公开(公告)号：CN119516170A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411601174.3

申请日：2024-11-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 谷延锋 ,  蒋彦泽 ,  李贤

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/10 ,  G06V10/58 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 基于柱体‑体素融合的机载高光谱点云三维目标检测系统及方法，属于三维目标检测技术领域。为了解决现有的三维目标检测存在难以充分提取特征的问题和空间与光谱失配的问题。本发明首先通过郁闭度计算与地面拟合，为待检测场景随机添加对抗样本；然后基于一种基于柱体‑体素融合的机载高光谱点云三维目标检测系统进行目标检测，系统通过柱体‑体素双分支编码器分别实现机载高光谱点云与拆分的几何点云的特征提取，通过稀疏特征融合模块对齐并动态调节和整合双分支中间层特征；然后利用分块特征融合模块自适应对齐和选择双分支的输出特征，得到场景的密集鸟瞰特征图，然后输入检测头得到预测结果。

公开(公告)号：CN116385846A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310266224.6

申请日：2023-03-17

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 孙剑峰 ,  丁源雪 ,  周鑫 ,  蒋彦泽 ,  陆威 ,  李思宁 ,  张海龙

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G01S17/89

Abstract: 基于深度学习的Gm‑APD激光雷达数据增强方法和系统，涉及激光成像雷达的数据增强领域。本发明解决了现有的数据增强方法仅能针对单一类型的数据增强，无法实现数据的成对增强的问题。所述方法采用强化生成对抗网络和Pix2Pix网络相结合，包括：将CBAM注意力模块添加至传统生成对抗网络，训练添加后的生成对抗网络，得到强化生成对抗网络；根据所述强化生成对抗网络生成增强强度像；采用成对的强度像和距离像训练Pix2Pix网络生成Pix2Pix网络优化模型；将所述增强强度像输入到所述Pix2Pix网络优化模型中，获取与所述增强强度像对应的增强距离像。本发明适用于动态车辆检测领域。