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[发明专利]一种基于单点监督的精准目标检测方法-CN202210713181.7有效
发明人：陈鹏飞;余学辉;张如飞;韩振军;吴狄;韩许盟;王岿然;彭潇珂;黄智勋;曹光明;陈皓睿;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单点监督的精准目标检测方法，将图片输入神经网络模型，由神经网络模型输出图片中目标的类别以及目标的位置，神经网络模型通过训练获得，在训练过程中，训练样本的图片采用点标注的方式，神经网络模型包括点到框网络和目标检测网络，其中，点到框网络用于把图片中的点标注转化成伪框标注，通过带有伪框标注的图片对目标检测网络进行训练，获得最终的神经网络模型。本发明公开的基于单点监督的精准目标检测方法，极大提高了点监督的目标检测准确度。
一种基于单点监督精准目标检测方法

[实用新型]一种多功能碎土辊-CN202321171409.0有效
发明人：焦学武;李贵杰;曲浩铭;焦宗利;焦建彬 -专利权人：河南永升预应力有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A01B49/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多功能碎土辊，包括辊体，辊体左端的侧面固定连接有第一支撑座，第一支撑座的侧面开设有第一通孔，辊体右端的侧面固定连接有第二支撑座，第二支撑座的侧面开设有内螺纹，内螺纹螺纹连接有与第一通孔滑动连接的杆体，杆体的左端开设有外螺纹，外螺纹螺纹连接有锁紧螺母，通过螺纹连接的方式，既方便了杆体安装和拆卸，又避免了杆体安装后出现松动的情况，并且，在杆体拆卸后，辊体可以用于播种机上，代替镇压轮具有整平土壤的效果，无需再准备镇压轮，增加了碎土辊的适用功能，通过圆锥形的刮板，方便将杆体上附着的土壤清理脱落，通过两个半圆环形的固定环，进一步提高了杆体的稳定性。
一种多功能碎土辊

[实用新型]一种播种机用旋耕刀-CN202321272538.9有效
发明人：焦学武;李贵杰;曲浩铭;焦宗利;焦建彬 -专利权人：河南永升预应力有限公司
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A01B33/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种播种机用旋耕刀，包括刀轴，刀轴的侧面开设有安装槽，安装槽内固定连接有固定轴，固定轴的外侧转动连接有刀座，刀座的侧面固定连接有弹簧，弹簧的另一端与安装槽内壁固定连接，刀座的左右两侧均固定连接有限位块，通过弹簧拉伸和收缩，使刀片上附着的泥土在均速移动中，还受到弹簧施加的加速度，并配合刀座与限位块，使泥土在惯性中脱离刀片，使得泥土不易粘粘到到刀片上，避免了刀片上附着的泥土越来越多的现象，减少了工作人员工作量，通过滑套在滑杆上滑动，提高了刀座在移动中的稳定性，通过橡胶垫使卡块插入卡槽时，刀座受到的冲击力得到缓冲，避免了冲击力过大造成损坏。
一种播种机用旋耕刀

[发明专利]一种单粗点监督下的目标定位方法-CN202111676774.2有效
发明人：余学辉;张如飞;韩振军;陈鹏飞;吴狄;曹光明;韩许盟;王岿然;彭潇珂;黄志勋;陈皓睿;叶齐祥;焦建彬;万方 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种单粗点监督下的目标定位方法，所述方法包括获取进行目标定位训练的标注点的过程，所述过程包括以下步骤：步骤1，对目标进行粗点标注或获取已有原始标注；步骤2，将粗点标注或已有原始标注进行细化，获得改善后的标注。本发明公开的单粗点监督下的目标定位方法，采用粗点注释策略，使用细化点作为训练定位器的监督，解决了现有POL方法严重依赖于难以定义的准确关键点注释的问题，扩展了基于点的物体定位的应用范围，提高了目标定位性能。
一种单粗点监督目标定位方法

[发明专利]一种基于非配准多模态数据的微小人物检测方法、介质和设备-CN202111676773.8有效
发明人：韩许盟;张如飞;韩振军;黄志勋;王岿然;陈皓睿;彭潇珂;余学辉;陈鹏飞;吴狄;曹光明;叶齐祥;焦建彬;万方 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非配准多模态数据的微小人物检测方法、一种计算机可读存储介质和一种计算机设备，所述方法包括训练检测模型用以进行微小人物检测的步骤，检测模型按照包括以下步骤的方法获得：步骤1，建立非配准多模态数据集；步骤2，对数据集中的图像进行配对采样；步骤3，获得图像的多模态特征；步骤4，对多模态特征进行融合；步骤5，对融合特征进行微调。本发明公开的基于非配准多模态数据的微小人物检测方法，消除了基于复杂传感器和大量人力的多模态图像配准的要求，可以直接使用非配准的多模态数据进行人物检测，且检测性能优越。
一种基于非配准多模态数据微小人物检测方法介质设备

[发明专利]基于网络扩张与记忆召回机制的增量学习的图像识别方法-CN202111221230.7有效
发明人：季向阳;叶齐祥;张云霄;杨博宇;刘冰昊;焦建彬 -专利权人：清华大学;中国科学院大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于网络扩张与记忆召回机制的增量学习的图像识别方法。其采用网络扩张模块提高卷积神经网络的特征表达能力，再通过召回机制实现旧类与新类分布之间的抗混叠系统地缓解对旧类的灾难性遗忘和对新类的过度适应，能够实现最小化模型过度拟合和类混淆，以实现以少量样本完成可驱动的持续训练，从而得到增量分类神经网络，实现图片的分类。
基于网络扩张记忆召回机制增量学习图像识别方法

[发明专利]图像分类精度提升方法-CN202111229240.5有效
发明人：施梦楠;刘畅;叶齐祥;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类精度提升方法，其特征在于，包括：获取图像数据集；设置卷积神经网络；采用特征‑门控耦合方法对卷积神经网络进行动态网络剪枝，获得优化网络；将待分类图像输入优化网络，利用优化网络对图像进行分类，所述动态网络剪枝方法，包括以下步骤：步骤1、获得动态剪枝网络中的特征空间和门控空间；步骤2、在特征空间中获取实例邻域关系；步骤3、对齐门控空间与特征空间的实例邻域关系；步骤4、获取动态剪枝网络的总目标损失函数；步骤5、更新网络参数。本发明公开的适用于动态网络剪枝的特征‑门控耦合方法，能够极大地减少门控特征的失真，显著提高动态剪枝网络的性能。
图像分类精度提升方法

[发明专利]少量网络参数操控参数小样本增量学习的方法、设备及介质-CN202210435521.4在审
发明人：叶齐祥;孙巍;汪韧;贾惠柱;杨博宇;韩振军;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种少量网络参数操控参数小样本增量学习的方法，包括以下步骤：设置小样本增量学习神经网络，所述小样本增量学习神经网络通过在卷积神经网络中增加参数编码模块获得；通过基类样本集，对小样本增量学习神经网络进行训练，获得基类识别网络；通过具有新类标签的图片样本集对基类识别网络进行训练，获得增类识别网络；将具有基类或新类标签的图片输入增类识别网络，由增类识别网络输出图片的标签，从而获得图片的信息。本发明公开的方法，显著地改进了准确率，获得了较好的预测性能。
少量网络参数操控样本增量学习方法设备介质

[发明专利]一种基于抗混叠语义重构的小样本语义分割方法-CN202110455943.3有效
发明人：叶齐祥;刘冰昊;杨博宇;韩振军;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于抗混叠语义重构的小样本语义分割方法，所述方法包括训练部分和测试部分，其中，所述训练部分包括以下步骤：步骤1，对支撑图片和查询图片进行特征提取；步骤2，对属于不同基类的特征进行语义张成；步骤3，滤除干扰语义，实现对目标类别的分割。本发明公开的基于抗混叠语义重构的小样本语义分割方法，降低了数据标注成本，减少了语义混叠，增强了模型判别力。本发明还公开了一种小样本语义分割系统、计算机可读存储介质和计算机设备。
一种基于抗混叠语义样本分割方法

[发明专利]局部特征耦合全局表征的图像分类方法-CN202110444230.7有效
发明人：叶齐祥;彭智亮;王耀威;韩振军;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种局部特征耦合全局表征的图像分类方法，所述方法包括训练部分和测试部分，其中，训练部分包括以下步骤：步骤1，建立网络模型；步骤2，提取训练集图片特征；步骤3，获得训练集图片特征图；步骤4，对网络参数进行优化调整。本发明提供的局部特征耦合全局表征的图像分类方法，显著增强了局部特征的全局感知能力和全局表征的局部细节；在相似的参数量和计算代价的情况下，能够一致地超过传统的CNN网络以及视觉Transformer网络的性能，对于图像识别具有重要应用价值。
局部特征耦合全局表征图像分类方法

[发明专利]一种用于目标检测的多示例主动学习方法-CN202110352225.3有效
发明人：叶齐祥;袁天宁;万方;付梦莹;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于目标检测的多示例主动学习方法，所述方法在已标注集上训练两个对抗性示例分类器，将未标注的图像视为示例包，通过以多示例学习的方式对两个分类器的差异重加权，以此预测未标注集的示例不确定性，并使其与图像不确定性相一致。本发明公开的用于目标检测的多示例主动学习方法，能高效利用数据标注，减少人工标注成本，有效利用无标注数据，提高相等已标注数据量下神经网络对测试图像的检测精度；同时对于主动学习、半监督学习等有重要意义，对于复杂背景下自然图像的目标检测具有应用价值。
一种用于目标检测示例主动学习方法

[发明专利]一种基于凸包特征自适应的旋转密集目标检测方法-CN202110290780.8有效
发明人：叶齐祥;郭宗昊;张小松;韩振军;焦建彬 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于凸包特征自适应的旋转密集目标检测方法，所述方法包括训练阶段和测试阶段，其中，所述训练阶段包括以下步骤：步骤1，获得训练图像的特征图；步骤2，利用特征图获得候选凸包分类表征；步骤3，对凸包分类表征进行优化，实现凸包生成；步骤4，获得不同目标的候选凸包集；步骤5，实现凸包与目标之间的自适应匹配。本发明公开的基于凸包特征自适应的旋转密集目标检测方法，实现了最优特征自适应，缓解了特征混叠；对遥感(航空)以及密集自然场景的目标检测具有应用价值。
一种基于特征自适应旋转密集目标检测方法

[发明专利]一种点监督的目标检测方法-CN202011530158.1有效
发明人：叶齐祥;廖明祥;万方;焦建彬;韩振军 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种点监督的目标检测方法，所述方法包括训练部分和测试部分，其中，所述训练部分为利用点标注数据集对神经网络进行训练，包括以下步骤：步骤1，提取训练图像的特征图，获得候选区域的特征向量；步骤2，通过检测网络获得每个候选区域对图像各类别的置信度；步骤3，筛选候选区域，生成伪标签。本发明公开的点监督的目标检测方法，无需边框标注数据，降低了人工成本，提高了物体检出概率，对于自然场景图像、医学图像等领域的目标检测具有重要应用价值。
一种监督目标检测方法

[发明专利]一种基于特征和谐激活的小样本语义分割方法-CN202011139920.3有效
发明人： 焦建彬;刘冰昊;叶齐祥 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征和谐激活的小样本语义分割方法、小样本语义分割系统及计算机可读存储介质，所述方法包括训练分割模型用以进行语义分割的过程，分割模型训练过程包括以下步骤：对支撑图片和查询图片进行特征提取；对支撑特征和查询特征进行融合，获得中间特征激活图；对中间特征激活图进行更新，获得特征和谐激活图；对特征和谐激活图进行语义分割，获得查询图片的分割图。本发明所公开的基于特征和谐激活的小样本语义分割方法，在充分保留支撑和查询特征中细节信息的同时，将查询特征中的目标类别进行了准确而完整的激活。
一种基于特征和谐激活样本语义分割方法

[发明专利]一种基于类间距平衡的小样本图像目标检测方法-CN202110262177.9在审
发明人：叶齐祥;李博豪;焦建彬;杨博宇 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类间距平衡的小样本图像目标检测方法，所述方法包括训练阶段和测试阶段，所述训练阶段包括以下步骤：步骤1，利用基类数据训练网络模型；步骤2，利用新颖类数据与基类数据组合对网络模型进行微调训练。本发明公开的基于类间距平衡的小样本图像目标检测方法，无需大量数据标注，减少了人工标注成本，降低了不同类原型向量之间的混叠，提高了神经网络对查询图像的目标检测精度；对小样本学习、增量学习等有重要意义，对于自然场景图像等领域的目标检测具有应用价值。
一种基于间距平衡样本图像目标检测方法

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