公开(公告)号：CN114913379B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202210644945.1

申请日：2022-06-08

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 唐旭 ,  林伟权 ,  马晶晶 ,  张向荣 ,  焦李成

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/778

摘要： 本发明提出了一种基于多任务动态对比学习的遥感图像小样本场景分类方法，主要解决现有技术在遥感图像小样本场景分类精度低的问题。其实现方案包括：从数据集中划分训练集和测试集；构建多任务动态对比学习模型；构建训练多任务动态对比学习模型所需的多任务；提取多任务的特征、原型及正负样本；定义分类准确率和总体损失函数；通过多任务及其特征、原型和正负样本计算总体损失函数；使用Adam优化器的动量估计算法对总体损失函数求梯度，并根据梯度负方向训练多任务动态对比学习模型；利用训练好的多任务对比学习模型输出测试集中图像的预测结果。本发明相较于现有技术极大地提高了分类精度，可用于分类对象样本稀缺的实际应用场景。

公开(公告)号：CN118334529A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410365425.6

申请日：2024-03-28

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 唐旭 ,  张廷瑞 ,  马晶晶 ,  张向荣 ,  焦李成

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

摘要： 本发明提出了一种基于特征逆转信息熵网络的遥感影像变化检测方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集，构建基于特征逆转信息熵网络的遥感影像变化检测网络模型，对遥感影像变化检测网络模型进行迭代训练，获取遥感影像变化检测结果。本发明中的可变形信息熵卷积模块通过计算每幅特征图可变形区域内像素变化概率分布的信息熵，降低了伪变化本身可用信息量有限对误检率的影响，同时深度监督特征增强模块通过对变化区域的选择性深度监督，缓解了遥感影像变化检测中的类不平衡问题，降低了模型的漏检率，且特征逆转模块通过利用卷积与反卷积之间对应的可逆关系，增强了特征逆转模块的建模能力，提高了检测准确率。

公开(公告)号：CN112560967B

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202011511695.1

申请日：2020-12-18

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 刘旭 ,  焦李成 ,  张轩铭 ,  唐旭 ,  张丹 ,  刘芳 ,  杨淑媛 ,  侯彪

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774

摘要： 本发明公开了一种多源遥感图像分类方法、存储介质及计算设备，对待分类的多源遥感图像数据进行灰度压缩；将灰度压缩的多源遥感图像输入到群组注意力机制网络中；根据图像对应的地物分布参考图中已标注的信息，随机选择每类的训练样本，得到训练样本集合；初始化群组注意力机制网络的参数；从训练样本集合中选取训练样本，分批次并归一化后训练初始化后的群组注意力机制网络；重复训练步骤直至满足终止条件；利用训练好的群组注意力机制网络预测分类；输出分类图像并计算分类指标。本发明采用双重利用图像的空间相结构信息，提取更有效的特征进行分类，提高了分类精度，可用于对多源遥感图像进行特征提取和地物分类。

公开(公告)号：CN116524361A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310544667.7

申请日：2023-05-15

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 马晶晶 ,  张天祥 ,  唐旭 ,  张向荣 ,  焦李成

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/50 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/774 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于双孪生分支的遥感图像变化检测网络及检测方法，主要解决现有技术在多种分辨率遥感图像中检测能力不足的问题，该检测网络由孪生局部信息编码分支、孪生全局信息编码分支、差异增强模块、特征融合模块和分类器组成，孪生局部和全局信息编码分支提取多层次双时局部细粒度和全局上下文特征；差异增强模块生成并增强差异特征；特征融合模块融合局部、全局和跨层次的信息并挖掘通道线索；分类器对最终融合特征进行分类并生成变化预测图。本发明通过双孪生分支提取多层次双时局部和全局特征增强了网络的泛化能力；通过差异增强模块和特征融合模块提高了网络的检测精度，可用于土地覆盖识别、城市扩张估计和农业发展监测。

公开(公告)号：CN116363516A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310339916.9

申请日：2023-03-31

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 唐旭 ,  段钧益 ,  马晶晶 ,  张向荣 ,  焦李成

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/42 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提出一种基于边缘辅助和自适应的遥感图像变化检测方法，其实现步骤为：构建边缘辅助和自适应变化检测网络EATDer；生成相应的训练集和验证集；使用训练集和验证集对EATDer进行训练；对遥感图像进行变化检测。本发明利用搭建的SAVT模块和FRFM模块，能够在合理的计算代价下提取遥感图像全局特征，并控制数据集本身正负样本不均的影响，利用了强调边缘信息的变化检测模块和联合损失函数，能够使得网络充分注意到待检测目标的边缘检测精度，解决了现有技术方法中存在的计算代价大，边缘检测经常粘连，精度不高的问题。

公开(公告)号：CN108743086B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN201810051618.9

申请日：2018-01-19

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 高捷 ,  焦李成 ,  白义东 ,  孙其功 ,  李玲玲 ,  张梦旋 ,  郭雨薇 ,  唐旭 ,  张丹

IPC分类号： A61G5/10

摘要： 一种用于跟踪前方陪护人员目标的智能轮椅控制方法，针对渐冻症患者等残障人士无法直接用手控制轮椅的问题，实现了智能轮椅对前方陪护人员的自动跟随。其实现过程是：将架设在轮椅上的正对前方陪护人员的摄像头获取的彩色图像实时传输给上位机，上位机在检测到开始轮椅跟踪的陪护人员手势图像后，对彩色图像中陪护人员所在的矩形框位置进行跟踪，依据矩形框的位置变化，控制智能轮椅移动，直至上位机检测到结束轮椅跟踪的陪护人员手势图像为止。本发明通过与陪护人员的交互来控制智能轮椅移动，稳定性强，易于操作，方便残障人士出行的同时简化了陪护工作。

公开(公告)号：CN108652851B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN201810051470.9

申请日：2018-01-19

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 王泽新 ,  焦李成 ,  王浩然 ,  孙其功 ,  李玲玲 ,  郭雨薇 ,  唐旭 ,  张梦旋

IPC分类号： A61G5/10

摘要： 本发明公开了一种基于视觉定位技术的眼控轮椅控制方法，针对现有技术中眼部信息单一、多传感器间通信可靠性不高的问题。其实现过程是：(1)中央摄像头传输实时拍摄的每一帧彩色图像；(2)对每一帧的彩色图像确定使用者的人脸位置并框出矩形框；(3)在人脸矩形框区域内确定使用者的眼部区域；(4)在使用者的眼部区域内精确定位瞳孔位置；(5)确定使用者眼球的转动方位；(6)电机控制系统控制轮椅转动。本发明提高了通过眼部信息控制轮椅的稳定性，能够在面对复杂环境下连续可靠的改变轮椅移动的速度和方向，减少了在多传感器模块之间进行通信的信息丢失。

公开(公告)号：CN113096138B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202110395752.2

申请日：2021-04-13

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 张向荣 ,  赵紫晨 ,  焦李成 ,  陈璞花 ,  古晶 ,  唐旭 ,  冯婕

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提出一种选择性像素亲和学习的弱监督语义图像分割方法，旨在通过对像素点间相关关系有选择地学习，更加准确预测对象边界以及区域连通处的像素点相关关系，改善对象边界与区域内部的分割效果。实现步骤为：首先，生成类别激活图，生成联合置信度图，生成权值图，在权值图与联合置信度图的共同监督下有选择地训练AffinityNet神经网络，学习并预测像素间亲和性，生成基础训练集中每张图像的伪掩码，最后，训练用于生成掩码的网络，对待分割图像的弱监督语义进行分割。本发明能够改善图像中对象边界与区域连通处的分割结果，提升分割效果。

公开(公告)号：CN113420662B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110698130.7

申请日：2021-06-23

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 张向荣 ,  余江南 ,  何领 ,  唐旭 ,  陈璞花 ,  程曦娜 ,  冯婕 ,  古晶

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于孪生多尺度差异特征融合的遥感影像变化检测方法，主要解决现有技术特征融合方法单一，及变化检测结果中目标的分割边缘轮廓不够精细的问题。其方案为：搭建基于ResNet‑34网络的编码器；引入双注意力机制模块；搭建孪生残差多核池化模块；搭建特征差异模块；搭建单分支结构的解码器；利用这些模块和编解码器构建基于孪生多尺度差异特征融合的遥感影像变化检测网络，并对其进行训练；利用训练好的网络对遥感影像进行变化检测。本发明通过引入双注意力机制模块、构建孪生残差多核池化模块及特征差异模块，提升了特征的表达能力，从而提高了遥感影像变化检测精度，可用于土地利用分析、环境检测、资源勘探以及城市规划。

公开(公告)号：CN111079649B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201911300840.9

申请日：2019-12-17

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 张向荣 ,  王昕 ,  焦李成 ,  李辰 ,  唐旭 ,  周挥宇 ,  陈璞花 ,  古晶

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/34

摘要： 本发明公开了一种基于轻量化语义分割网络的遥感图像地物分类方法，主要解决现有方法由于图像空间和通道特征信息利用不足且模型庞大，而导致的对遥感图像地物分类精度不高、训练速度较慢的问题。其方案为：在遥感图像地物分类数据集中获取训练样本和测试样本；构建引入可拓宽通道分解空洞卷积的轻量化遥感图像地物分类模型，设计关注地物边缘的整体损失函数；将训练样本输入到所构建的地物分类模型中训练，得到训练好的模型；将测试样本输入训练好的模型中，预测输出遥感图像中地物分类结果。本发明提升了特征的表达能力，减少了网络参数，提高了遥感图像地物分类的平均精度和训练速度，可用于获取一幅遥感图像的地物分布情况。