公开(公告)号：CN119963808A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510019991.6

申请日：2025-01-07

Applicant: 东北电力大学 ,  国网江西省电力有限公司抚州供电分公司

Inventor： 宋琼 ,  王亮亮 ,  钟新元 ,  姜万昌 ,  曹刚 ,  周欣欣 ,  刘思维 ,  刘二龙 ,  黄奕宁 ,  余力 ,  曾舒 ,  刘昱航

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/30

Abstract: 本发明提供了一种基于遥感图像的去条带与小目标检测的协同方法，包括以下步骤：先假设图像成像模型并去除图像中的条带噪声，并检测图像中的小目标模型，得到的目标函数，构建增广拉格朗日函数来处理等式约束：通过交替优化来求解增广拉格朗日函数，进行收敛性检查，重复进行直至满足收敛条件，完成算法收敛，得到X，T和S的估计值，分别X代表去条带后的图像，T代表小目标，S代表条带噪声分量，实现去条带和小目标检测的联合优化。本发明通过设计新的目标函数，提出一种能够同时进行去条带和小目标检测的模型，提高在复杂条带噪声下的小目标检测性能，能同时噪声估计与小目标检测，提高小目标的检测率。

公开(公告)号：CN118675145A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410820116.3

申请日：2024-06-24

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 宋琼 ,  刘昱航 ,  刘思维 ,  刘二龙

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及计算机视觉和自动驾驶技术领域，具体的说是一种兼顾精度和轻量化的行人车辆检测方法，包括对行人车辆进行数据采集得到行人车辆图片，将所述行人车辆图片作为RBS模块和MB‑C2f模块主干网络的输入，进行图片特征提取，将所述提取的图片特征传入颈部BiFPN特征融合模块，整合和融合不同尺度的特征信息，本发明是基于YOLOv8n的轻量级行人车辆检测方法PV‑YOLO，其添加了小目标检测层，并设计ES‑Head轻量化了原始检测头，实现了对远处行人车辆更精准的定位，减少模型参数和计算量，使用BiFPN替换了PAFPN特征融合网络，提高模型对于多尺度特征融合的能力。