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[发明专利]一种基于YOLOv8网络的目标检测方法及系统-CN202310935499.4在审
发明人：李轩慧;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv8网络的目标检测方法及系统，属于图像处理技术领域，包括：采集待检测区域的实时监测图像，将实时监测图像输入至预先训练好的目标检测模型，获得目标检测结果；所述目标检测模型的训练过程包括：利用训练数据集对目标检测模型进行训练，所述目标检测模型包括特征提取网络CSPDarknet53、注意力机制模块SimAM、加强特征提取网PAN‑FPN、EFB模块和检测层；根据训练检测结果和目标真实标签计算预测损失，并利用预测损失对目标检测模型进行优化，重复迭代直至达到设定的迭代次数输出训练好的目标检测模型；本发明能够保证检测速度的实时性，同时充分提取浅层信息，加强对小目标的检测效果，进一步提高了图像检测精度。
一种基于 yolov8 网络目标检测方法系统

[发明专利]一种基于点监督的组织病理学图像细胞核检测方法-CN202310787203.9在审
发明人：姚洁茹;郑朝晖;韩军伟;张鼎文;丁进;郑钰辉;杨凯辉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于点监督的组织病理学图像细胞核检测方法。采用点监督学习方式，首先，在像素级表示的基础上进行点标签与其周围区域之间的关系推理，确定哪些区域高质量的覆盖了整个实例；然后，采用深度学习框架构建密集细胞核检测网络并进行网络训练，训练时点标注和区域伪标注作为监督约束；最后，利用训练好的网络完成细胞核检测。本发明能够在组织病理学图像上学习大量细胞核与其相邻背景区域之间的关系，使网络在密集的细胞核场景下获得良好的检测性能，改善在具有类内异质性和细胞核重叠分布场景下的细胞核检测效果。
一种基于监督组织病理学图像细胞核检测方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv4-tiny的多尺度目标检测方法-CN202211088733.6在审
发明人：魏新池;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：一种基于改进YOLOv4‑tiny的多尺度目标检测方法，在YOLOv4‑tiny的主干特征提取网络之后引入快速空间金字塔池化结构，丰富小目标的空间特征信息，实现局部特征和全局特征的融合；将YOLOv4‑tiny算法的FPN网络改进为三层的路径增强特征金字塔网络，提升对不同尺度目标的检测能力，同时在浅层增加一个预测输出头，提高小目标的识别率；引入通道注意力机制，使网络更加关注待检测目标，提高检测精度。本发明的方法在精度上比YOLOv4‑tiny提升了12map@0.5和13.98map@0.5:0.95，在推理速度上比YOLOv4提升了132FPS，在多尺度目标检测任务中有一定的实用性。
一种基于改进 yolov4 tiny 尺度目标检测方法

[发明专利]基于上下文结构注意力金字塔网络的图像修复方法-CN202211664365.5在审
发明人：黄蓉;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于上下文结构注意力金字塔网络的图像修复方法，包括：使用CelebA‑HQ和Places2数据集，整理分割成训练集和数据集，并进行预处理；构建基于结构注意力机制的金字塔网络，并使用训练集进行训练建模，得到初始图像修复模型；使用该模型对测试集进行修复；并通过指标评价该模型的修复能力。本发明使用U‑Net结构作为主干，将上下文从低级像素编码为高级语义特征，并反向解码为图像。通过逐层由深至浅的结构注意力转移填补缺失区域，可以提高合成纹理与生成结构的一致性，并且可以恢复更具细粒度细节的图像。相较于现有算法，本发明的算法鲁棒性和普适性强，且修复效果更好。
基于上下文结构注意力金字塔网络图像修复方法

[发明专利]一种图像超分辨率重建方法-CN202211529992.8在审
发明人：徐斌斌;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像超分辨率重建方法，包括：获取训练数据集并对训练数据集进行增广处理；构建图像超分辨率重建网络模型；通过增广处理后的训练数据集对构建好的图像超分辨率重建网络模型进行训练；将待重建的图像输入训练好的图像超分辨率重建网络模型得到重建的超分辨率图像，本发明在不改变成像系统硬件设备的前提下，能够有效提升获取图像的边缘清晰度。
一种图像分辨率重建方法

[发明专利]基于自适应更新策略的多特征无人机视频跟踪方法-CN202211171636.3在审
发明人：张岩;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应更新策略的多特征无人机视频跟踪方法，步骤如下：当图像输入以后，以上一帧目标位置为中心裁剪出图像块；提取该图像块的HOG特征、CN特征、SA特征，并通过PSR将三种特征进行融合，得到最终的响应图；根据最终响应图的PSR判断当前帧的跟踪质量，如果跟踪质量不佳则通过去噪机制对最终响应图进行去噪；通过最终响应图来确定目标在当前帧的位置；根据当前帧中目标的位置来自适应更新模型。本发明融合了HOG特征、CN特征、SA特征，能够提高目标的表征信息；同时，去噪机制能够有效缓解背景噪声的干扰，自适应更新策略能够防止模板退化。
基于自适应更新策略特征无人机视频跟踪方法

[发明专利]基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法-CN202211155626.0在审
发明人：魏新池;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于通道注意力与多尺度特征融合的轻量级遥感目标检测方法，包括：获取遥感数据；将遥感数据中的图片输入训练好的遥感目标检测模型；根据模型的输出，确定遥感目标检测结果；模型的构建训练方法包括：获取数据集，使用Kmeans聚类算法对数据集作聚类处理，获得一组锚框；构建主干网络提取特征图；在主干网络后构建快速空间金字塔池化结构进行特征融合；构建三层的加强特征提取网络BiFPN，融合浅层特征图的空间信息与深层特征图的语义信息；在BiFPN后构建通道注意力模块ECA；在ECA后构建三个预测输出头，进行预测；利用数据集及锚框训练并评估模型。网络参数少计算量小，提高了检测精度的同时满足了实时性。
基于通道注意力尺度特征融合轻量级遥感目标检测方法

[发明专利]基于混合注意力机制的跨语义细粒度图像分类方法-CN202210974701.X在审
发明人：张晓帆;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体是基于混合注意力机制的跨语义细粒度图像分类方法，采用普通卷积网络提取原图像特征信息；针对最后一阶段和上一阶段特征图同时引入通道注意力和空间注意力对特征图进行注意力激发，将来自L‑1阶段和L阶段的特征图组合以生成合并的特征图；通过全局最大池化或全局平均池化聚合特征图以获得相应的集合特征，来自同一阶段的融合特征被跨类别跨语义正则化相互约束，同时被送到全连接层生成逻辑值；转换为类概率，通过跨层正则化对逻辑进行约束，并组合用于分类。可以很好地解决子类别具有的类间相似度较大和类内相似度较小的问题；既可以考虑到同一类别中不同图像之间的联系，又可以很容易地进行端到端训练。
基于混合注意力机制语义细粒度图像分类方法

[发明专利]一种基于曲线学习和Transformer的图像增强方法-CN202210411643.X在审
发明人：李春雨;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于曲线学习和Transformer的图像增强方法。本发明以基于学习的方式提取低照度图像的特征，并自动生成像素变换曲线，实现图像亮度的增强和局部对比度的拉伸。将曲线变换抽象成像素的对应变换，以8位数字图像为例，它的像素范围为0~255的整数，像素的对应则可以表示为256维的向量。为了提高图像的自然性，在损失函数中加入对改向量的一维拉普拉斯正则项，保证变换曲线的平滑性和单调性，使得变换后的像素大小关系仍保持不变。此外，为了减少增强图像中的噪声，引入BM3D去噪算法，根据可以一定程度上反应噪声识别的变换曲线的斜率，对不同的区域施以不同的程度的去噪，更好地去除增强图像中的噪声。
一种基于曲线学习 transformer 图像增强方法

[发明专利]基于自适应背景感知和空间注意力机制的目标跟踪方法-CN202210313128.8在审
发明人：范克琦;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应背景感知和空间注意力机制的目标跟踪方法，包括如下步骤：建立视频图像序列对应的样本矩阵；通过空间注意力机制预处理图像样本矩阵，建立空间特征增强图像样本集；建立滤波器模型的目标函数，训练滤波器模型；利用自适应空间正则化策略优化滤波器模型，通过对滤波器施以自适应权重；利用自适应背景感知方法再次优化滤波器模型，更新求解滤波器模型的目标函数；优化滤波器模型的目标函数，通过求解最优滤波器参数，获取目标当前帧中的位置。本发明提高跟踪算法对目标的辨别能力，使得面临尺度变化、背景复杂、光照变化、运动模糊复杂场景挑战下，跟踪器依然能够应对复杂场景的目标跟踪需求。
基于自适应背景感知空间注意力机制目标跟踪方法

[发明专利]基于轻量神经网络和Transformer的单图像超分辨率重建方法-CN202210463442.4在审
发明人：黄为伟;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量神经网络和Transformer的单图像超分辨率重建方法。首先，本发明利用低频特征提取模块提取低分辨率图像的低频特征图，其次，将特征图分块输入深度可分离卷积模块与Transformer相结合的框架中，提取图像的高频纹理细节特征，最后，将低频特征图和高频特征图，经跳跃连接输出高分辨率图像。此方法能够实现低分辨率图像的超分辨率重建，得到细节丰富、纹理清晰、空间分辨率高的高分辨率图像。
基于神经网络 transformer 图像分辨率重建方法

[发明专利]基于对抗多尺度与残差多通道空间注意力的图像修复方法-CN202210397765.8在审
发明人：罗海银;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗多尺度与残差多通道空间注意力的图像修复方法，首先，将初始破损图像进行卷积操作获得特征图对其通道进行平均拆分成四个特征图，将其分别输入残差多通道空间融合注意力生成器重构输出完整粗略修复图像；其次，通过结合残差多尺度空间注意力编码器和多尺度解码器对输入粗略修复图像重构获得不同尺度的精细修复图像；最后，分别将不同尺度的精细修复图像输入多尺度鉴别器中，判断不同尺度的修复图像是否为真，以此判断修复图像不同尺度的纹理和语义一致性。本发明使得缺失区域与已知区域更加平滑进而获得更加精细和语义一致的修复图像，使得图像在整体和局部上都保持一致性。
基于对抗尺度残差多通道空间注意力图像修复方法

[发明专利]基于运动估计的多特征卫星视频目标跟踪方法-CN202210348641.0在审
发明人：张岩;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了基于运动估计的多特征卫星视频目标跟踪方法，包括：利用运动估计模块预测目标在卫星视频当前帧的位置；使用Gabor滤波器对图像块进行特征增强，对增强后的图像块提取光流特征和梯度直方图特征；计算光流特征响应图和梯度直方图特征响应图，根据两响应图的峰旁瓣比对光流特征和梯度直方图特征进行融合；对融合后得到响应图的峰值进行遮挡检测，输出预测目标位置，根据预测目标位置更新运动估计模块和相关滤波器。本发明融合梯度直方图和光流特征，能够更加精准描述目标的特征；利用运动估计模块使当前帧的目标处于图像块的中心位置，有效地缓解边界效应；当目标发生完全遮挡时，运动估计模块仍然可以继续跟踪目标。
基于运动估计特征卫星视频目标跟踪方法

[发明专利]一种DAMDNet-EKF算法的无人机目标跟踪方法-CN202111639385.2在审
发明人：于倩倩;郑钰辉 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种DAMDNet‑EKF算法的无人机目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤1、采集视频帧，通过预设的跟踪模型，根据初始的视频帧训练边界框回归模型；其中，所述跟踪模型是基于DAMDNet的神经网络模型构建，并已经过预训练和初始化；步骤2、除去初始的视频帧，利用剩余的视频帧作为跟踪模型输入，得到视频帧的目标边界框以及与目标边界框对应的目标得分；步骤3、若步骤2得到的目标得分小于预设值，则对所述跟踪模型进行更新；若步骤2得到的目标得分不小于预设值，则使用边界框回归模型调整最优的目标边界框并对所述跟踪模型进行更新。本发明有效地解决了无人机跟踪算法容易跟踪失败及实时性较差的问题。
一种 damdnet ekf 算法无人机目标跟踪方法

[实用新型]一种眼部熏蒸护理眼罩-CN202023093639.9有效
发明人： 郑钰辉;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：永目堂股份有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： A61F9/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了的一种眼部熏蒸护理眼罩，包括弧形的罩体，所述罩体的两侧连接有束带，用于将所述罩体固定在眼部前方，所述罩体的顶部可拆卸安装有盖板；所述罩体内设有分流室，所述分流室内连通有与眼部熏蒸仪的出气口相连通的导汽管，所述罩体贴合人脸的一面均匀开设有与所述分流室相连通的透气孔，所述导汽管与所述透气孔之间安装有可拆卸的分流海绵，将导汽管喷出的水蒸气进行分散；所述罩体贴合人面部的一面设有密封圈，所述密封圈的内环面上开设有用于排出眼部积水的排水槽。有益效果在于：可以将蒸汽进行分散，使得蒸汽可以均匀的覆盖在使用者的眼部，同时可以及时对面部的水滴尽心排出，避免水汽在面部积聚形成积水。
一种眼部熏蒸护理眼罩

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