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公开(公告)号：CN118333861B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410756700.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T3/4007
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种遥感图像重建方法、系统、装置、介质，首先通过模拟实际遥感图像的退化情况来增强数据的真实性、复杂性，然后对遥感图像分别进行两次重建，并根据对比度进行自适应融合以整合不同分辨率的图像信息，从而提高了图像重建的准确性、清晰度和高质量。
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公开(公告)号：CN117315724A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311604854.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开一种面向开放场景的三维行人检测方法、系统、设备及介质，涉及行人检测技术领域，包括：将点云数据编码为支柱特征，引入外部注意力机制和基于挤压和激励的注意力机制对点通道、特征通道和支柱通道进行监督，抑制编码过程中的噪声，得到编码支柱特征；通过空间注意力机制增强行人尺度感知能力，利用自上而下和自下而上的双向传播路径进行尺度融合，由此进行三维目标行人的检测，增强支柱特征的尺度感知能力，缓解行人检测中的尺度混淆问题，同时提高检测速度。
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公开(公告)号：CN118780987B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411267055.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建方法及系统。方法，包括获取遥感图像；构建生成对抗网络模型，包括生成器和判别器；对生成器和判断器进行模型训练；利用生成器对遥感图像进行特征提取，生成重建图像；利用判别器对重建图像和遥感图像的高分辨率图像进行判别，得到判别结果；根据判别结果设定损失函数对生成器和判断器进行调优。通过采用动态密集残差块和动态卷积技术，它能显著提升图像的分辨率和细节，从而提供更清晰、更高质量的遥感图像。
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公开(公告)号：CN118470333A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410939567.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 烟台大学 , 山东(烟台)中日产业技术研究院(烟台市产业技术研究院)
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及深度学习应用领域，尤其是涉及一种基于遥感图像的地理环境语义分割方法及系统。所述方法，包括获取遥感图像数据集，并对获取的遥感图像数据集进行预处理；基于获取的遥感图像数据集进行编码器构建，并利用编码器进行图像数据集的特征提取和编码；根据编码器的特征提取进行解码器构建，将构建完成的编码器和解码器组合为语义分割模型；利用遥感图像数据集对语义分割模型进行训练和优化，包括利用交叉熵损失函数计算输出值与预测值之间的误差，利用训练完成的语义分割模型进行预测结果输出。通过本发明的技术方案，能够提高遥感图像语义分割的精度、鲁棒性和泛化能力，为环境检测和城市规划提供更加高效和准确的技术。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118333861A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410756700.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T3/4007
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种遥感图像重建方法、系统、装置、介质，首先通过模拟实际遥感图像的退化情况来增强数据的真实性、复杂性，然后对遥感图像分别进行两次重建，并根据对比度进行自适应融合以整合不同分辨率的图像信息，从而提高了图像重建的准确性、清晰度和高质量。
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公开(公告)号：CN117830158A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311696259.X
申请日：2023-12-12
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T7/269 , G06T7/246 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06N3/042 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于视频处理技术领域，本发明为了解决现有的视频恢复复杂度高、恢复效率低的问题，提出了一种基于光流指导的视频修复方法、系统、设备及介质，使用光流信息对视频内的运动物体进行有效加强，使用光流中运动物体的轮廓信息指导后续的内容修复；使用时间‑空间维度的高效Transformer结构，在兼顾性能的同时从全局角度交互视频序列之间的信息，找到视频序列中和缺失区域相似度高的部分用于内容修复；使用编解码结构从局部角度进行特征约束，使修复区域和周围特征纹理一致且结果合理，最终得到一段内容完整的视频内容，提高了内容修复的效率并提高了修复内容的合理性。
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公开(公告)号：CN118780987A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411267055.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建方法及系统。方法，包括获取遥感图像；构建生成对抗网络模型，包括生成器和判别器；对生成器和判断器进行模型训练；利用生成器对遥感图像进行特征提取，生成重建图像；利用判别器对重建图像和遥感图像的高分辨率图像进行判别，得到判别结果；根据判别结果设定损失函数对生成器和判断器进行调优。通过采用动态密集残差块和动态卷积技术，它能显著提升图像的分辨率和细节，从而提供更清晰、更高质量的遥感图像。
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公开(公告)号：CN118470333B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410939567.9
申请日：2024-07-15
Applicant: 烟台大学 , 山东(烟台)中日产业技术研究院(烟台市产业技术研究院)
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及深度学习应用领域，尤其是涉及一种基于遥感图像的地理环境语义分割方法及系统。所述方法，包括获取遥感图像数据集，并对获取的遥感图像数据集进行预处理；基于获取的遥感图像数据集进行编码器构建，并利用编码器进行图像数据集的特征提取和编码；根据编码器的特征提取进行解码器构建，将构建完成的编码器和解码器组合为语义分割模型；利用遥感图像数据集对语义分割模型进行训练和优化，包括利用交叉熵损失函数计算输出值与预测值之间的误差，利用训练完成的语义分割模型进行预测结果输出。通过本发明的技术方案，能够提高遥感图像语义分割的精度、鲁棒性和泛化能力，为环境检测和城市规划提供更加高效和准确的技术。
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