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基于图割能量优化的影像间最优拼接线寻找方法及系统: 一种基于图割能量优化的影像间最优拼接线寻找方法及系统，进行待拼接影像数据准备，获得各待拼接影像之间所有重叠区域及相应重叠度；对待拼接影像进行预处理，综合考虑颜色、梯度以及纹理信息确定图割全局能量函数，图割全局能量函数包括...; 姚剑李礼唐文莉常娟

基于非局部生成对抗网络的单张散焦图像去模糊: 2022年; 由于相机的景深有限,通常很难从单个相机获得全焦图像。针对因散焦现象而变得模糊的散焦图像,本文提出了一个端到端的非局部生成对抗神经网络DNGAN,通过在真实的数据集下训练模型,实现散焦图像的去模糊和散焦图的估计。DNGAN由散焦图估计和特征融合两大核心模块组成。其中散焦图估计模块采用编码器-解码器的结构实现对输入图像聚焦和散焦区域的判断;特征融合模块采用融合了注意力机制的由粗到细的非局部思想,让散焦图像充分融合周围相似的高频细节纹理信息,并结合散焦图估计模块的结果,指导散焦图像有偏重的进行去模糊图像增强;同时加入生成对抗模块让网络生成更加丰富的纹理特征。本论文实验从客观评价指标和图像视觉对比效果两方面论证了提出的网络在真实数据集下的散焦图像去模糊任务和散焦图估计任务上的优势。; 赵明明蒋佳芹尹泓澈李礼姚剑; 关键词：散焦图像非局部

基于无人机影像和FABM-UNet网络的油菜花簇分割方法研究: 2024年; 开花是油菜生长过程中的重要阶段,花朵覆盖度可以精确反映油菜花的生长状态,为产量预测提供有用信息。为了解决传统覆盖度获取方法需要大量人工的问题,本研究将覆盖度问题转变为油菜花的分割问题,提出了一种快速、无损的油菜花簇覆盖度获取方法。首先,基于无人机(UAV)的RGB影像,针对UNet网络特征融合不充分的问题,设计了一种特征聚合桥分割网络FABM-UNet;其次,为了验证模型的有效性,构建了油菜花分割数据集RSD,该数据集由DJI Phantom 4 Pro v2.0捕获而得,包括720张油菜花的影像以及对应的分割标签;最后,与传统的4种分割方法以及7种深度学习的网络(Deeplabv3+、PSPNet、UNet、UNet++、UNet3plus、Attention-UNet和TransUNet)进行对比,结果表明,FABM-UNet网络的分割指标IoU和Dice系数分别为0.87和0.93,在本研究的油菜花数据集上实现了最优分割性能,分割结果可以直观揭示油菜花朵覆盖度的变化情况,为油菜品种的选育提供了有力的支撑。; 李婕高澄涂静敏方岳乔江伟李礼; 关键词：油菜花油菜产量

一种基于平面选择的车载点云杆状物提取方法: 本发明提出了一种基于平面选择的车载点云杆状物提取方法。本发明根据八叉树分裂的思想将无序列点云根据空间位置迭代地划分为不同尺度的点集，并从中选择出具有平面性的平面片作为初始平面；利用局部几何特征以及平面孤立性检测对初始平面...; 姚剑涂静敏李礼蒋佳芹; 文献传递

融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类被引量：1: 2024年; 倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素,对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要。该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法,对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分类鉴定。首先,设计一种图像分类模型NGnet(nam-ghost network),用于对角果期的油菜倒伏程度进行分类。该网络采用改进的GhostBottleNeck模块,融入利用权重因子来体现重要特征的注意力机制模块NAM(normalization-based attention module),再将不同尺度的注意力特征进行融合,以降低模型参数量、提高准确率;其次,构建使用无人机高空遥感正射影像的油菜倒伏数据集(rape lodging dataset, RLD),该数据集由5 789张分辨率为3×255×255且人工标注倒伏级别的小区影像构成;最后,将NGnet模型在RLD数据集上的进行验证,准确率达到85.10%,比T2T-VIT、SwinTransformerV2、MobileNetV3、Res2Net、RepVGG和RepLKNet分别高出15.6、11.92、7.01、6.22、6.08、2.37个百分点。试验结果表明,NGnet模型对油菜倒伏分类任务是有效的,可为基于无人机RGB影像的油菜倒伏鉴定和良种选育等提供参考。; 郑权乔江伟李婕秦涛涂静敏李礼蒋琦; 关键词：遥感农作物

一种基于模糊核精细化的单幅图像盲去运动模糊方法: 本发明属于图像复原领域，特别是涉及一种基于模糊核精细化的单幅图像盲去运动模糊方法。该方法主要包括三步：第一步，引入有效强边缘进行多尺度模糊核估计，根据输入的模糊图像B，输出各尺度的模糊核估计值k和清晰图像估计值I′；第二...; 姚剑蒋佳芹涂静敏李礼

一种端到端三维点云配准方法: 本发明提供一种利用图神经网络和互相向量一致性的端到端三维点云配准方法，对部分重叠的点云进行配准。该方法主要包括四步：第一步，准备训练数据；第二步，搭建用于点云配准的端到端深度神经网络；第三步，对网络进行训练，第四步，将训...; 姚剑王颖李礼龚烨; 文献传递

基于车载LiDAR点云数据的分类方法: 本发明公开了一种基于车载LiDAR点云数据的分类方法，包括步骤：获取街景的车载LiDAR点云数据，并对其进行预处理，以去除点云数据中冗余数据和噪声，在预处理过程中计算点云的法向量、曲率和密度；对经过预处理的点云数据进行分...; 姚剑陈梦怡李礼鲁小虎; 文献传递

土壤重金属污染程度的空地一体化协同监测系统及方法: 本发明公开了一种土壤重金属污染程度的空地一体化协同监测系统及方法，系统由空中高光谱面源监测端、地面LIBS点源监测端和地面监控端组成；本发明首先由空中高光谱面源监测端完成对大面积土壤重金属污染程度的粗测，给出存在土壤重金...; 石书祝姚剑涂静敏李礼

基于点特征的航空影像和机载点云配准优化方法及系统: 本发明提供一种基于点特征的航空影像和机载点云配准优化方法及系统，进行航空影像及LiDAR点云数据的预处理，包括影像分块及针对建筑物边缘的影像特征点提取、点云特征点提取；依据成像模型进行点云特征点投影，进行特征点配对和配准...; 姚剑李礼朱卓人李寅暄龚烨; 文献传递

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李礼