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赵怀慈: 作品数：133 被引量：428H指数：11; 供职机构：中国科学院沈阳自动化研究所更多>>; 发文基金：中国人民解放军总装备部预研基金国家自然科学基金中国科学院知识创新工程更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程机械工程更多>>

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一种基于大模型的卫星图像实时分割方法: 本发明涉及一种基于大模型的卫星图像实时分割方法，包括：建立基于SAM大模型的图像分割系统；对卫星图像数据进行预处理；对SAM大模型网络参数进行微调，优化模型参数以适应卫星图像的特定特性；对SAM大模型的结构进行微调，接入...; 史泽林向伟赵怀慈刘鹏飞王立勇

多尺度卷积神经网络的噪声模糊图像盲复原被引量：15: 2019年; 图像盲复原是从一幅观测的模糊图像恢复出模糊核和清晰图像,传统盲去卷积算法采用简化模型估计模糊核,导致预测模糊核与真实值误差较大,最终复原结果不理想。针对此问题提出一种基于改进残差模块的多尺度卷积神经网络模型,采用端到端模式,无需估计模糊核。提出了一种基于限制网络输入的改进Wasserstein GAN (WGAN),增加了一层输入限制层,能够限定参数初始值,提高了网络收敛速度。设计了多重损失函数,融合了基于多尺度网络的感知损失和基于条件式生成对抗网络的对抗损失。实验结果表明:所提方法在定量和定性评价指标上优于已有的代表性方法,并且运行速度比相近算法快了4倍。; 刘鹏飞刘鹏飞赵怀慈

基于改进循环生成对抗网络实现红外图像生成被引量：1: 2023年; 针对目前已有的可见光图像生成红外图像的算法不能感知图像的弱纹理区域而导致生成的图像细节信息不突出、图像质量低的问题,本文提出了一种适用于图像生成任务的改进循环生成对抗网络(CycleGAN)结构。首先,利用特征提取能力更强的残差网络构建CycleGAN的生成器网络结构,使图像特征可以充分被提取,解决图像因特征提取不充分导致图像质量低下的问题;其次,在生成器的网络结构中引入了通道注意力机制和空间注意力机制,利用注意力机制对图像感知能力较差的区域进行权重处理,解决图像纹理细节丢失的问题。在OSU数据集上,本文所提出的方法相较于CycleGAN方法在峰值信噪比(PSNR)以及结构相似性(SSIM)指标上分别提高了7.1%和10.9%,在Flir数据集上的PSNR和SSIM分别提高了4.0%和6.7%。经过多个数据集上的实验结果证明,本文改进的方法能够突出图像生成任务中的细节特征信息,并且能有效地提升图像生成的质量。; 易星潘昊赵怀慈刘鹏飞杨斌

一种具有坐标感知位置嵌入的单目3D物体检测方法: 本发明涉及本发明涉及一种具有坐标感知位置嵌入的单目3D物体检测方法，通过以深度离散化的方式将3D坐标的位置信息编码为特征图，使Transformer具有3D坐标感知的能力同时保持较低开销。具体来说，首先预测实例级前景深度...; 史泽林赵怀慈房建

一种面向边缘特征保持的图像压缩方法: 本发明涉及一种面向边缘特征保持的图像压缩方法，具体地说是解决图像在低比特率压缩的同时，如何更好将图像边缘等特征保留下来的方法。本发明包括图像边缘检测、边缘编码、图像变换压缩编码、图像边缘保持重建。本发明优点在于有利于低比...; 赵怀慈杜梅赵春阳王帅郝明国

双边特征聚合与注意力机制点云语义分割被引量：15: 2021年; 机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的网络结构。首先,构建了一个双边特征聚合结构,通过分别处理点云的几何信息和语义信息,达到充分利用点云特征信息的目的。其次,使用近邻特征的高维空间相关性计算点与点之间的相互作用,进行局部邻域的上下文信息增强。提出了一种混合池化结构代替最大值池化,减少信息损失,使用横向跨层池化连接来增强特征多样性。最后,引入注意力机制提取全局特征,滤除尺度噪声,增强特征在空间上的表现力。实验结果表明,该方法在大尺度真实场景点云数据集S3DIS上的平均交并比为68.2%,平均准确率为80.7%,比PointNet提高了20.6%和14.5%,客观指标优于已有的代表性方法。; 王溪波曹士彭赵怀慈刘鹏飞邰炳昌; 关键词：机器视觉

基于强弱一致性的无监督领域自适应语义分割方法: 2025年; 在图像语义分割领域,无监督领域自适应技术的发展有效降低了模型对标注数据的依赖,提升了自动驾驶等智能系统的效率和广泛适用性。针对无监督领域自适应技术在新场景泛化能力有限及在稀有类别中分割效果差的问题,文章提出了一种基于强弱一致性的无监督领域自适应语义分割算法。算法首先通过增加特征级别的增强,拓展图像增强空间的维度,改善了只利用图像级增强局限性。其次,采用基于能量分数的伪标签筛选方法,筛选出足够接近当前训练数据的样本赋予伪标签,避免了使用Softmax置信度方法在稀有类别中存在局限性,使模型更新更加稳健。最后,构建结合图像级别增强和特征级别增强的双重一致性框架,更充分的利用一致性训练,进一步提高模型的泛化能力。实验结果证明,提出的方法在GTA5-to-Cityscapes公开数据集中平均交并比指标(mean Intersection over Union,mIoU)可提升至52.6%,较PixMatch算法,性能提升了4.3%。; 田晓敏郭仁春赵怀慈刘鹏飞房建

聚类算法在银行客户细分中的应用被引量：6: 2008年; 针对聚类算法在金融领域广泛应用的实际情况,基于银行客户数据集,对DBSCAN,K-means和X-means 3种聚类算法在执行效率、可扩展性、异常点检测能力等方面进行对比分析,并提出将X-means算法应用于银行业客户细分。利用X-means算法建立了一套银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。; 花海洋赵怀慈; 关键词：聚类 K-MEANS算法客户细分

基于风压差翻转漂移模型的海上搜寻区域确定被引量：7: 2016年; 为提高海上搜救的成功率,最大限度地减少生命和财产损失,需获得精确的漂移模型,并快速确定包含搜救目标的最小搜寻区域。对此,分析海洋环境、目标漂移特性等因素的不确定性对漂移运动的影响,提出一种新的风压差翻转率计算方法,并运用该方法建立搜救目标漂移模型。通过仿真试验,基于所建立的漂移模型,分别用解析法和Monte Carlo法对失事船舶搜寻区域进行估计。结果表明:风压差翻转率计算方法可提高漂移模型的精度;基于所建立的漂移模型,使用Monte Carlo法估计的搜寻区域能最大程度地包含搜救目标且面积小。; 郑宏喆赵怀慈王立勇; 关键词：海上搜救

基于Agent的RTI通信机制的研究及实现被引量：1: 2008年; 传统的Agent通信通常是采用基于远程过程调用方法和基于CORBA中间件方法,但这些方法的使用都存在很多限制条件,如仅限于客户/服务器模式,不适合Agent之间频繁对话的要求等,研究及实现了一种新的基于Agent的RTI通信机制,相对于传统方法,该机制具有更大的灵活性。同时采用并行策略处理基于Agent的通信连接,采用移动策略处理大数据量通信,并给出了相应的性能分析和实验结果。; 赵浩泉赵怀慈; 关键词：通信机制移动计算

赵怀慈

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