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- [发明专利]用于建筑物重建的基于深度学习的图像激光数据融合方法-CN202211059667.X在审
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谢红梅;曾田子;徐梓雲;邱文;蒋晓悦;姚冠宇;冯晓毅;彭进业;文明;苗阿新;夏召强
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西北工业大学
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2022-08-30
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2022-12-02
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G06T17/20
- 本发明公开了一种可用于室外建筑物三维重建的基于深度学习的可见光图像与激光雷达数据融合的方法，包括以下步骤：首先获取可见光图像和激光雷达数据并进行预处理；其次通过运动恢复结构(StructureFromMotion,SFM)框架COLMAP进行稀疏重建与相机位姿估计；其次构建基于显式表达与空间传播网络(SpatialPropogationNetwork,SPN)结合的深度图补全网络模型，将由可见光图像与激光雷达深度图以及激光雷达点云构成的数据集输入网络模型中进行训练，获得训练后的深度图补全网络模型，将待补全的稀疏激光雷达深度图、点云和可见光图像输入到训练后的模型中，估计出稠密的深度图；最后通过开源的多视角立体视觉(MultipleViewStereo,MVS)框架OpenMVS利用估计出的深度图进行稠密重建、网格重建与纹理贴图。本发明提出了基于显式表达与SPN结合的深度图补全(即融合可见光图像与激光雷达数据)方法，充分利用了二维图像信息与三维空间结构信息，增加了深度图估计的准确度，提升了三维重建的精度。
- 用于建筑物重建基于深度学习图像激光数据融合方法
- [发明专利]基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法-CN202210229298.8在审
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蒋晓悦;王众鹏;冯晓毅;夏召强;韩逸飞
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西北工业大学
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2022-03-09
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2022-08-09
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G06T3/40
- 基于去噪和超分辨率重构融合的攻击图像防御方法。针对智能攻击图像防御任务，本文提出采用去噪和超分辨率重构融合的策略实现对攻击噪声的多阶段消除方法。由于深度智能网络存在着一定的缺陷，所以攻击者可设计特定的噪声叠加于输入图像之上，诱导深度网络的识别结果错误。因而，消除攻击图像中的攻击噪声，是实现攻击防御的有效途径之一。首先，本文采用多级嵌套的编解码网络，对图像中的噪声进行粗清洗。由于噪声主要是高频信息，因而多尺度编解码网络可以利用低频信息引导高频信息的重构，进而实现对高频噪声的消除。然后，本文使用超分辨率重构网络对噪声进行精清洗，通过在超分重构过程中注入高频分量，破坏残留的对抗噪声的分布。本算法有效地结合了自编码器去噪和超分辨率重构来进行对抗防御。在实验中，本文提出的样本清洗防御算法在自制的卫星对抗样本数据集上取得了优异的防御效果。样本清洗之后，攻击噪声完全被清除，在EfficientNet网络的识别中准确率提升了42.67％。
- 基于分辨率融合攻击图像防御方法
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