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[发明专利]一种基于多级上下文特征融合网络的航空激光点云语义分割方法与装置-CN202310807520.2在审
发明人：罗甫林;曾涛;郭坦;刘嘉敏;段宇乐;石光耀 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多级上下文特征融合网络的航空激光点云语义分割方法与装置，该方法包括以下步骤：S1：对获取目标区域点云进行数据降采样预处理；S2：将处理后的航空激光点云数据输入至预先建立的多级上下文特征融合网络编码层，并把每层特征输入跨层注意力模块，得到跨层连接特征；S3：将编码特征通过解码层上采样至所述待分割点云的尺度大小，通过多层级特征融合模块融合各级解码特征，然后由Softmax函数得到航空激光点云的最终分割结果；S4：构建混合损失函数来得到分割结果与真实值之间的误差，根据误差值，利用随机梯度下降法进行反向传播训练，对模型参数进行动态调整，得到稳健的分割结果。本发明所述方法和装置能够有效增强点特征表达和空间信息的关联，提高对点云多尺度上下文特征的信息感知能力，获得更加精细的语义分割结果。
一种基于多级上下文特征融合网络航空激光语义分割方法装置

[发明专利]基于石墨烯的宽带可调谐太赫兹带阻滤波器-CN202210522603.2在审
发明人：付麦霞;王姣姣;周飞;段宇乐;郭韶帅;王澎;王金义;夏娜;万果果 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2022-05-14 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H01P1/203 文献下载
摘要：本发明属于滤波器件技术领域，特别涉及一种基于石墨烯的宽带可调谐太赫兹带阻滤波器，包含：衬底层、石墨烯结构及介质层，所述石墨烯结构包含：铺设在衬底层上的第一层石墨烯，和铺设在介质层上的第二层石墨烯，其中，介质层位于第一层石墨烯和第二层石墨烯之间，且第一层石墨烯和第二层石墨烯均由若干平行且等间隔设置的石墨烯带构成。本发明结构简单，仅采用石墨烯、介质、石墨烯和衬底夹层结构来实现带阻滤波效果，便于实施，通过周期性的石墨烯条带状结构来产生太赫兹带阻滤波效应，器件带宽可调谐、性能稳定，具有良好的应用前景，可为微型集成太赫兹器件的制造和应用提供技术支持。
基于石墨宽带调谐赫兹带阻滤波器

[发明专利]基于倒T型结构的太赫兹吸波器-CN202210380640.4在审
发明人：付麦霞;王金义;杨鹏须;叶玉超;夏娜;周飞;段宇乐;郭邵帅 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H01Q17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于倒T型结构的太赫兹吸波器。该吸波器自下而上依次由金属层，中间介质层和顶层倒T型结构的金属材料组成，所述上层倒T型图案在x,y方向呈周期排列，且所述倒T型结构与中间介质层固定连接。本发明合理设计倒T型结构的几何尺寸、晶格周期以及中间介质层的厚度，可以对垂直入射到结构表面的电磁波实现完美吸收的特性。另外，本发明制备工艺简单，能够解决现有的太赫兹波段吸波材料结构复杂、制备困难、对极化敏感等问题，并且可在传感和滤波等方面有着广泛的应用。
基于结构赫兹吸波器

[发明专利]一种数字图像平滑的方法及装置-CN202111158585.6在审
发明人：付麦霞;王金义;杨鹏须;牛营营;段宇乐;栾银森;张冰 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开一种数字图像平滑的方法及装置，该方法包括：步骤1：遍历数字图像的所有像素点；步骤2：确定中心像素，以中心像素的位置为中心选定k阶邻域，对邻域像素建立数学模型进行计算，将计算结果赋值给中心像素；步骤3：重复步骤1、步骤2，直至数字图像中所有的像素完成赋值。本发明利用数据本身来决定本身的权值，抛弃了以往算法中固定权值的理念，通过这种方法，使得平滑结果更接近自然数据，有效减少了数据在平滑过后失真的情况。
一种数字图像平滑方法装置

[发明专利]基于特征融合的无人机低空遥感影像高分地貌分类方法-CN201710457953.4有效
发明人：黄鸿;段宇乐;陈美利;刘嘉敏;张丽梅 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的无人机低空遥感影像高分地貌分类方法，在待处理遥感图像中分别选择常见且有代表性的各种地貌，以分别作为各种地貌的训练样本；将每种地貌的训练样本，分别提取颜色特征和纹理特征；然后将颜色特征和纹理特征进行融合，将融合后的特征利用分类方法进行分类学习，得到每种地貌的分类模型；将待分类的无人机低空遥感影像同样进行颜色特征和纹理特征提取并融合，最后根据分类对象融合后的特征，并结合得到的每种地貌的分类模型，利用分类器即可将分类对象划分为某种地貌，由此实现无人机低空遥感影像的分类。本发明能够更有效快速地提取出鉴别特征，且使分类结果更准确。
基于特征融合无人机低空遥感影像高分地貌分类方法

[发明专利]基于局部流形嵌入的高光谱图像分类方法-CN201611219213.9在审
发明人：黄鸿;罗甫林;段宇乐;石光耀 -专利权人：重庆大学
申请日： 2016-12-26 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部流形嵌入的高光谱图像分类方法，1）对训练样本各数据点利用同类近邻点进行重构；2）利用各数据点的邻域以及各邻域点对应的重构点来构建类内图、类内重构图、类间图和类间重构图；3）在低维嵌入空间中，保持类内图和类内重构图的结构不变，抑制类间图和类间重构图的结构关系，得到从高维空间到低维空间的投射矩阵；4）通过投影矩阵，得到训练样本的低维嵌入特征；5）通过投影矩阵，将测试样本高维数据降维，得到测试样本低维嵌入；6）通过分类器即可对测试样本的低维嵌入进行分类，得到高光谱图像分类结果。本发明能更好地表征高光谱图像的内蕴属性，能够更有效地提取出鉴别特征，改善数据可分性。
基于局部流形嵌入光谱图像分类方法