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[发明专利]基于深度伽马变换的自然图像增强方法-CN202110557873.2有效
发明人：董伟生;张松林;毋芳芳;石光明;谢雪梅;吴金建 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度伽马变换的自然图像增强方法。主要解决现有技术对拍摄自然图像的增强效果对比度和细节纹理差的问题。其实现方案是：1)获取现有的数据集，将其划分训练集和测试集；2)分别构造基于深度伽马变换网络中的生成网络G和鉴别网络D，设置各网络的优化目标函数；3)交替优化生成网络G和鉴别网络D这两个网络的目标函数并更新其网络参数，直到达到设定的最大迭代次数，得到训练好的生成网络G；4)将低质量自然图像输入到训练好的生成网络G中，输出增强后的高质量自然图像。本发明不仅增强了低质量自然图像全局颜色和对比度，同时也增强了图像的细节和纹理信息，可广泛用于图像美化或图像的预处理。
基于深度变换自然图像增强方法

[发明专利]卫星视频中基于时空运动和模型压缩的移动车辆检测方法-CN202310838303.X在审
发明人：冯婕;朱潇雨;惠炳谕;尚荣华;吴金建;张向荣;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星视频中基于时空运动和模型压缩的移动车辆检测方法，其实现步骤为：构建输入子网络，构建特征提取子网络，构建轻量级时空运动信息提取子网络，构建检测头子网络，构建轻量级移动车辆检测网络，生成训练集，训练轻量级移动车辆检测网络，检测卫星视频中的移动车辆。本发明能够较好的解决检测卫星视频中移动车辆误检和漏检问题，提高了检测精确度，本发明显著减少了检测时间，提高了从卫星视频中检测地面移动车辆的效率，可用于对卫星视频中移动车辆进行实时的检测。
卫星视频基于时空运动模型压缩移动车辆检测方法

[发明专利]多示例能量约束最小化的高光谱目标描述与检测方法-CN202011623082.7有效
发明人： 吴金建;杨波;焦昶哲;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种多示例能量约束最小化的高光谱目标描述与检测方法，实现步骤：输入数据划分与像素光谱分包；确定能量约束最小化光谱检测响应；对不精确标记数据包建立多示例概率模型和待优化目标函数；初始化目标光谱特征描述子；使用梯度上升法迭代优化目标函数；逐像素目标检测；检测性能评价，完成高光谱目标描述与检测。本发明利用多示例学习从不精确标记的高光谱图像中自适应学习得到具有高判别能力的目标光谱特征描述子，克服了人力逐像素标注不准确、训练正负样本不均衡问题，节约成本，实现亚像素级目标特征准确描述。学习得到的目标光谱特征描述子能用于基于光谱匹配的多种高光谱亚像素检测器，实现目标高效检测。
示例能量约束最小化光谱目标描述检测方法

[发明专利]双目相机系统和双目相机空间标定方法-CN202011593703.1有效
发明人： 吴金建;李汉标;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提出了一种双目相机系统和双目相机空间标定方法，解决了现有技术成像质量差和无深度信息的问题。双目相机系统依次级联有相机模块、校正模块、标定模块和存储模块；相机模块包括并联的事件相机和普通CMOS相机。空间标定方法包括：相机模块获取地址‑事件数据流、图像和拍摄时间；校正模块对数据流和图像进行畸变和极线校正；标定模块对校正后数据流和图像空间位置标定；存储模块将校正后的数据流和图像及其对应关系以单应矩阵集合存储在持久化存储器中。本发明不用分光镜，避免了因此导致的成像差。本发明具有视差，能通过视差恢复空间深度信息。用于高帧率、高分辨率的数据重构，对高速运动目标的识别和跟踪等领域。
双目相机系统空间标定方法

[发明专利]基于事件相机的动态高速目标追踪方法及装置-CN202310305755.1在审
发明人： 吴金建;徐沛航;马居坡;石光明 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院;琶洲实验室（黄埔）
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开一种基于事件相机的动态高速目标追踪方法及装置，该方法包括：获取事件相机采集的高速运动场景中的光线亮度变换图，并将其解析为事件帧图像集；根据事件帧图像集中当前帧图像与上一帧图像中通过第二检测框识别到的多个目标，对当前帧图像与上一帧图像进行目标关联匹配，以确定多个被跟踪的目标；获取被跟踪的目标在下一帧图像中的预测位置与实际位置，并根据预测位置与实际位置的误差大小，确定被跟踪的目标是否为同一个追踪目标，得到追踪结果；实时获取并显示追踪结果。本方案利用事件相机对高速运动的目标进行捕捉，并对事件相机的原始数据进行处理，从而通过目标识别检测与目标追踪对高速目标进行有效地检测和持续性的追踪。
基于事件相机动态高速目标追踪方法装置

[发明专利]一种基于动态视觉传感器的缺陷检测方法和系统-CN202211728145.4在审
发明人： 吴金建;贾耀强;马居坡;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态视觉传感器的缺陷检测方法和系统，该系统包括：数据采集模块、缺陷检测模块、数据过滤模块和数据可视化模块；数据采集模块，用于采集检测图像，得到灰度信息变化数据，合成得到事件帧图像；缺陷检测模块，通过预训练完成的缺陷检测模型，对事件帧图像进行检测，得到缺陷检测结果；数据过滤模块，用于对缺陷检测结果排序，确定最终检测结果；数据可视化模块，进行可视化处理，输出缺陷的种类、置信度和坐标。本发明通过动态视觉处理器将一定数量事件合成一张事件帧后再输入至卷积神经网络，再通过特征提取和特征融合，进一步降低了卷积神经网络的计算量，使系统具有更好的性能。
一种基于动态视觉传感器缺陷检测方法系统

[发明专利]一种基于动态视觉传感器的车牌检测双目识别方法和系统-CN202211732406.X在审
发明人： 吴金建;刘晓飞;严伟军;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态视觉传感器的车牌检测双目识别方法，包括以下步骤：步骤10，CMOS图像传感器输出彩色图像帧集合，同时，动态视觉传感器输出事件信息流；步骤20，将事件信息流进行解析和处理得到事件图像帧集合；步骤30，通过第一卷积神经网络对彩色图像帧集合和事件图像帧集合进行检测，输出对应的车牌区域位置信息；步骤40，通过第二卷积神经网络对车牌区域位置信息对应的区域内的信息进行识别，输出车牌信息；步骤50，显示车牌图像和车牌信息。本发明还公开了一种基于动态视觉传感器的车牌检测双目识别系统。本发明能够保证具有较高目标识别准确率的同时弥补传统相机在强逆光下无法正常进行车牌信息的检测识别，提高成像检测识别效率。
一种基于动态视觉传感器车牌检测双目识别方法系统

[发明专利]用于动态视觉传感器的三输入平均仲裁电路-CN202010036861.0有效
发明人：李先锐;张志远;石光明;张犁;吴金建 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H03K19/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于动态视觉传感器的三输入平均仲裁电路，主要解决现有技术不能实现三个输入请求信号时不能公平仲裁的问题。其包括预选单元、优先权选择单元和通信单元，三个请求信号R1、R2、R3同时经过这三个单元，且在通信单元产生对上一级请求信号；优先权选择单元在接收到上一级应答信号后产生三个优先权选择信号给到预选单元；预选单元根据这三个优先权选择信号产生三个预选信号给通信单元；通信单元根据三个预选信号产生最终三个仲裁结果A1、A2、A3。本发明利用优先权控制信号的变化控制三输入RS触发器输出端下拉能力，使三个输入请求信号的优先级在多次同时请求中平均排序，实现了公平的仲裁结果。可用于动态视觉传感器。
用于动态视觉传感器输入平均仲裁电路

[发明专利]基于统计特征视角合成质量预测方法、信息数据处理终端-CN201911085501.3有效
发明人：李雷达;黄一珀;吴金建;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像质量评价技术领域，公开了一种基于统计特征视角合成质量预测方法、信息数据处理终端，首先，基于高质量的深度图像的细节信息应该被纹理图像的细节信息所包含的事实，为了表征纹理图像和深度图像的相互作用对视角合成质量的影响，提出了基于物体边缘区域的小波域高频系数的融合方法；然后，用纹理图像的低频系数和融合后的高频系数进行图像重构得到融合后的图像；最后，分别从融合图像的自然场景区域和相互作用区域分别提取统计特征来预测视角合成图像的质量。本发明不需要实际的视角合成的过程，利用合成前的纹理图像和深度图像即可实现对视角合成图像的质量预测。
基于统计特征视角合成质量预测方法信息数据处理终端

[发明专利]一种遥感图像缺陷检测方法-CN202110823067.5有效
发明人： 吴金建;万梓洋;王奇;黄邦波;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像缺陷检测方法，主要解决现有检测技术速度慢、精度低，无法检测多种遥感图像缺陷的问题。其方案是：建立遥感缺陷图像数据库；划分图像数据库为训练集、验证集和测试集；对训练集、验证集去均值归一化；设计缺陷特征提取网络模型，利用训练集对其训练，通过验证集选择精度最高的模型；设计图卷积缺陷分类网络模型，利用训练集对其训练，通过验证集选择精度最高的模型；利用训练好的缺陷特征提取网络提取待检测图像的特征，将提取的特征输入到训练好的图卷积缺陷分类网络中检测出待检测图像的缺陷类型。本发明提高了遥感图像缺陷检测的速度和精度，并能同时检测多种缺陷，可用于遥感图像的预处理。
一种遥感图像缺陷检测方法

[发明专利]基于形态和多示例学习的遥感图像弱小目标检测方法-CN202111221508.0有效
发明人： 吴金建;王国真;杨波;焦昶哲;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于形态和多示例学习的遥感图像弱小目标检测方法，步骤如下：(1)生成训练集；(2)更新每个包的像素；(3)利用多示例概率模型构建目标函数；(4)求目标函数值最大时对应的标准特征向量；(5)基于形态学检测遥感图像中的疑似目标；(6)基于疑似目标与标准特征向量的响应值检测遥感图像中的目标。本发明通过建立多示例模型并进行优化得到标准特征向量，基于形态学与标准特征向量对弱小目标进行检测，具有不需要大量精确标记的数据、能检测各个方向的目标、速度快、精度高的优点。
基于形态示例学习遥感图像弱小目标检测方法

[发明专利]基于知识引导的小样本目标检测识别方法-CN202211530977.5在审
发明人： 吴金建;章延赫;陈璐 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于知识引导的小样本目标检测识别方法，通过获取待分类目标的图像训练集；对每张目标图像进行语义层面上的实例分割，作为实景基元，通过预设的残差神经网络进行特征提取得到实景基元的特征向量，并根据特征向量与基元空间的基础基元数量，构建目标图像的特征矩阵；根据基础基元与语义信息的先验知识以及实景基元之间的先验知识，将先验的逻辑知识和语义信息以知识图谱的形式进行推理；本发明通过关联图像特征与语义基元，构建了知识驱动的知识图谱，有效缓解模型对于数据的依赖，极大地提高了小样本场景下的准确性，可以解决现有技术依赖于大量精准标注的数据，在小样本条件下其性能往往损失明显的问题。
基于知识引导样本目标检测识别方法

[发明专利]基于动态视觉传感器的一体化成像识别方法-CN202011207554.0有效
发明人： 吴金建;李汉标;杜从洋;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于动态视觉传感器的一体化成像识别系统和方法，旨在解决现有技术中存在的系统功耗较高和目标识别准确率较低的技术问题，成像识别方法包括以下步骤：镜头采集多幅图像；动态视觉传感器感知图像灰度的变化；数据采集模块中的处理器解析动态视觉传感器输出的信号，得到地址‑事件数据流；目标识别模块中的去噪子模块对地址‑事件数据流进行去噪；目标识别模块中的分段子模块对地址‑事件数据流进行分段；目标识别模块中的识别子模块对地址‑事件数据流进行识别；数据可视化模块获取成像识别结果。
基于动态视觉传感器一体化成像识别方法

[发明专利]基于高分辨率光学遥感影像的弱小目标快速检测方法-CN201911298224.4有效
发明人： 吴金建;梁富虎;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高分辨率光学遥感影像的弱小目标快速检测方法，主要解决现有技术漏检与误检高、检测速度慢的问题。其实现方案是：将待测多光谱4通道图像先转为8位RGB彩色图像，再转为灰度图；对灰度图进行扩展小波变换；对扩展小波变换后的图像进行角点检测，并过滤空间上密集的角点，保留分布分散的角点；对保留的角点进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作，得到形态学闭操作后的区域；对形态学闭操作后的区域提取形状参数与计算对比度和相关性，用这三个参数联合筛选角点，最终保留的角点所在的局部区域即为目标区域；本发明极大地降低了漏检与误检，提高了检测的准确性与检测速度，可用于对背景为山地、森林、荒漠的卫星遥感图像检测。
基于高分辨率光学遥感影像弱小目标快速检测方法

[发明专利]一种基于实例分割的重定向图像质量信息处理方法及系统-CN201911019335.7有效
发明人：李雷达;李祎璇;雷杨;吴金建;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于实例分割的重定向图像质量信息处理方法及系统，利用实例分割的方法将图像中主要影响视觉质量的实例附带其对应的语义标签分割出来，对每个实例进行形状扭曲度测量、形状绝对压缩测量、损失信息量测量、绝对位置测量。融合图像中的所有实例的同一种测量值，依次得到图像的四种实例测量值。对于实例之外的全局部分使用图像分块的长宽比变化的加权和作为补充，最后利用支持向量回归融合得到重定向图像的质量分数，以质量分数大小评价质量。本发明更加符合人脑倾向于中高层语义来理解图像的特点，与人的主观感受一致性更契合，性能比目前主流的重定向图像质量评价方法更好。
一种基于实例分割定向图像质量信息处理方法系统

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