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[发明专利]一种目标检测驱动的潜望镜图像复原表征学习方法-CN202311088869.1在审
发明人：魏明强;范溢华;王义涛;崔鹏;孙光明;张世燎 -专利权人：南京航空航天大学;中国人民解放军海军大连舰艇学院
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标检测驱动的潜望镜图像复原表征学习方法，包括：潜望镜采集无恶劣天气干扰的海上作业图像并进行加雨、加雾与低光照处理，生成包含多种随机恶劣天气的降质图像；图像复原网络基于混合注意力块和两分支融合块提取降质图像的有效特征，进行图像复原，得到复原图像并计算重建损失；目标检测网络基于目标检测驱动策略，对复原图像进行目标检测并计算目标检测损失；判别器网络判别复原图像中包含的恶劣天气种类并计算判别损失；进行判别器网络与图像复原网络的两阶段训练以更新判别器网络与图像复原网络的权重。本发明可提升海上作业景下的特征鲁棒性与目标检测有效性，适应于海上作业环境中的多种随机恶劣天气。
一种目标检测驱动潜望镜图像复原表征学习方法

[发明专利]一种低光照图像视觉特征自监督表示方法和系统-CN202211723586.5有效
发明人：魏明强;范溢华;梁栋;燕雪峰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种低光照图像视觉特征自监督表示方法和系统，其中方法包括将低光照图像输入至端到端的低光照图像增强网络中，得到初步增强的视觉特征；根据初步增强的视觉特征计算低光照图像的对比学习损失和特征保持损失；根据初步增强的视觉特征计算低光照图像的语义亮度一致性损失，以约束初步增强的视觉特征中每个语义类别下的所有像素趋近于亮度平均值；根据初步增强的视觉特征计算低光照图像的完全交并比损失；将对比学习损失、特征保持损失、语义亮度一致性损失和完全交并比损失求和，求和后梯度反向传播，更新低光照图像增强网络参数。本发明构建用于低光照图像增强的自监督模型，提升低光照场景下的视觉特征鲁棒性与目标检测有效性。
一种光照图像视觉特征监督表示方法系统

[发明专利]一种多模态融合的军事跨域作战目标检测方法-CN202310425308.X在审
发明人：魏明强;范溢华;燕雪峰 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态融合的军事跨域作战目标检测方法，涉及目标检测技术领域，检测方法具体包括以下步骤：S1：提取视觉特征，将图像输入至视觉编码器中，提取视觉特征；S2：提取声音特征，将声音信号进行短时傅里叶变换，得到频谱图，再输入至声音编码器中，提取声音特征；S3：特征融合，将提取的视觉特征与声音特征输入至特征融合模块，使用注意力机制有效融合特征。本发明一种多模态融合的军事跨域作战目标检测方法，通过在不同域中的不同传感器，对不同域中的图像信息以及声音信号进行捕获，对捕获的图像信息以及声音信号进行特征提取，并使用注意力机制进行特征融合，使用融合后的特征进行目标检测。
一种多模态融合军事作战目标检测方法