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公开(公告)号:CN118887442A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410858592.4
申请日:2024-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种融合注意力机制和Swin Transformer的实时目标检测方法,包括:基于机场视频图像,构建符合机场场景图像特征的数据集;改进YOLOv7模型;基于所述数据集,对改进的YOLOv7模型进行训练,获取目标检测模型;利用所述目标检测模型,进行机场场景的实时目标检测。本发明能够解决针对机场图像特征研究,缺少数据的问题;解决针对机场图像中目标过小,检测不准的问题;解决部分小目标算法实时性差的问题。
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公开(公告)号:CN116862880A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310855988.9
申请日:2023-07-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合卷积和注意力机制的无参考图像质量评估方法,包括:对输入图像进行预处理,获取处理后的图像;通过加入双注意力的深度卷积神经网络提取所述处理后的图像的特征,对图像特征进行加权处理,并基于全局平均池化操作对所述图像特征进行压缩处理,利用全连接层预测图像质量分数。本发明采用更深卷积网络结构,特征提取更加全面;同时,深层卷积融合双注意力机制组合有效特征信息,从而提升图像质量预测精度。
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公开(公告)号:CN116805293A
公开(公告)日:2023-09-26
申请号:CN202310820687.2
申请日:2023-07-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于动态视窗的透水对空成像畸变矫正方法,包括以下步骤:重建水面范围,取所述水面范围与相机自然采集窗口范围的交集,获得动态视窗;基于所述动态视窗与相机自然采集窗口的交集,获得矫正区域;对所述矫正区域内的图像进行像素重置,获得重排列图像,完成畸变矫正。本发明利用水面与相机空间关系计算动态视窗,再利用动态视窗与相机自然采集窗口计算得到本文方法可校正的范围,最后利用提出的二次透水动态视窗空间位置重排列方法在可校正的范围完成畸变矫正,实现一种透水对空成像畸变矫正方法。
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