金字塔池化、通道注意力机制、深度可分离卷积方法对原HRNet网络改进，使用CHN6‑CUG遥感影像数据集进行模型训练与预测，有效提取高分辨率遥感图像中的道路信息，具有模型适应性强、道路提取精度高及网络轻量化的优点。

公开(公告)号：CN116797618A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310844284.1

申请日：2023-07-11

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 余航 ,  谢子川 ,  周绥平 ,  刘志恒 ,  解立志

IPC分类号： G06T7/12 ,  G06T7/13 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于多模态MRI心脏图像的多阶段分割方法，主要解决现有技术不适用于多模态以及无法有效融合跨模态之间特征的问题。包括：1)根据原始MRI数据生成心脏轮廓标注数据集，并进行归一化；2)构建心脏MRI轮廓分割模型，并利用归一化后数据集训练得到融合三种模态数据的深度学习模型，获取一阶段分割结果；3)将原始数据与一阶段分割结果矩阵相乘，进行通道堆叠后生成二阶段数据集；4)搭建心室‑心肌分割模型并利用二阶段数据集进行训练；5)通过前向模型推理得到二阶段分割结果，即最终分割结果。本发明能够有效利用多模态优势，提高分割精度，且在一定程度上解决了深度学习黑箱在医学领域可解释性差的窘境。

公开(公告)号：CN116402690A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310435422.0

申请日：2023-04-21

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 周绥平 ,  余航 ,  郭玉茹 ,  刘志恒 ,  祁文娟 ,  张文杰 ,  谢子川

IPC分类号： G06T3/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06T7/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于多头自注意力机制的高分辨率遥感影像中道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括：对从卫星获取的高分辨率遥感影像进行预处理，得到高分辨率遥感影像数据集De，将高分辨率遥感影像数据集De按比例划分为训练集验证集和测试集设计搭建基于深度学习的高分辨率遥感影像道路提取网络；计算网络损失；设置网络训练参数；网络训练；网络测试；结果评估；系统、设备及介质，用于实现一种基于多头自注意力机制的高分辨率遥感影像中道路提取方法；本发明利用Canny边缘算子对道路遥感影像进行预处理，获得遥感影像中道路的边缘特征；基于U‑Net模型，融合多头自注意力机制模块，解决了现有技术参数量大，耗费时间多，道路提取精度低的问题。