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[发明专利]一种SAR图像识别方法、装置及存储介质-CN202110990847.9有效
发明人： 翟懿奎;廖锦锐;周文略;江子义;王天雷;梁艳阳;梁雅淇;姚家耀;李昱祺 -专利权人：五邑大学
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种SAR图像识别方法、装置及存储介质，其中方法包括获取SAR图像；将SAR图像分块降维；通过共享编码网络对每个子块图像向量进行相对位置偏移和权重累加，随机失活部分神经元，得到目标编码向量；对目标编码向量进行分类识别，得到识别结果；通过共享编码网络充分学习图像特征以及图像空间分布信息，聚焦SAR图像目标物体的不同形变下进行全局相关性特征学习，从而提高网络模型的学习能力和识别能力，降低合成孔径雷达监测任务的误警率。
一种 sar 图像识别方法装置存储介质

[发明专利]一种路面裂缝检测方法、系统及存储介质-CN202110244628.6有效
发明人：张俊亮;周文略;翟懿奎;刘始匡;蒋润锦;黎繁胜;詹英培;黄俊威;陈乐轩;黄学灵;卢燕晴;江子义;廖锦锐 -专利权人：五邑大学
申请日： 2021-03-05 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种路面裂缝检测方法、系统及存储介质，其中方法包括控制无人机获取路面图像；利用级联的多个多重卷积模块输出多个包含图像特征的多尺度特征图，多重卷积模块包括n个卷积层，第a个卷积层的输入为前(a‑1)个卷积层的输出；融合所有所述多尺度特征图融合；根据融合特征图得到判断结果；通过复用图像特征，最大化网络中所有卷积层间的信息流，减轻在训练过程中梯度消散的问题；提高检测细微的路面裂缝的准确性和鲁棒性。
一种路面裂缝检测方法系统存储介质

[发明专利]商场自动购物方法、存储介质、电子设备及设备-CN201910882266.6有效
发明人：曾军英;朱伯远;王璠;秦传波;甘俊英;翟懿奎 -专利权人：五邑大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06Q30/015 文献下载
摘要：本发明公开了一种商场自动购物方法、存储介质、电子设备及设备，在消费者从输入装置上选定商品后，根据商品信息中携带的第一坐标在全局地图上对移动装置从货柜上取货时的路径进行规划，然后控制移动装置按照规划好的路径自动在商场中行走，并且根据相应商品在货柜上的高度值调整升降装置的高度，在移动装置到达路径上的指定位置时，由位于升降装置上的取货装置将货柜上被消费者选定的商品取下。通过控制移动装置按照以上的过程把路径走完后，具有该移动装置的购物车或者购物机器人就可以在消费者选定商品后无需人工干预帮助消费者完成在商场内的购物过程。该方法既避免了消费者与购物车共同在商场中行走时对购物车或者购物机器人定位产生干扰。
商场自动购物方法存储介质电子设备设备

[发明专利]基于预测误差加法扩展的可逆图像水印方法及装置-CN201811053544.9有效
发明人： 翟懿奎;邓文博;徐颖;王天雷;曹鹤;甘俊英;曾军英;秦传波 -专利权人：五邑大学
申请日： 2018-09-10 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预测误差加法扩展的可逆图像水印方法及装置，首先根据像素x[i,j]及其周围的已知像素建立预测器，接着利用预测器计算像素x[i,j]的预测误差，最后利用加法扩展算法对特定值的预测误差进行扩展处理，因此，通过对预测误差进行加法处理而达到平移的目的，从而能够为扩展腾出空间而实现水印数据的嵌入，不仅占用比较小的空间，并且能够避免出现像素值溢出的问题，从而能够明显降低由水印引起的视觉失真。
基于预测误差加法扩展可逆图像水印方法装置

[发明专利]一种语音情绪识别方法、系统、装置和存储介质-CN202010304864.8有效
发明人： 翟懿奎;余翠琳;柯琪锐;梁艳阳;陈家聪;应自炉;王天雷;徐颖 -专利权人：五邑大学
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G10L15/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音情绪识别方法、系统、装置和存储介质，包括接收语音信号y(t)；把所述语音信号y(t)输入到情感识别网络前端，得到中间信号；把所述中间信号输入到情感识别网络后端。根据本发明实施例的语音情绪识别方法，至少具有如下技术效果:能够获取语音信号，再经过语音信号处理，提取语音的特征并归类，得到人们常见的6种基本情绪，分别为生气、厌恶、害怕、开心、伤心、和惊讶，从而达到提前识别病人的情绪，及时快速响应的技术效果。
一种语音情绪识别方法系统装置存储介质

[发明专利]面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置-CN201811071211.9有效
发明人： 翟懿奎;邓文博;徐颖;曹鹤;甘俊英;王天雷;曾军英;秦传波;麦超云;王金鑫 -专利权人：五邑大学
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向可逆图像水印的预测上下文的误差建模方法及装置，通过构建基于全方向上下文的预测器，接着对预测上下文进行自适应误差建模，得到自适应误差模型，最后把自适应误差模型的输出数据反馈到预测器，从而对预测上下文进行更新校正，并且校正当前像素x[i,j]的预测值。由于通过对预测器的预测上下文进行误差建模，能够找出当前像素与其预测上下文之间的非线性关联，即能够找出像素之间的非线性的相关性冗余，所以像素之间的非线性的相关性冗余能够被有效去除，从而能够增大可嵌入的水印容量。
面向可逆图像水印预测上下文误差建模方法装置

[发明专利]一种语义分割的森林火灾检测方法、控制器及存储介质-CN202110475212.5有效
发明人：廖锦锐;周文略;翟懿奎;王天雷;梁艳阳;江子义;刘始匡;张俊亮;詹英培;苏远鹏;黄俊威 -专利权人：五邑大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种语义分割的森林火灾检测方法和装置，包括：采集森林火灾遥感图像，建立森林火灾遥感图像数据集；构建对抗样本生成模型；把森林火灾遥感图像输入到对抗样本生成模型，得到具有噪声干扰的森林火灾遥感图像，把具有噪声干扰的森林火灾遥感图像增加到森林火灾遥感图像数据集中；把森林火灾遥感图像数据集的森林火灾遥感图像输入到语义分割网络进行训练，得到最优语义分割网络；把森林火灾遥感图像输入到最优语义分割网络，得到森林火灾足迹信息。
一种语义分割森林火灾检测方法控制器存储介质

[发明专利]基于无人机的集装箱破损检测方法、装置、设备及介质-CN202310208090.2在审
发明人：麦超云;吴易博;翟懿奎;王倩文;张洪燚;洪晓纯 -专利权人：五邑大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本申请实施例提供了基于无人机的集装箱破损检测方法、装置、设备及介质，通过接收无人机所采集的集装箱图像；上采样集装箱图像得到上下文信息，根据上下文信息生成语义特征；将集装箱图像经卷积的结果和经最大池化的结果拼接，对拼接图像依次进行上采样和空洞卷积处理以提取空间特征；融合语义特征和空间特征；根据融合特征进行分割；根据语义分割结果识别得到识别结果；通过无人机采集集装箱图像，通过检测网络实现集装箱破损识别的自动化和智能化，通过网络的第一分支提取丰富的语义特征，通过网络的第二分支针对高分辨率图像提取丰富的空间特征，融合语义特征和空间特征进行检测，提升了检测的准确性。
基于无人机集装箱破损检测方法装置设备介质

[发明专利]基于注意力机制宽度学习的目标识别方法、装置、介质-CN202211100972.9在审
发明人： 翟懿奎;余翠琳;李文霸;梁长钊;谭梓峻;潘文锋 -专利权人：未来航空科技（江门）有限公司;五邑大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于注意力机制宽度学习的目标识别方法、装置、介质，方法包括：获取待识别SAR图像，对所述待识别SAR图像的ROI区域进行图像分割处理，得到ROI特征图像；将所述ROI特征图像输入至预设的卷积注意力网络模型进行特征提取，得到目标训练特征图；获取预设的宽度学习网络模型，根据所述目标训练特征图对所述宽度学习网络模型进行训练，得到训练好的目标识别模型；将所述待识别SAR图像输入至所述目标识别模型进行目标识别，得到针对所述待识别SAR图像的目标识别结果。本申请实施例通过待识别SAR图像、卷积注意力网络模型和宽度学习网络模型构建目标识别模型，从而提高目标识别模型针对SAR图像的目标识别效率。
基于注意力机制宽度学习目标识别方法装置介质

[发明专利]基于图像分割网络的土地面积测量方法、无人机、介质-CN202211097125.1在审
发明人：徐颖;李文霸;廖锦锐;翟懿奎;江子义;王文琪;李泽亮;梁长钊;谭梓峻;周建宏;李青 -专利权人：五邑大学;未来航空科技（江门）有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01B11/28 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于图像分割网络的土地面积测量方法、无人机、介质，方法包括：确定包括多个监测节点的目标土地区域；根据多个监测节点确定目标巡检路径，根据目标巡检路径在各个监测节点拍摄土地图像；根据目标距离信息和目标像素数量确定目标GSD，目标距离信息为参照对象与监测节点之间的实地距离，目标像素数量为参照点距离土地图像的图像中心点的像素数量；将土地图像输入至图像分割网络模型进行图像分割处理，得到目标分割图像；根据目标分割图像和目标GSD得到目标土地区域的土地面积。根据本申请实施例提供的方案，能够结合无人机以及图像分割网络模型对目标土地区域进行土地面积测量，从而有效提高测量土地面积的效率。
基于图像分割网络土地面积测量方法无人机介质

[发明专利]基于像素级自监督学习的道路图像分割方法及装置-CN202211096586.7在审
发明人：徐颖;廖锦锐;廖洁玲;翟懿奎;江子义;王文琪;李文霸;李青;梁长钊;周建宏;谭梓峻;沈展宇;肖廷轩 -专利权人：五邑大学;未来航空科技（江门）有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于像素级自监督学习的道路图像分割方法及装置，方法包括：根据巡检路线采集初始道路图像；对初始道路图像进行基于双线性内插的预处理，得到多尺度道路图像集；将多尺度道路图像集分别输入主分割网络和辅助分割网络，得到对应的特征图和热力图；将得到的热力图输入区域对比模块，通过逐像素对比确定对比学习结果；将特征图和对比学习结果输入至多尺度注意力模块得到分类结果，根据全部的分类结果得到目标分割结果。根据本实施例的技术方案，能够通过对比学习得到像素级的相似度，再通过多尺度注意力机制实现道路分类，从而在标注数据少的情况下自动实现道路图像的图像分割，提高图像识别精度和自动化程度。
基于像素监督学习道路图像分割方法装置

[发明专利]SAR图像识别方法、装置、设备和存储介质-CN201910930421.7有效
发明人：邓文博;翟懿奎 -专利权人：五邑大学
申请日： 2019-09-29 - 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SAR图像识别方法、装置、设备和存储介质，主要包括基线模型遵循网络预训练和微调的标准迁移学习过程，当进行SAR图像识别时，可以将SAR图像支持集数据输入到表征函数进行学习，对每个支持集数据输入到基线模型函数中生成权值进行微调，便可快速适应，通过建立SAR数据支持集和训练集的索引，并调整训练集的参数来最小化预测损失Loss，从而无需依赖大量原始数据进行模型构建，有效地弥补了传统方法和深度学习方法的不足。
sar 图像识别方法装置设备存储介质

[发明专利]食品包装生产日期识别方法、装置及存储介质-CN202010177018.4有效
发明人：董超俊;李锐铭;翟懿奎;邓文博 -专利权人：五邑大学
申请日： 2020-03-13 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开了食品包装生产日期识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：输入包含生产日期的原始图像；提取原始图像的第一特征图；去模糊处理得到清晰图像；提取清晰图像的第二特征图；特征融合得到融合特征图；倾斜文本校正处理得到角度校正图像；提取校正特征图；将融合特征图和校正特征图拼接得到拼接特征图；对拼接特征图进行场景文本识别处理得到识别结果。对包含生产日期的原始图像进行去模糊处理和倾斜文本校正处理，减少干扰；以及对不同的特征图进行融合或拼接，使提取的特征图不失真，从而提高生产日期的识别准确率。
食品包装生产日期识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于无人机的毒品原植物识别方法、系统及存储介质-CN202010303295.5有效
发明人： 翟懿奎;郑磊;周文略;柯琪锐;余翠琳;应自炉;甘俊英;秦传波;曾军英 -专利权人：五邑大学
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机的毒品原植物识别方法、系统及存储介质，包括：无人机进行图像采集；对所述图像进行区分选择出大麻近红外图像和大麻伪彩色图像；对所述大麻近红外图像和所述大麻伪彩色图像进行特征提取；将所述大麻近红外图像和所述大麻伪彩色图像提取出来的特征量进行融合并用于训练分类网络，得到大麻判别模型；基于大麻判别模型，利用对抗迁移学习技术，生成毒品原植物判别模型，然后利用毒品原植物判别模型进行识别处理，从而能够快速灵活地识别出毒品原植物，帮助公安机关打击非法毒品交易者，减少不必要的人工巡查时间。
一种基于无人机毒品植物识别方法系统存储介质

[发明专利]手指静脉识别方法、装置、设备和存储介质-CN201910986288.7有效
发明人：秦传波;王璠;曾军英;朱伯远;朱京明;翟懿奎;甘俊英 -专利权人：五邑大学
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种手指静脉识别方法、装置、设备和存储介质，包括以下步骤：获取手指图像；检测所述手指图像的感兴趣区域；获取输入图像和注册图像的差分图像；将所述差分图像输入到卷积神经网络中进行训练；基于所述卷积神经网络输出进行手指静脉识别。本发明能够对各种数据库类型和环境变化(包括未对准和阴影)具有鲁棒性，大大提高了手指静脉的识别精度。
手指静脉识别方法装置设备存储介质

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