公开(公告)号：CN119864046A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411726492.2

申请日：2024-11-28

Applicant: 郑州信大先进技术研究院

Inventor： 李鹏飞 ,  叶森 ,  谢文博 ,  王志豪 ,  李旭 ,  赵萱 ,  朱芳芳 ,  李雨桥 ,  万丽

IPC: G10L21/0272 ,  G10L19/00 ,  G10L19/008

Abstract: 本发明提供了基于自编码器联合快速独立分量分析的盲源分离方法，所述方法包括：构建并训练基于自编码器的#imgabs0#网络；对待分离混叠信号盲源分离，获得恢复的原始独立信号；#imgabs1#网络包括#imgabs2#、#imgabs3#和#imgabs4#网络；训练包括：生成混叠信号，其盲源分离后得到待恢复的原始独立信号；将混叠信号输入至#imgabs5#网络，得到潜在空间表示，其与所述待恢复的原始独立信号融合后输入至#imgabs6#网络，得到恢复后的原始独立信号；计算恢复后的原始独立信号与待混叠的原始独立信号的损失并进行反向传播，迭代优化#imgabs7#网络的参数。本发明提高了混叠信号的分离准确性。

公开(公告)号：CN119919919A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411898486.5

申请日：2024-12-23

Applicant: 郑州信大先进技术研究院

Inventor： 李旭 ,  叶森 ,  李鹏飞 ,  王志业 ,  李雨桥 ,  朱芳芳

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/44 ,  G06V10/50 ,  G06V10/52 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于视觉Transformer的军用目标识别方法、装置和程序产品，所述基于视觉Transformer的军用目标识别方法包括：将图像拆成多个图像块后，对每个图像块进行1/2，1/4程度的下采样，从而得到每个图像块的多尺度表示，然后使用可变形卷积对图像块进行特征提取；在完成特征提取后，将从1/4采样上经过可变形卷积得到的特征图使用Pixel shuffle进行上采样，将上采样得到的特征图与1/2采样上经过可变形卷积得到的特征图进行相加，从而使得相加后的特征图既含有细粒度信息，也含有宏观尺度上的结构信息。将该操作在原始图像块上得到的特征图重复后使得该特征图有更丰富的空间信息，最后将三个特征图延展成一维向量后拼接在一起，送入Encoder模块进行目标识别。

公开(公告)号：CN116500631A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202211680944.9

申请日：2022-12-26

Applicant: 郑州信大先进技术研究院

Inventor： 高毫林 ,  徐妙语 ,  李永才 ,  叶森 ,  李鹏飞 ,  李旭 ,  徐建博

IPC: G01S17/08 ,  G01S17/86 ,  G01S7/48

Abstract: 本发明提供一种基于三维点云和视觉融合的目标测距方法及装置，所述目标测距方法包括实时获取输电线路上的二维视频影像，根据二维视频影像识别目标区域图像，利用训练好的匹配坐标提取网络提取目标区域图像中每个像素点的匹配坐标；对匹配坐标在物理坐标系的三个维度上分别做加权平均，得到每个像素点在雷达坐标系下的坐标，并基于雷达坐标系‑观察坐标系的转换，得到每个像素点在观察坐标系下的观测距离；其中，利用无人机采集三维点云样本数据和二维视频样本影像来训练匹配坐标提取网络。本发明可以解决了三维点云和二维图像数据匹配的问题，提高图像目标测距的精度。

公开(公告)号：CN114694129A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202011645112.4

申请日：2020-12-31

Applicant: 郑州信大先进技术研究院

Inventor： 李鹏飞 ,  王坤 ,  高毫林 ,  李旭 ,  黄晶晶 ,  汪淼 ,  程昂 ,  刘珍珍

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的车牌对齐检测方法，属于图像识别技术领域。本发明利用mobilenet网络和yolov4网络的设计思想，构建了mobilenet‑yolov4网络进行车牌检测，除了实现回归车牌的类别和边界框的任务外，另外增加一路任务回归车牌的四个顶点，将预测到的四个顶点透射变换对车牌进行矫正对齐，提高了网络层的复用并减少后续车牌矫正对齐的计算量，网络在减少部分网络层数和卷积核个数的前提下，模型的识别率依然很高，并且检测推理速度大大减小，使车牌检测满足实时高效的要求。

公开(公告)号：CN214202410U

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202022841435.2

申请日：2020-12-01

Applicant: 郑州信大先进技术研究院

Inventor： 李旭

IPC: G06K9/00

Abstract: 本实用新型提供一种基于多角度的人脸识别系统，包括位于同一水平面的三个图像采集装置以及分别与所述三个图像采集装置通信连接的视频处理主机，所述三个图像采集装置成三角形设置，且所述三个图像采集装置的视频采集区域在所述三角形内存在交叉重叠区域；所述视频处理主机根据所述三个图像采集装置拍摄的人脸图像进行人脸识别。本实用新型可以捕捉到更多角度、更丰富的人脸图像信息，有效提高了远距离人脸识别的检测效果。

公开(公告)号：CN218949457U

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202221264513.X

申请日：2022-05-25

Applicant: 郑州信大先进技术研究院

Inventor： 王志恒 ,  王坤 ,  高毫林 ,  刘珍珍 ,  李旭 ,  黄晶晶

IPC: B63C11/52 ,  B63G8/38 ,  B63B43/18 ,  F16F15/067

Abstract: 本实用新型公开了一种水下目标检测设备，包括：水下无人机以及安装在所述水下无人机上的摄像头，所述水下无人机的两侧安装有防撞结构，所述防撞结构包括侧架以及防撞架，所述侧架和所述防撞架之间设置有伸缩组件。该水下目标检测设备，通过侧架、防撞架以及伸缩组件之间的相互配合，实现水下无人机在工作过程中的减震。