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[发明专利]一种基于图重构网络的目标检测方法-CN202310575816.6在审
发明人：邸江磊;江文隽;秦智坚;吴计;王萍;任振波;秦玉文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于目标检测领域，公开了一种基于图重构网络的目标检测方法。该方法首先采集一段时间的多光谱图像，将其进行降维与特征提取，通过图嵌入的方式分别提取出多光谱图像的物理特征图、空间特征图、光谱特征图。通过链接边与节点将获取到的三个不同节点类型的特征图进行连接，采用基于自注意力的图池化方法，获得融合多源特征的异质图。将融合后的图数据按时间维度排序输入，获取数据的时间维和空间维特征，使用多层时空图卷积，以提取不同时空尺度的信息，通过CNN的卷积操作和全连接操作，使时空卷积的结果与预测目标维数一致，经过权值共享的全连接层对目标进行分类和定位，完成目标检测任务。该方法获取到的时空特征，使得检测更加精确。
一种基于图重构网络目标检测方法

[发明专利]一种基于图调控网络的目标检测方法-CN202310575884.2在审
发明人：邸江磊;秦智坚;江文隽;吴计;王萍;任振波;秦玉文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于目标检测领域，公开了一种基于图调控网络的目标检测方法。该方法首先获取一段时间内的多光谱图像，并通过两种路径处理：一种将多光谱图像输入到编码器解码器的网络结构提取像素特征，另一种路径将多光谱图像进行将其进行降维与特征提取，然后通过图嵌入的方式提取出多光谱图像三个维度的图结构并进行融合，获得多源特征的异质图。将获取的异质图，利用时空图卷积提取图数据的时空特征，然后通过门控机制获取的像素特征和空间特征聚合，输出特征的权重。由权重获取到最终融合空间特征和像素特征的特征图。最后，将生成的特征图放入目标检测模型，对目标的类别和位置进行检测。该方法输入多帧图像获取的时空特征，提升了算法的精度。
一种基于调控网络目标检测方法

[发明专利]一种基于异质图注意力机制的特征融合方法-CN202310575850.3在审
发明人：邸江磊;江文隽;秦智坚;吴计;王萍;任振波;秦玉文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明属于一种图像处理领域，公开了一种基于异质图注意力机制的特征融合方法,包括以下步骤：将多光谱图像通进行数据特征的提取与降维，将降维后的多光谱数据分别经过红外光谱波的特征提取获得物理特征图，通过空间超像素分割技术获得空间特征图，基于光谱相似性构造光谱特征图。对于得到的三个特征图边和节点进行分析，用基于图神经网络的边和节点链接方法，将三个不同节点类型的特征图进行连接。将连接成的特征图，采用基于自注意力的图池化方法，对新图的节点进行提取与聚合信息，以自适应的方式实现多源特征信息的融合，获得最终融合多源特征的异质图。该融合多个维度特征的异质图，提升了网络模型对于处理多光谱数据的效果。
一种基于异质图注意力机制特征融合方法

[发明专利]一种多光谱全要素特征的范式图嵌入方法-CN202310575724.8在审
发明人：邸江磊;江文隽;秦智坚;吴计;王萍;任振波;秦玉文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明属于一种图像处理领域，公开了一种多光谱全要素特征的范式图嵌入方法，用来获取多光谱数据三个方面的特征图，具体步骤如下：首先将多光谱图像中的空间信息与光谱信息特征进行融合，然后将融合后的特征信息通过基于流形学习与空谱嵌入的方法进行数据特征的提取与降维。将降维后的多光谱数据中的红外波段光谱数据、空间像素、光谱维度像素信息，分别利用红外光谱波段特征提取、空间超像素分割技术、光谱特征图邻接矩阵的构建等方法，得到光谱数据的物理特征图、空间特征图、光谱特征图，最终实现对于多光谱数据的全要素特征的范式图嵌入方法。该方法能够获取更多维度的特征信息，提升处理多光谱图像的模型能力。
一种光谱要素特征范式嵌入方法

[发明专利]一种基于图神经网络的多光谱图像融合-CN202310573695.1在审
发明人：邸江磊;江文隽;秦智坚;吴计;王萍;任振波;秦玉文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于图像融合领域，公开了一种基于图神经网络的多光谱图像融合方法，包括以下步骤：首先获取多光谱图像和全色图像。先将多光谱图像利用卷积网络提取像素特征，另将多光谱图像进行将其进行降维与特征提取，通过图嵌入的方式提取出多光谱图像三个维度的图结构并进行融合，获得多源特征的异质图，将获取的异质图利用时空图卷积提取图数据的空间特征。然后，通过门控机制将获取的像素特征和空间特征聚合输出特征的权重，由权重获取到最终融合空间特征和像素特征的多光谱特征图。将全色图像通过相同的卷积网络，将获取到的特征图与多光谱特征图通过注意力机制进行融合，获得融合后的多光谱图像，该方法获取多光谱图像分辨率更高。
一种基于神经网络光谱图像融合

[实用新型]多功能一体烟盒-CN202122476468.6有效
发明人：韩冬;秦智坚;赵磊 -专利权人：吉林省烟草公司通化市公司
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： B65D43/16 文献下载
摘要：本实用新型涉及包装盒领域，即多功能一体烟盒。包括一个装市面香烟烟盒的扁盒体，扁盒体上部带有盒盖，扁盒体宽面一侧带有凸出的装烟灰的凹槽，凹槽带有封盖。在烟盒扁盒体宽面一侧带有凸出的装烟灰的凹槽及封盖，此处设置灰槽敞口面积大，弹烟方便，不易外泄，利于卫生，满足临时弹灰使用。
多功能一体烟盒