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[发明专利]一种图像超分辨率模型训练方法、重建方法及装置-CN202011521181.4有效
发明人： 李岩山;周李;陈世富 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像超分辨率模型训练方法、重建方法及装置，该训练方法通过获取训练样本集；将训练样本集中的低分辨率图像输入至预设图像超分辨率模型，得到备选高分辨率图像；分别将备选高分辨率图像及真实高分辨率图像进行图像模式转换，得到对应的可见光图像；基于两组可见光图像与真实可见光图像之间的差异及备选高分辨率图像和真实高分辨率图像的差异，构造损失函数，对预设图像超分辨率模型进行模型训练。通过在可见光空间计算备选高分辨率图像及对应的真实高分辨率图像的映射误差，作为反馈信息参与模型训练，使得训练好的预设图像超分辨率模型可以在大尺度放大倍数情况下也可以输出高保真度的高分辨率图像。
一种图像分辨率模型训练方法重建装置

[发明专利]一种无人机航拍目标检测方法和装置-CN202110817078.2有效
发明人：王嘉荣;李岩山;张坤华 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种无人机航拍目标检测方法和装置，包括：获取待输入的无人机航拍图像；利用预设的CSPdarknet53提取模型对所述无人机航拍图像进行特征提取，并利用预设的IncreasedFFM特征融合模型对提取的特征进行特征融合；通过预设的YOLOv3Head网络模型对融合后的特征进行定位及分类，以及经非最大值抑制计算后得到所述无人机航拍图像的检测结果。本实施例在原有网络的基础上增加一个分支，用于浓缩各特征层的信息，然后将浓缩的信息分配给不同的特征层，达到充分融合特征的目的。此外，针对数据集样本不平衡问题，对损失函数进行改进。
一种无人机航拍目标检测方法装置

[发明专利]一种视频行为识别方法及系统-CN202010845486.4有效
发明人： 李岩山;刘燕;谢维信 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-08-20 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频行为识别方法及系统，对待识别视频的进行多级特征提取；利用深度全卷积网络对目标对象的ROI进行初检测；利用马尔科夫随机场进行ROI的微调，获得最终目标对象的ROI集合；基于最终目标对象的ROI集合分别同时进行单人行为识别和群体行为识别。本发明不仅考虑到了群体内部时序信息的一致性，同时也考虑到了个体时序信息的差异性，基于ROI时序推理的单人行为识别有助于更好地提取具有判别性的单人行为特征，提升识别精度；基于ROI匹配递归卷积网络可以融合和传播时域中的单人的ROI的信息，是解决视频行为识别问题的有效方法。
一种视频行为识别方法系统

[发明专利]基于轮廓的目标细粒化分类识别方法、系统和存储介质-CN202310173593.0在审
发明人： 李岩山;罗逢祥 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开的基于轮廓的目标细粒化分类识别方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取目标物体图像数据；将所述目标物体图像数据输入至预设基于轮廓的目标细粒化分类识别网络模型进行分析，通过目标物体轮廓提取子网络定位目标物体并分割出目标物体轮廓，得到目标物体轮廓图像数据；通过目标物体轮廓识别子网络对所述目标物体轮廓图像数据进行精细化分类，得到所述目标物体图像数据中目标物体的分类数据；将所述目标物体的分类数据发送至预设终端以进行显示。本发明通过目标物体轮廓对目标物体进行定位以及对目标物体种类进行识别，达到对目标物体进行细粒化分类的目的。
基于轮廓目标细粒化分识别方法系统存储介质

[发明专利]动物毛皮显微图像分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110700083.5有效
发明人： 李岩山;陈嘉欢 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种动物毛皮显微图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，通过信息熵评估图像数据，确定图像中含有有效动物毛皮的信息熵，接着根据信息熵将图像送入双流EfficientNet网络的相应的分路中，最后通过融合策略将两路子网络分类结果进行融合得到最终分类结果，从而实现噪声和干扰过大的动物毛皮显微图像的精准识别，从而大大提升了动物毛皮显微图像分类的实际准确率。
动物毛皮显微图像分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于模型扩展卷积神经网络的图像分类方法及系统-CN202010768636.6有效
发明人： 李岩山;陈嘉欢 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型扩展卷积神经网络的图像分类方法及系统，使用图像分割和像素点的阈值判定算法对图像进行预处理，为后续决策融合过程做铺垫并且移除了信息量较低的图像，使用细节特征注意力模型优化传统网络并通过模型扩展和后卷积特征提取机制，令网络适应和探索更深层次的特征并在系数层次上赋予更多权值，使注意力机制更加偏向于局部或细节特征，移动卷积层通过线性组合创建新图像特征并进行降维，得到包含信息量更多的图像特征向量图，有保护图像特征信息量的能力以及降低模型过拟合风险，进而实现对图像更准确的分类，在网络后端增加了决策融合过程，降低图像局部被混淆的特征对分类结果的干扰，进而提高分类器的准确率。
一种基于模型扩展卷积神经网络图像分类方法系统

[实用新型]一种在湿式氧化工艺中的膜过滤法催化剂回收装置-CN202320146445.5有效
发明人：王志磊;成洪渠;董红波;胡海峰;李岩山;马立文;薛健;王远建;王子源;孟青峰 -专利权人：滨化技术有限公司;滨化集团股份有限公司
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： B01D61/00 文献下载
摘要：一种在湿式氧化工艺中的膜过滤法催化剂回收装置，其包括外部设置的膜过滤器壳体，还包括进料口、滤膜组件、反冲罐和反冲洗口，所述膜过滤器壳体底部的一侧设置有进料口，膜过滤器壳体的顶部嵌入安装有滤膜组件，膜过滤器壳体顶部的一侧设置有清液出料口，进料口的一侧设置有溢流口，本实用新型结构新颖，构思巧妙，过滤膜系统投用后，只需调整物料的pH值，便可达到对催化剂的回收极大提高了装置催化剂回收单元稳定性，同时，该技术使用顺控自动控制，正常运行无需人员操作，提高了装置自动化水平，另外，还能减少原工艺造成的堵塞问题，减少对机泵、容器和管道的维修，能够产生可观的经济效益，具有很高的推广和应用价值。
一种氧化工艺中的过滤催化剂回收装置

[发明专利]一种图像超分辨率方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211159314.7在审
发明人： 李岩山;胥帆 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例属于图像处理技术领域，涉及一种图像超分辨率方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：接收携带有待测低分辨率SAR图像的图像超分辨率请求；将待测低分辨率SAR图像输入至SAR图像超分辨率网络进行图像超分辨率操作，得到初始超分辨率图像；将初始超分辨率图像输入至训练好的目标可见光图像转化网络进行可见光图像转化操作，得到初始可见光图像；将初始超分辨率图像以及初始可见光图像输入至训练好的可见光特征融合模块进行特征融合操作，得到目标超分辨率图像；输出目标超分辨率图像。本申请在原本的SAR图像的超分辨率网络中引入可见光图像信息，根据可见光特征融合模块融合SAR图像特征以及可见光特征，从而得到高分辨率的图像。
一种图像分辨率方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种多尺度群体行为识别方法、系统和可读存储介质-CN202310173591.1在审
发明人：刘恒九;李岩山 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开的一种多尺度群体行为识别方法、系统和可读存储介质，所述方法包括：获取监控视频数据；将所述监控视频数据输入至预设群体行为的多尺度语义模型进行分析，得到人体关键点坐标的关键点特征；根据所述关键点特征进行分析，得到当前尺度下所述关键点特征的注意力机制计算结果数据；根据所述关键点特征的注意力机制计算结果数据进行分析，得到所述监控视频数据的群体行为的跨尺度表示；根据所述群体行为的跨尺度表示进行分析，得到群体行为识别数据。本发明通过预设模型可以提取不同尺度下的群体行为语义特征的同时使用动态自注意力机制捕捉更加关键的群体语义特征，另外，还通过引入简洁的对比学习方法辅助学习群体行为。
一种尺度群体行为识别方法系统可读存储介质

[发明专利]一种基于双重注意力模型的视频行为识别方法及系统-CN202010844141.7有效
发明人： 李岩山;刘燕;谢维信 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-08-20 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重注意力模型的视频行为方法及系统，利用空间注意力模型将图像的全局特征和局部特征间的依赖关系进行结合，对特征信息进行筛选，抑制非目标区域的特征，使得网络在特征提取过程中更关注目标区域特征；利用通道注意力模型对特征的通道信息进行建模，捕获每个特征图中各通道之间的依赖性，增强重要特征并抑制次要特征。因此本申请提供的视频行为识别方法，不仅考虑到了视频图像中不同像素之间的关联信息，同时也考虑到特征图中各通道间的依赖性，一定程度上提升特征的判别能力和特征的表示能力，提高单人行为和群体行为的识别准确率，并且具有更高的精度和鲁棒性。
一种基于双重注意力模型视频行为识别方法系统

[发明专利]一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质-CN202010821003.7有效
发明人： 李岩山;姚若强;郭天宇;刘瑜;王海鹏 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机区域轨迹规划方法、装置及可读存储介质。该方法包括：获取无人机的飞行区域；判断飞行区域是否为凹多边形区域；若飞行区域为凹多边形区域，将凹多边形区域划分为相互垂直的横向飞行区域和纵向飞行区域；分别规划横向飞行区域和纵向飞行区域的区域轨迹；连接区域轨迹的轨迹点，生成规划后的飞行轨迹。通过实施本发明，对规划区域的凹凸性的判断，并对飞行区域进行划分，从而避免产生间隔区域，解决现有的直接往返飞行，但对无人机航行轨迹没有正确规划的问题，对不同区域的飞行区域的轨迹进行连接，完成轨迹规划，对凹多边形区域规划出最优的飞行轨迹，无人机正常作业时，提升作业效率，节约作业时间。
一种无人机区域轨迹规划方法装置可读存储介质

[发明专利]一种多尺度注意力的毛皮图像分类方法、系统和存储介质-CN202310164677.8在审
发明人：罗志超;李岩山 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-02-26 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开的一种多尺度注意力的毛皮图像分类方法、系统和存储介质，本发明提出多尺度注意力图像分类方法，利用通道和空间注意力、多尺度特征提取网络、自适应决策融合方法准确地识别分类动物显微毛皮图像。首先通道注意力结合了通道间的互相关信息和前馈卷积神经网络支路，空间注意力结合了空间位置间的互相关信息和前馈卷积神经网络支路。然后使用自底向上的传递支路将低层的多通道语义特征传递到高层，再使用使用自顶向下的传递支路将高层的高分辨率空间特征融合到低层，通过特征聚合网络融合三个不同支路的特征，最后使用基于熵的自适应决策融合方法得出最后的分类结果。
一种尺度注意力毛皮图像分类方法系统存储介质

[发明专利]一种飞机目标实例分割方法、系统和可读存储介质-CN202310164678.2在审
发明人： 李岩山;李卫 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-02-26 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开的一种飞机目标实例分割方法、系统和可读存储介质，本发明基于SOLOv2，提出了一种基于坐标注意力和边界损失的多视角可见光飞机目标实例分割算法，命名为CABL‑SOLO。CABL‑SOLO算法通过在特征金字塔网络的每一层输出后添加坐标注意力模块，来增强模型对位置特征的敏感程度；利用第二代可变形卷积来替换传统卷积，优化网络结构，减少计算参数；优化掩码分支的损失函数，增加边界损失的计算，使得分割轮廓更加准确平滑。实验结果表明，CABL‑SOLO算法能够有效地提高多视角可见光飞机图像中飞机目标的分割准确率。
一种飞机目标实例分割方法系统可读存储介质

[发明专利]一种飞机型号识别方法、装置、存储介质及设备-CN202110810714.9有效
发明人： 李岩山;梁智翔 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明适用于图像信息识别技术领域，提供了一种飞机型号识别方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取目标飞机任意视角下的可见光图像；利用预先训练的图像分割模型对可见光图像当中的目标飞机进行粗检测，并提取出目标飞机轮廓；使用内部距离形状上下文描述目标飞机轮廓的每个轮廓点特征；根据目标飞机轮廓的每个轮廓点特征，将目标飞机轮廓与预设飞机轮廓模板进行相似度匹配，预设飞机轮廓模板和目标飞机轮廓采用相同的特征描述子进行特征描述，且每一预设飞机轮廓模板均关联有预设的飞机型号；根据相似度匹配结果，识别出目标飞机的型号。本发明实现了基于多视角下可见光图像来有效、精准识别出飞机型号。
一种飞机型号识别方法装置存储介质设备

[发明专利]红树林高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110685359.7有效
发明人： 李岩山;唐浩劲;刘学镇;林华明;谢维信 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种红树林高光谱图像分类方法、装置、电子设备及存储介质，通过对红树林植被的高光谱图像的像元的三维局部立方体邻域进行三维梯度直方图特征的提取，然后将提取到的特征输入至空谱孪生网络中计算相似度，通过空谱孪生网络可以准确地对高光谱图像中的空谱信息进行识别，从而实现精准的分类，提升了基于空谱特征对高光谱图像进行分类的准确率。
红树林光谱图像分类方法装置电子设备存储介质

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