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- [发明专利]一种基于深度学习的小样本跨域目标检测方法-CN202310626378.1在审
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遆晓光;刘茂振
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哈尔滨工业大学
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2023-05-31
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2023-09-29
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G06V10/82
- 一种基于深度学习的小样本跨域目标检测方法，属于计算机视觉技术和人工智能技术。本发明为解决现有方法因场景变换、目标形态变化等导致的特征提取能力下降的问题，综合设计了四个高效的模块。本发明的方法设计了一个多层次关键特征生成器，使模型能够从大量源域数据中获得不同层次的先验知识；设计了一个嵌入式空间隐式关联策略，为成功区分目标提供信息支持；本发明采用了一个实例嵌入策略，来提高模型对样本数量稀少的新类目标的弱分类能力；重新设计具有自适应加权的损失函数，消除以往方法根据经验确定多个损失函数系数的弊端。本发明可以通过寻找不同场景同类目标之间的共性，克服跨域造成的背景干扰。本发明可用于小样本跨域目标检测。
- 一种基于深度学习样本目标检测方法
- [发明专利]一种基于对比学习的低照度目标检测方法-CN202310855459.9在审
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遆晓光;高峰
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哈尔滨工业大学
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2023-07-13
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2023-09-29
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G06V10/774
- 一种基于对比学习的低照度目标检测方法，属于计算机视觉和深度学习领域。本发明方法综合了对比学习技术和计算机视觉领域目标检测技术，实现了低照度环境下的实时目标检测功能。本发明的方法在进行低照度图像的特征提取过程中，采用了将基于对比学习训练的骨干网络提取的特征和基于有监督训练的骨干网络提取的特征进行融合的方法，这样避免了传统的基于有监督训练的特征提取网络特征提取的特征泛化性差的问题以及采用先增强再检测的方法检测速度慢的问题，提高了低照度下目标检测的精度及实时性；同时本发明中的方法采用特征增强的技术提高了特征的感受野，进一步解决了实际低照度环境目标检测中对目标检测结果的高精度的需求。
- 一种基于对比学习照度目标检测方法
- [发明专利]一种基于期望亮通道的低照度图像增强方法-CN201910211765.2有效
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遆晓光;张雨;王春晖
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哈尔滨工业大学
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2019-03-20
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2023-04-07
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G06T5/00
- 一种基于期望亮通道的低照度图像增强方法，涉及低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。为了解决现有的基于亮通道先验的低照度图像增强算法中求取透射率图像需要人为调节参数的问题，提出了基于期望亮通道的低照度图像增强算法。本发明首先收集HDR图像并对其进行统计，获取其最大值通道图像的分布直方图，作为增强后图像的期望亮通道直方图。其次，利用期望亮通道直方图对低照度图像的最大值通道图像进行直方图规定化处理，得到期望亮通道图像。然后，利用期望亮通道图像和大气成像方程求取透射率图像。最后，结合大气散射模型对低照度图像进行增强。本发明对不同亮度的低照度图像均有较好的增强效果，可以显著增强图像的亮度和对比度，使图像细节更加清晰。
- 一种基于期望通道照度图像增强方法
- [发明专利]一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法-CN201710277369.0有效
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遆晓光;张雨
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哈尔滨工业大学
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2017-04-25
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2019-10-08
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G06T5/00
- 一种减小色偏的自适应低照度图像增强方法，涉及低照度图像增强方法。为了解决现有的低照度图像增强方法存在的增强后图像色偏加重、对图像较亮处区域处理不佳导致亮处区域过抑制或过增强的问题。本发明先将低照度图像转换至RGB颜色空间下，做逆S型变换后进行反转，计算反转图像各像素点在RGB三个通道中的最小值，得到初始暗通道图像并进行中值滤波得到大气光强度估值；将反转图像转换到HSV颜色空间下，将V通道的平均灰度值作为平均亮度，求取自适应增强参数；利用大气成像方程求取透射率图像，修正得到透射率平滑图像结合大气成像方程，对反转图像的RGB三个通道进行去雾操作，进行反转后做S型变换得到最终增强图像。本发明适用于图像的增强处理。
- 一种减小自适应照度图像增强方法
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