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[发明专利]基于高光谱分类与分割的壁画颜料层脱落病害标注方法-CN202010564567.7有效
发明人： 彭进业;侯昱岑;王珺;俞凯;张群喜;张二磊;章勇勤;祝轩;赵万青 -专利权人：西北大学;陕西历史博物馆(陕西省文物交流中心)
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于高光谱图像分类与分割的壁画颜料层脱落病害自动标注的方法。将高光谱图像分类和不同特征提取波段上的图像分割结合有效结合了文物的光谱信息和空间信息，不仅可以标注出可见光下清晰的病害，还可以标注出可见光下隐藏的病害。能自动标注出古代壁画颜料层脱落病害的位置和边缘，在无损情况下呈现病害的分布，实现壁画病害的空间可视化分析和壁画病害位置的虚拟展示，减少大量的人力和时间。
基于光谱分类分割壁画颜料脱落病害标注方法

[发明专利]基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法-CN202110056105.9有效
发明人：李斌;李红颖;彭进业;范建平;乐明楠;张薇;刘宇馨 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法，包括：获取公开数据集手势图片和标签文件，对于所述手势图片进行多手关键点标签补齐，制得多手手势数据集；基于公开数据集和所述多手手势数据集，搭建多手目标检测网络，用于通过训练实现对图像中多手目标检测；针对同样的手势图像数据集及手势的关键点标签搭建手部姿态关键点估计网络，用于通过训练实现对图像中手部姿态关键点估计；将多手目标检测网络检测多目标中心点的坐标输出，作为手部姿态关键点估计网络的前端作为输入的一部分；利用手部姿态关键点估计网络进行训练，得到模型，从而实现对图像中多手姿态关键点估计。提高了多手手部关键点估计速度和识别准确率。
基于级联并行卷积神经网络姿态关键点估计方法

[发明专利]一种遗址劣化有限元的简化分析方法-CN202310692943.4在审
发明人：郭委鑫;赵万青;张少博;彭盛霖;彭进业 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明属于模拟仿真技术领域，具体涉及一种遗址劣化有限元的简化分析方法。包括以下步骤：在建模软件中导入所需劣化模拟的遗址模型文件；确定劣化模拟的模拟类型，根据所述模拟类型，在所述建模软件的预置流程和/或操作栏中自选节点，获取劣化模拟的模型流程；设置所述模拟流程的模拟参数和边界条件；所述建模软件根据所述模拟流程、所述模拟参数和所述边界条件，进行所述遗址模型的劣化模拟，并展示劣化模拟结果；本发明通过预置模拟类型流程来设置所需劣化模拟模型流程，不需要花费大量时间进行手动的流程设置操作，普通用户可在计算机上对遗址模型进行劣化仿真模拟，从而获取遗产劣化相关必要参数，提供高性能访问。
一种遗址有限元简化分析方法

[发明专利]一种基于双流网络的遥感细粒度船舶目标识别方法-CN202310935784.6在审
发明人：张翔;杨世军;吴琪辉;李洪娇;罗迒哉;赵万青;钟升;张万绪;彭进业 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双流网络的遥感细粒度船舶目标识别方法，识别网络包含两个分支:局部残差分支(LRB)和全局表示分支(GRB)。局部残差分支通过我们提出的全尺寸跳跃连接(FSC)和条形加法池化(SPA)模块有效地提取船舶目标最具判别性的局部细粒度特征。全局表示分支通过Swin‑Transformer捕获全局上下文信息，建立目标的远程依赖关系，并提取更强大的全局粗粒度特征。此外，在特征融合模块中设计了一个轻量级融合(LF)模块，将两个分支的特征信息融合在一起，保证了具有判别性的全局和局部信息不会相互淹没，从而有效地提高了模型的性能。在两个主流的遥感数据集上进行了大量的实验和分析，结果表明该方法可以以较高的准确率识别出船舶目标。
一种基于双流网络遥感细粒度船舶目标识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的数字万用表字符识别系统和方法-CN202110175513.6有效
发明人：岳秀超;张万绪;刘成;王新宇;孟娜;陈晓璇;李艳艳;周延;彭进业 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的数字万用表字符识别系统和方法，所述系统包括表盘区域提取网络模块和字符识别网络模块，其中，表盘区域提取网络模块包括深度可分离卷积单元、空间通道注意力单元、转置上采样卷积单元和图像分割单元，其中，深度可分离卷积单元用于对原始图片进行多次下采样，获得不同层次和尺寸的特征图；空间通道注意力单元用于对特征图进行特征增强；转置上采样卷积单元用于进行特征融合；图像分割单元用于获得表盘区域的分数图和顶点坐标，并以分割出表盘区域图像。该系统在表盘区域提取中引入卷积注意力机制，有效提高了万用表字符识别系统对复杂图像的信息提取能力，能够取得了高效准确的识别结果。
一种基于深度学习数字万用表字符识别系统方法

[发明专利]一种基于两阶段神经网络的数字壁画修复方法-CN202210675973.X有效
发明人：彭先霖;王晓玉;章勇勤;张思佳;王珺;李展;彭进业 -专利权人：西北大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两阶段神经网络的数字壁画修复方法，采用灰度图重建模块和色彩恢复模块两阶段神经网络模型，其中灰度图重建模块由区域识别模块、特征推理模块、特征融合模块组成，色彩恢复模块由三个结构相同、尺寸不同的残差网络组成。该方法将常规的单阶段图像恢复网络拆分成灰度图重建和颜色填充两个阶段，宏观上降低了图像修复模型的训练难度。第一阶段使用灰度图重建模块通过循环特征推理的方式恢复出单通道的灰度图，第二阶段使用色彩恢复模块运用图像有效区域的彩色颜色特征对无效区域的灰度图进行由粗糙到细致的颜色填充，更大限度的避免了图像颜色失真的现象。对大面积受损壁画，能够获得结构清晰、颜色逼真的修复图像。
一种基于阶段神经网络数字壁画修复方法

[发明专利]一种融合光谱空间信息的深度互学习框架的构建方法-CN202111128666.1有效
发明人：王珺;付毅豪;彭进业;刘璐;俞凯;张涵毓;王琳;赵万青;章勇勤 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合光谱空间信息的深度互学习框架的构建方法，本发明由两个独立的深度网络组成，用于从高光谱图像中学习光谱特征和从全色图像中学习空间特征。同时，设计了一种混合损失函数，包括了光谱和空间信息损失，来加强两个深度网络之间的相互学习，从而提高各个网络的表征能力。采用了一种深度互学习策略，通过平衡光谱和空间信息损失来联合训练两种深度网络，使得网络的性能获得提高。
一种融合光谱空间信息深度学习框架构建方法

[发明专利]一种三维点云采样方法-CN202310225946.7在审
发明人：汪霖;马东晗;彭进业;祝轩;彭盛霖;赵万青;姜博;陈圣梅 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明属于模式识别和人工智能技术领域，具体公开了一种三维点云采样方法，首先利用栅格采样点云数据进行预处理，在此基础上，对预处理后的点云生成KD‑tree，计算各点在其邻域内的平均距离并将其作为采样标准，即对各点按其平均距离从小到大进行排序，依次判断并选择采样点，平均距离越小的点为关键点的可能性越大，随着某关键点被选，其邻域点又变为非关键点，最终输出采样结果。本方法具有关键点选取率高，对噪声和异常点鲁棒，计算复杂度低等优点。
一种三维采样方法

[发明专利]一种基于跨模态推文图的标签传播虚假新闻检测方法-CN202310692435.6在审
发明人：赵万青;陈海源;张翔;彭进业 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明涉及社交媒体分析和虚假信息检测技术领域，特别涉及一种基于跨模态推文图的标签传播虚假新闻检测方法，包括步骤：S1、构建跨模态推文图，跨模态推文图用于捕捉推文的相关性；S2、基于跨模态推文图，采用特征上下文网络学习推文之间的相关性，以利用学习结果进行推文真假预测；S3、利用标签传播网络为预测结果分配双向标签注意力，用于捕捉预测结果中推文预测标签的正负相关性；S4、对特征上下文网络和标签传播网络进行训练，得到虚假新闻检测模型；基于CLIP构建得到的跨模态推文图成功捕捉到了未知事件的真假新闻的潜在结构；同时通过FCN进一步增强了真假新闻推文之间的区分度；并通过域泛化损失提高虚假新闻检测模型对未见事件的检测能力。
一种基于跨模态推文图标签传播虚假新闻检测方法

[发明专利]基于双线性融合与注意力机制的脑龄预测模型及方法-CN202010362228.0有效
发明人：李展;樊青晨;王凯凯;毋婷婷;彭进业;赵国英;杨溪;温超 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制和双线性融合的脑龄预测模型及方法，该方法通过3D CNN网络提取图像的特征；然后为了更好的丰富每个像素点的特征表达能力对提取后的图像特征进行双线性融合处理；同时由于注意力机制可以捕获影响脑龄的关键特征信息，降低与脑龄无关的特征信息关注度，所以将双线性融合处理后的图像特征输入到Attention层，获得图像的注意力权重，基于注意力权重，获得图像的注意力；最后将图像特征送入到全连接层，进行大脑年龄回归预测。本发明利用注意力机制和双线性融合结合的方法提高了大脑年龄预测的准确性。
基于双线融合注意力机制预测模型方法

[发明专利]一种双重关键点生理关联约束的复杂人体姿态估计方法-CN202111475925.8有效
发明人：祝轩;陈培榕;赵卓岳;魏秀宇;郄博达;彭进业;汪霖;朱建鹏;孙逸霏 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种双重关键点生理关联约束的人体姿态估计方法，该方法在人体姿态估计网络中构建并联的关键点定位通道L1、相邻关键点关联约束通道L2和绞合关键点强约束通道L3；利用Mask‑RCNN算法筛选过的LSP数据构建训练集和测试集，其中，所述训练集经过初始特征提取网络后进入人体姿态估计网络中的关键点定位通道L1、相邻关键点关联约束通道L2和绞合关键点强约束通道L3，经重复的三个阶段后融合输出最后预测结果；所述测试集经过训练好的网络参数输出人体姿态估计结果。解决了现有技术无法很好估计复杂姿态这一不足，有效提高复杂人体姿态的估计准确度。
一种双重关键生理关联约束复杂人体姿态估计方法

[发明专利]一种基于生理特征纠错的下肢关节点提取方法-CN202010559725.X有效
发明人：祝轩;郭振鹏;陈培榕;彭进业;王珺;柳欣;王荣智;金玉莹;兰志祥;孙逸霏;薛珈萍 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生理特征纠错的下肢关节点提取方法，通过选取多余候选点及其置信度，结合人体生理体征来实现下肢正确关节点提取的方法，无需利用庞大的数据集进行复杂神经网络的训练，而是利用简单高效的数学模型作为神经网络的后处理部分，从而纠正一般神经网络下肢关节点的错误标注情况。
一种基于生理特征纠错下肢关节点提取方法

[发明专利]一种并行分块提取的大规模网格生成算法-CN202310650196.8在审
发明人：赵万青;李春楠;彭进业;李佳明;杨文静;彭盛霖;王珺 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明属于大规模网格生成技术领域，具体公开了一种并行分块提取的大规模网格生成算法，包括以下步骤：读取模型、生成粗粒度体网格、全局点元素分块、全局粗粒度面网格信息合并、提取子区域粗粒度面网格信息、加密子区域面网格、生成子区域细粒度体网格、通信获取邻接面体网格、合并生成大规模细粒度体网格并输出等。本发明生成带有邻接面上体网格元素信息的细粒度子区域体网格，可以在合并大规模网格时简化拓扑关系重建，使得合并大规模网格的时间大大缩短，并极大地降低了合并网格时所占用的内存。
一种并行分块提取大规模网格生成算法

[发明专利]一种基于空间球的两个三维点云采集系统外参数标定方法-CN201911018195.1有效
发明人：汪霖;潘庆曼;彭进业;廖成峰;李艳艳;姜博;周延;汪照阳 -专利权人：西北大学
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间球的两个三维点云采集系统外参数标定方法，包括以下步骤：S1：根据两个三维点云采集系统的位置建立外参数标定模型；S2：获取预先设定的标定位置分别在每个三维点云采集系统的三维点云数据；S3：根据所述外参数标定模型和所述三维点云数据建立外参数标定的非线性目标函数；S4：优化所述非线性目标函数得到两个三维点云采集系统的外参数估计值，本发明提供的基于空间球的两个三维点云采集系统外参数标定方法解决了现有方法中标定物尺寸参数难以精确测量的问题，提高了外参数估计的精度。
一种基于空间两个三维采集系统参数标定方法

[发明专利]位置波动对毫米波无人机通信系统性能影响的评估方法-CN202310423696.8在审
发明人：李小亚;马存燕;王浩琳;屈锁;李俊伟;贺晨;彭进业 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明属于空对地毫米波无人机通信网技术领域，公开了一种位置波动对毫米波无人机通信系统性能影响的评估方法，设定空对地毫米波无人机通信系统，对悬停无人机的数量、三维位置、三维位置的随机波动以及通信链路中的阻挡进行随机化建模；计算单架无人机的可用概率以及系统中可用无人机的数量分布；计算无人机‑用户通信链路的阻挡概率，计算阻挡概率的概率分布函数，获得通信链路的阻挡概率与无人机位置波动之间的函数关系；分别计算与链路阻挡状态和信噪比相关的可靠服务概率和覆盖概率并作为评估系统性能的指标，通过性能评价指标评估不同无人机位置波动下通信系统性能。本发明能够同时兼顾通信系统的可靠性、有效性以及系统的低成本运营。
位置波动毫米波无人机通信系统性能影响评估方法

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