-
公开(公告)号：CN116681983A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310648368.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的狭长目标检测方法，涉及狭长目标检测技术领域，将测试图像输入至检测模型中，检测出图像中的目标物体，所述检测模型包括数据采集及预处理模块、狭长目标检测网络训练模块和测试图像检测框生成模块。本发明采用上述结构通过对数据预处理，得到合适大小的图像和增加训练样本，提高网络模型的泛化能力；在BackBone主干网络和Neck之间添加全局注意力机制GAM，增强网络对目标物体特征的提取能力，进而提高对目标的检测精度；引入定向边界框表示方法，进行检测框的准确回归，采用控制阈值去除生成的重复检测框，采用CIoU损失函数，获取更加精准的检测框结果。
-
公开(公告)号：CN116188298B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202211687031.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，将摄像头放入孔洞中并向内推进；从采集视频中的选取两帧图像图一和图二，将图二中轴心角二调整至与图一中的轴心角一的角度相同；将轴心角一和轴心角二均调整至角度为零；调整后的图一和图二计算运动半径比一，同理得到运动半径比二；根据运动半径比一得到轴心距半径比一，同理得到轴心距半径比二；根据轴心距半径比一和轴心距半径比二矫正得到图三和图四；得到矫正后无畸变图像展开得到无失真展开图像。本发明采用上述内容的一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，通过运动轨迹来计算每一帧图片的矫正参数，利用边缘而非中心的像素，精度高鲁棒性强。
-
公开(公告)号：CN119981852A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510217640.6
申请日：2025-02-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E21B47/002 , E21B47/013 , E21B12/00 , E21B17/042
Abstract: 本发明公开了一种随钻钻孔成像探测方法和装置，属于地球物理学图像探测技术领域，包括前探测仪探杆和所述前探测仪探杆螺纹连接的后端钻杆，所述前探测仪探杆包括第一外套筒和设置在所述第一外套筒内部的第一内钻杆，所述一内钻杆的内部设置有摄像头，所述摄像头一侧设置有电子板；所述后端钻杆包括第二外套筒和设置在所述第二外套筒内部的第二内钻杆。本发明提供的一种随钻钻孔成像探测方法和装置，能够在打钻过程中，装在钻头上，随钻进行钻孔成像探测，大大降低探测成本，提高井下作业效率。
-
公开(公告)号：CN119970037A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510078794.1
申请日：2025-01-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0205 , A61B5/08 , A61B5/024 , A61B5/11 , G16H50/30 , G06T7/00 , G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/56
Abstract: 本发明公开了一种基于面部微振图像的身心健康评价方法，属于人工智能情感计算技术领域，通过采集面部视频，分析测量得到面部肌肉中像素点的频率和振幅，进而计算出心理和生理各项指标，并通过视频帧显示面部轮廓的光环，直观地看到基于面部肌肉中像素点的频率和振幅变化的结果；基于得到面部肌肉中像素点的频率和振幅分别计算不同的参数模型来计算各个心理和生理指标，共12个心理指标、2个生理指标。本发明采用上述的一种基于面部微振图像的身心健康评价方法，可以通过面部肌肉的振动，计算出与情绪相关的心理指标及部分生理指标，综合多种指标使面部情绪识别的准确性得到提高。
-
公开(公告)号：CN119132997A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411605255.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H01L21/66 , G01N21/95 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/70 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种太阳能面板质检方法，属于工业质检领域，包括获取太阳能面板完整图片并进行灰度，再根据完整图片的平均灰度值裁剪为小片太阳能面板区域；将每块选取的目标区域的面积和大小与小片太阳能面板的平均值进行比较，统计满足验证条件的所有的目标区域的位置和大小；将小片太阳能面板图片打散，按照行列坐标依次遍历每个存在目标区域的位置，对位置进行补齐；根据小片太阳能面板位置和大小进行索引和编码；将所有小片太阳能面板图片剪裁为个体，再送入已经训练好的神经网络中进行推理，判断每一个小片太阳能面板图片是否存在瑕疵。本发明采用上述的一种太阳能面板质检方法，提升了质检的效率，成本低，准确度更高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117726863B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202311727382.3
申请日：2023-12-14
Applicant: 中国矿业大学 , 江苏华深智星智能科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于CGLOW全局优化的不平衡数据分类模型，属于不平衡数据分类的领域。为了解决实际工业中某些类样本难以获取，造成数据不平衡影响最终分类效果的问题，我们希望以生成的方式补充少数类的样本达到样本平衡，因此我们在可逆卷积生成流模型GLOW的基础上提出了一种条件控制的GLOW,即可以根据条件来生成各种类别的样本，针对不平衡数据集使用该模型生成更多的样本补充不平衡类别的数据，在此基础上建立了一套全局优化的模型框架，以resnet作为最终的分类器，借助resnet的特征提取能力，通过最终的分类损失引导CGLOW生成质量更高的样本，在整个训练过程中对CGLOW与resnet同时进行优化，为不平衡数据分类提供了一种端到端的解决方案。
-
公开(公告)号：CN117892233B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410054663.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多类别指数损失函数的不平衡数据软分类方法，步骤如下：加载不平衡数据类，并划分为训练集和测试集；根据样本权重Dm训练第m个弱学习器BLm；通过监督指标为BLm添加节点并计算当前样本权重下BLm的分类误差率errorm；若小于errorm‑1，则停止添加节点并计算BLm权重vm；更新样本权重Dm+1，开始BLm+1建模，若大于则继续添加节点，直到#imgabs0#满足预设误差，建模过程结束。本发明采用上述的一种基于多类别指数损失函数的不平衡数据软分类方法，基于信息熵更新和Softmax的增量式软分类网络作为基分类器，引入不平衡样本权重并基于多类别指数损失函数自适应添加基分类器，得到可输出概率分布的强分类网络。
-
公开(公告)号：CN118115449A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410207028.6
申请日：2024-02-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06T7/33 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种针对复杂纹理工业品的缺陷检测方法，包括：数据处理是采集参考数据和待检测数据制作参考图像库和待检测图像库，并对待检测图像进行标注，最后将标注数据转换为mask图像；使用图像配准的方法找到与待检测图像内容一致的参考图像，之后通过匹配到的特征点找到一个单应性矩阵H，将采集到的参考图像变换为与待检测图像大小一致的新的参考图像；使用基于Transformer的缺陷检测网络对待检测图像、新的参考图像以及mask图像进行表面缺陷检测网络的训练。本发明采用上述方法，可以有效地实现纹理复杂工业品的实时表面缺陷检测，能够在生产线中快速、准确地检测出蕾丝等纹理复杂工业品的缺陷，并及时进行处理和修复。
-
公开(公告)号：CN117892233A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410054663.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多类别指数损失函数的不平衡数据软分类方法，步骤如下：加载不平衡数据类，并划分为训练集和测试集；根据样本权重Dm训练第m个弱学习器BLm；通过监督指标为BLm添加节点并计算当前样本权重下BLm的分类误差率errorm；若小于errorm‑1，则停止添加节点并计算BLm权重vm；更新样本权重Dm+1，开始BLm+1建模，若大于则继续添加节点，直到#imgabs0#满足预设误差，建模过程结束。本发明采用上述的一种基于多类别指数损失函数的不平衡数据软分类方法，基于信息熵更新和Softmax的增量式软分类网络作为基分类器，引入不平衡样本权重并基于多类别指数损失函数自适应添加基分类器，得到可输出概率分布的强分类网络。
-
公开(公告)号：CN116188298A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211687031.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，将摄像头放入孔洞中并向内推进；从采集视频中的选取两帧图像图一和图二，将图二中轴心角二调整至与图一中的轴心角一的角度相同；将轴心角一和轴心角二均调整至角度为零；调整后的图一和图二计算运动半径比一，同理得到运动半径比二；根据运动半径比一得到轴心距半径比一，同理得到轴心距半径比二；根据轴心距半径比一和轴心距半径比二矫正得到图三和图四；得到矫正后无畸变图像展开得到无失真展开图像。本发明采用上述内容的一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，通过运动轨迹来计算每一帧图片的矫正参数，利用边缘而非中心的像素，精度高鲁棒性强。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.033 seconds)
