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[发明专利]基于动态构图的半监督分类方法-CN201911131232.X有效
发明人：马君亮;肖冰;敬欣怡;何聚厚;汪西莉 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于动态构图的半监督分类的方法，包括：S100、准备数据集；S200、在步骤S100准备的数据集上使用动态近邻DNN方法进行选边，得到邻接矩阵A；S300、对步骤S200中生成的邻接矩阵A使用ADW方法计算节点间的相似概率，得到亲和矩阵M；S400、根据步骤S300得到的亲和矩阵M进行标签传播得到最终的分类结果。本公开提出的分类方法能够捕捉数据的分布，在数据稠密区域连接更多的边，在数据稀疏区域连接较少的边，可以更好地反映数据的疏密程度，因此具有更好的分类效果。
基于动态构图监督分类方法

[发明专利]一种基于特征融合卷积神经网络的FMCW雷达人类活动识别方法-CN202310391730.8在审
发明人：洪灵;张婉婉;汪西莉;马君亮;孙增国 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合卷积神经网络的FMCW雷达人类活动识别方法，该方法是将雷达数据预处理为三种图，所述三种图分别为多普勒时间图、距离时间图和距离多普勒图，将三种图经过通道叠加形成新的三通道图输入到特征融合卷积神经网络中以实现人类活动识别。本发明不仅充分利用了雷达数据中蕴含的丰富信息，而且能够有效地提取了图像的特征，实现人类活动识别。
一种基于特征融合卷积神经网络 fmcw 雷达人类活动识别方法

[发明专利]含多级通道注意力的条件生成对抗遥感图像目标分割方法-CN202010057802.1有效
发明人： 汪西莉;余帅 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：一种含多级通道注意力的条件生成对抗遥感图像目标分割方法，包括如下步骤：S100：对作为分割的主干网络进行改进，其中，所述主干网络包括生成网络和判别网络，所述改进具体为：S101：生成网络由含有多级通道注意力的分割网络构成；S102：判别网络由跨步卷积和泄露型修正线性单元构成；S200：采用改进后的含多级通道注意力的条件生成对抗的图像分割网络进行遥感图像的分割；S300：输出遥感图像的分割结果。该方法使用具有多级通道注意力的条件生成对抗的图像分割网络，在提升多尺度目标信息的同时也提供了更真实的生成图像，解决了小目标漏分问题，提升分割结果边界准确性及平滑性。
多级通道注意力条件生成对抗遥感图像目标分割方法

[发明专利]一种基于锚框的注意力遥感图像目标检测方法-CN202010057803.6有效
发明人： 汪西莉;刘涛 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种基于锚框的注意力遥感图像目标检测方法，包括如下步骤：S100：将跳跃连接特征金字塔模块和基于锚框的位置注意力模块嵌入到目标检测模型中，建立一个端到端的单阶段遥感目标检测模型；S200：采用所述端到端的单阶段遥感目标检测模型对遥感目标进行检测；S300：输出遥感目标的检测结果。该方法能够提高目标检测模型的精度和速度。
一种基于注意力遥感图像目标检测方法

[发明专利]基于对称人脸扩充样本的字典学习人脸识别方法-CN201811651278.X有效
发明人：彭亚丽;贺晴;张筠瑶;汪西莉;郭敏 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-12-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于对称人脸扩充样本的字典学习人脸识别方法，包括：将人脸图像样本集分为人脸图像训练样本集和人脸图像测试样本集；由人脸图像训练样本集生成左对称人脸图像训练样本集和右对称人脸图像训练样本集；利用KSVD字典训练算法对三个人脸图像样本集分别进行训练，得到三个对应的字典；利用训练样本标签矩阵进行分类器训练并且得到字典的标签矩阵；利用正交匹配跟踪分别使用三个字典对测试人脸图像进行稀疏表示，得到各字典对测试人脸图像的表示结果和相应的表示残差向量；对表示残差向量进行加权融合，得到最终残差向量；根据最终残差向量中的最小元素的序号对人脸测试图像进行分类。
基于对称扩充样本字典学习识别方法

[发明专利]增强的锚点图半监督分类方法-CN202010263894.9有效
发明人：马君亮;肖冰;敬欣怡;汪西莉 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种增强的锚点图半监督分类方法，包括：S100、准备数据集；S200、对S100准备的数据集采用锚点提取方法提取m个锚点，得到锚点集U；S300、根据S200得到的锚点集U，使用基于锚点的概率近邻方法建立锚点集U中的锚点或已标记数据集Xl中的节点与数据集中其他节点之间的关系，得到关系矩阵Z*；S400、将S200中得到的锚点集U中的锚点和已标记数据集Xl中的节点作为节点构造图结构，利用扩展标签传播方法进行标签传播；S500、根据S300中得到的关系矩阵Z*和S400中得到的标签矩阵F*进行标签传播得到最终分类结果。本公开提出的分类方法能够降低半监督分类过程中的时间复杂度和空间复杂度，提高效率。
增强锚点图半监督分类方法

[发明专利]一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割方法-CN202210819061.5在审
发明人： 汪西莉;梁敏;洪灵;马君亮;刘明 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本公开揭示了一种基于域适应和超分辨率的遥感图像双向语义分割方法，包括以下步骤：采集待分割的高分辨率目标域遥感图像和有分割标签的低分辨率源域遥感图像；对目标域遥感图像进行下采样；将源域遥感图像和下采样后的目标域遥感图像输入由超分辨率图像翻译模块和域适应语义分割模块构成的双向语义分割模型中，输出待分割图像的分割结果。
一种基于适应分辨率遥感图像双向语义分割方法

[发明专利]基于波段-位置选择的多光谱遥感图像分割方法-CN202210817848.8在审
发明人： 汪西莉;梁正印;刘明;洪灵;马君亮 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本公开揭示了一种基于波段‑位置选择的多光谱遥感图像分割方法，包括：1、获取待分割多光谱遥感图像并输入多光谱遥感图像分割模型进行编码，包括：1.1、捕获多光谱遥感图像中富含有效信息的光谱波段获得波段‑位置特征图；1.2、从波段‑位置特征图中提取光谱‑空间特征，获得浅层低级和深层高级光谱‑空间特征图；2、对深层高级光谱‑空间特征图进行解码，包括：2.1、将深层高级与浅层低级光谱‑空间特征图进行自适应特征融合，获得融合后的特征图；2.2、对融合后的特征图进行特征重标定，获得通道特征图；2.3、对通道特征图进行上采样，获得恢复空间分辨率的解码图，对解码图进行像素级预测，获得多光谱遥感图像的分割结果图。
基于波段位置选择光谱遥感图像分割方法

[发明专利]基于非对称深度卷积神经网络的多视角深度预测方法-CN201910998790.X有效
发明人：裴炤;田龙伟;汶得强;张艳宁;马苗;汪西莉;陈昱莅;武杰;杨红红 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本公开揭示了一种基于非对称深度卷积神经网络的多视角深度预测方法，包括：构建一种非对称深度卷积神经网络；结合参考图像，将相邻图像构造为平面扫描卷；在现有数据集上预先训练第一神经网络；使用第一神经网络的模型参数进一步初始化第二神经网络这一非对称深度卷积神经网络；最终通过第二神经网络完成多视角深度预测。本公开允许输入任意数量和任意分辨率的不同视角的图像，减少了繁琐的手工操作，也减少限制约束，从而实现了对多目图像所产生的不同视角图像的深度的高精度预测。
基于对称深度卷积神经网络视角预测方法

[发明专利]基于多图卷积网络的开集域适应遥感图像小样本分类方法-CN202111054659.1在审
发明人： 汪西莉;陈杰虎;洪灵;马君亮 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于多图卷积网络开集域适应遥感图像小样本分类方法，包括：S100：从任务数据集和辅助数据集中分别读取M个样本；S200：利用特征提取网络Conv4提取所有样本的特征；S300：根据提取的特征计算得到邻接矩阵A；S400：利用得到的邻接矩阵A和多图卷积运算更新样本特征；S500：利用更新后的特征，预测出任务数据集未标记样本的标签；S600：根据预测的样本标签，反向传播对网络进行训练；S700：利用训练好的网络对任务数据集的未标记样本进行分类，得到分类结果。通过减小共有类部分的域间差异，提升分类精度，利用图建模样本在特征空间中的相似性，通过图卷积运算增强同类别样本的聚集程度，进一步提升分类精度。
基于图卷网络开集域适应遥感图像样本分类方法

[发明专利]一种图像目标识别方法-CN201811181940.X有效
发明人：马君亮;肖冰;何聚厚;汪西莉 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像目标识别方法，包括以下步骤：A、根据待识别图像内容确定若干个识别点；B、根据图像的像素点灰度的变化趋势和图像的像素点与识别点的灰度差值对图像的背景进行分离；C、将分离背景后的图像进行分割，形成多个图像块；D、对每个图像块进行频域分解，确定分解后的有效频段；E、将有效频段内的图像信息进行重新组合，得到识别出的目标图案。本发明可以解决现有技术的不足，提高了图像目标识别的速度。
一种图像目标识别方法

[发明专利]一种交互式图像分割方法-CN201811181945.2有效
发明人：马君亮;肖冰;何聚厚;汪西莉 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种交互式图像分割方法，包括以下步骤：A、对待处理图像进行灰度化处理，得到灰度图像；B、使用同一分割策略对待处理图像和灰度图像进行分割；C、对两幅图像所分割出的图像块进行对比，根据位于两幅图像上同一位置的两个图像块的偏差值对分割策略进行修改正；D、使用修正后的分割策略重复上述步骤B和步骤C，直至步骤C中得出的偏差值小于设定阈值。本发明可以解决现有技术的不足，提高了图像分割的速度和精确度。
一种交互式图像分割方法

[发明专利]一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法-CN201711053912.5有效
发明人：洪灵;汪西莉;刘侍刚;刘明 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，思路为：确定雷达，雷达检测范围内存在目标，将目标相对于雷达的运动分解为目标平动和目标微动，使用高阶粒子滤波法建立第k时刻目标瞬时多普勒频率的状态模型；确定第k时刻N个离散短时傅里叶变换单元的目标观测值构成的观测向量，建立第k时刻目标的观测模型；计算第k+1时刻目标平动的瞬时多普勒频率对应的状态变量估计值和第k+1时刻目标微动的瞬时多普勒频率对应的状态变量估计值以及第k+1时刻目标的瞬时多普勒频率估计值为令k的值分别取0至K‑1，分别得到第1时刻目标的瞬时多普勒频率估计值至第K时刻目标的瞬时多普勒频率估计值后绘制曲线，所述曲线为提取的目标微多普勒曲线。
一种基于粒子滤波目标多普勒曲线提取方法

[发明专利]基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法-CN201810294015.1有效
发明人：裴炤;张艳宁;齐晓宁;马苗;汪西莉;徐航 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于社会亲和力长短期记忆网络模型的拥挤场景行人轨迹预测方法，由对获取的数据进行预处理、基于社会亲和力映射图的池化操作、目标轨迹预测、训练模型、构建预测轨迹步骤组成。本发明将数据驱动善于处理连续序列问题的长短期记忆网络结合社会亲和力映射图来进行轨迹预测，模型由序列数据驱动，通过训练可以学习到普遍的行人轨迹模式，再结合预测时提取到的个人的轨迹特征和周围相关行人的轨迹特征，可以实现复杂场景的行人轨迹预测。本发明与现有技术相比，具有方法简单、与环境无关等优点，可用于捕获行人间约定俗成的社会习惯和微妙的交互，预测未来发生的交互。
基于社会亲和力短期记忆网络模型拥挤场景行人轨迹预测方法

[发明专利]基于场景识别任务下的遥感图像目标提取方法-CN201910053342.2有效
发明人： 汪西莉;冯晨霄 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于场景识别任务下的遥感图像目标提取方法，包括：S100：输入原始遥感图像；S200：从所述原始遥感图像中提取目标场景图像并得到所述目标场景图像的目录文件；S300：按照所述目标场景图像的目录文件，从不同类型的图像文件夹中获取对应同一目标场景的不同类型的图像后，将其输入改进后的分割网络，进行目标提取；S400：输出所提取的目标结果。该方法首先识别场景，在可能存在目标的场景中再分割出目标，解决了大规模高分辨率遥感图像提取特定目标问题。其次，通过提取丰富的上下文信息，不仅增强了特征融合，使网络提取丰富的上下文信息，又在网络末端进行加权概率融合，在突出目标的同时有效抑制错分，提升分割性能。
基于场景识别任务遥感图像目标提取方法

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