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公开(公告)号：CN114462558A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210382999.5
申请日：2022-04-13
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种数据增广的监督学习图像缺陷分类方法与系统，所述方法包括如下步骤：获取待训练图像；将所述待训练图像输入至感兴趣区域特征提取模块，以得到图像感兴趣特征区域；构建数据增广模型，对所述图像感兴趣特征区域进行数据增广，以得到数据增广后的数据集；构建监督学习神经网络模型，利用所述数据增广后的数据集对所述监督学习神经网络模型进行训练；将待预测区域图像放入至训练完的监督学习神经网络模型中进行预测，以得到图像分类结果。本发明具有人工标记需求小，分类识别性能良好，鲁棒性较高，可扩展性强的优点。
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公开(公告)号：CN119540702A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510073715.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 巫平强 , 谢云敏 , 李得志 , 万好 , 刘邦 , 曾赟 , 华威 , 周志豪 , 陈显彪 , 陈宇聪 , 饶繁星 , 杨小品 , 张文华 , 彭聪 , 金子涵 , 周娱璐 , 易可欣 , 陈昱璋
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种输变电设备巡检红外与可见光图像融合方法，S1：获取电力设备的红外图像与可见光图像，构建电力设备的图像数据集，并划分为训练集与测试集；S2：构建红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion；S3：利用训练集中电力设备的红外图像与可见光图像对红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion进行训练，得到训练好的红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion；S4：将测试集中电力设备的红外图像与可见光图像输入训练好的红外与可见光图像融合网络模型EIVFusion中得到融合图像。本发明能够将可见光图像以及红外图像中的特征很好地提取出来并融合在一起，可实现输变电设备巡检红外图像与可见光图像的高性能融合。
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公开(公告)号：CN119540566A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510073511.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 曾赟 , 谢云敏 , 华威 , 刘邦 , 廖展鹏 , 巫平强 , 陈宇聪 , 李得志 , 万好 , 饶繁星 , 陈显彪 , 张文华 , 杨小品 , 彭聪 , 易可欣 , 周娱璐 , 金子涵 , 陈昱璋
IPC: G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路巡检图像去噪方法及系统，包括以下步骤：S1：获取绝缘子原始图像，对原始图像添加噪声，构建绝缘子噪声图像数据集；S2：基于SADNet去噪网络模型进行改进，引入Mix模块、CSM模块和CCAM模块，构建SADNet‑S去噪网络模型；S3：利用绝缘子噪声图像数据集对SADNet‑S去噪网络模型进行训练，获得最优训练权重；S4：将最优训练权重载入SADNet‑S去噪网络模型，将待测绝缘子噪声图像输入SADNet‑S去噪网络模型得到去噪后的绝缘子图像。本发明提出基于多尺度特征提取，动态自适应过滤和注意力机制改进的SADNet‑S去噪网络模型，通过采用SADNet‑S去噪网络模型，充分发挥其强大的泛化性和鲁棒性，以实现高效的图像去噪并显著提升目标检测精度。
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公开(公告)号：CN119444752A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510037996.1
申请日：2025-01-10
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 曾兵 , 周志豪 , 谢云敏 , 华威 , 李得志 , 万好 , 巫平强 , 刘邦 , 陈显彪 , 陈宇聪 , 饶繁星 , 杨小品 , 张文华 , 彭聪 , 周娱璐 , 金子涵 , 易可欣 , 陈昱璋 , 胡昱帆
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V20/17 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级CGC‑YOLO的绝缘子缺陷检测方法，S1：构建输电线路绝缘子缺陷的图像数据集，并划分为训练集和验证集；S2：构建CGC‑YOLO网络模型，该模型包括主干网络、颈部网络与头部网络；S3：利用训练集的绝缘子缺陷图像对CGC‑YOLO网络模型进行训练，并利用验证集的绝缘子缺陷图像在训练过程中评估CGC‑YOLO网络模型的性能，得到训练好的CGC‑YOLO网络模型；S4：将待测绝缘子缺陷图像输入至训练好的CGC‑YOLO网络模型进行绝缘子缺陷的检测。本发明通过优化模型结构和引入创新的模块，在低计算量下实现了高精度的绝缘子缺陷检测，适用于复杂环境下的高效巡检需求，显著提升了检测效果和设备端的实用性。
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公开(公告)号：CN119044787B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411555975.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/374 , G01R31/392 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种锂电池剩余使用寿命预测方法及系统，将至少一个历史放电电压数据子序列进行对齐，并基于预设的滑动窗口在至少一个历史放电电压数据子序列上滑动，每次滑动时计算滑动窗口中的历史放电电压数据变化量，并根据各个历史放电电压数据变化量的平均值作为电压修正系数，根据电压修正系数，采用预设的修正规则对第一放电电压数据进行修正，得到当前循环周期下的第一目标放电电压数据，并根据预设的初始放电电压数据以及与初始放电电压数据相对应的初始循环次数，确定与第一目标放电电压数据相对应的当前剩余循环次数。尽可能的剔除锂电池发热造成的干扰，能够较为准确的基于放电电压的变化确定当前锂电池的剩余循环次数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118505710A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410978434.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 周千皓 , 何帝霖 , 周宇 , 郝仕涛 , 廖展鹏 , 周志豪 , 易可欣 , 周娱璐 , 缪旭洋 , 周庆阳 , 陈显彪 , 曾兵 , 谢云敏 , 杨小品 , 张文华 , 饶繁星
IPC: G06T7/00 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06T7/10 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的绝缘子目标检测方法及系统，方法包括：构建目标检测网络；根据预设的教师网络的输出结果，采用预设的知识蒸馏策略对目标检测网络进行迭代训练，并在每次迭代训练过程中，根据效能跃升学习策略网络对知识蒸馏策略中的学习参数进行更新，得到最终的绝缘子检测模型；将包含绝缘子的紫外图像输入至绝缘子检测模型中，绝缘子检测模型输出与紫外图像相对应的分割图像，分割图像中仅包含绝缘子。
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公开(公告)号：CN118334323A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410764478.5
申请日：2024-06-14
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于紫外图像的绝缘子检测方法及系统，方法包括：构建目标检测网络，所述目标检测网络包括特征提取网络、特征金字塔网络以及输出网络；根据预设的通道联合层剪枝策略对所述目标检测网络进行裁剪，得到最终的绝缘子检测模型，所述通道联合层剪枝策略包括层剪枝子策略以及核裁剪子策略；将包含绝缘子的紫外图像输入至所述绝缘子检测模型中，所述绝缘子检测模型输出与所述紫外图像相对应的分割图像。通过轻量化池化金字塔结构来加快网络模型收敛丰富特征图表达能力，同时使用轻量化注意力机制增加对关键特征的权重，以达到提升绝缘子检测模型分割精度。
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公开(公告)号：CN117292120B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311586623.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种轻量化可见光绝缘子目标检测方法及系统，方法包括：构建SSD检测网络模型；将待检测的可见光图像输入至目标检测网络模型中，目标检测网络模型通过主干特征提取网络和附加层对可见光图像进行特征提取，提取出不同尺度的特征图，并通过至少一个检测头预测不同尺度的特征图中每个位置上存在的目标的类别和位置，得到与至少一个检测头对应的至少一个输出结果；将至少一个输出结果映射至待检测的可见光图像上进行非极大值抑制，得到目标输出结果。采用无锚框检测头，不需要预定义和生成锚框，通过直接回归目标的中心点和边界框，可以更准确地定位目标同时更好地适应不同(56)对比文件Jun Zhang,et al.MBAB-YOLO: A ModifiedLightweight Architecture for Real-TimeSmall Target Detection《.IEEE Access》.2023,第78384-78401页.朱有产;王雯瑶.基于改进Mask R-CNN的绝缘子目标识别方法.微电子学与计算机.2020,第37卷(第02期),第69-74页.
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公开(公告)号：CN116721420A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311001158.6
申请日：2023-08-10
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种电气设备紫外图像的语义分割模型构建方法及系统，方法包括：获取电气设备紫外图像集，对电气设备紫外图像集中的各个电气设备紫外图像进行图像标注，并将标注后的电气设备紫外图像集划分为训练子集、测试子集和验证子集；根据训练子集构建语义分割模型，语义分割模型包括卷积层、改进SPPF空间金字塔结构、改进CA注意力机制、下采样层以及上采样层基于改进的剪枝策略对语义分割模型进行剪枝操作，得到目标语义分割模型；根据测试子集和验证子集对目标语义分割模型进行测试和验证。通过引入改进SPPF空间金字塔结构实现多尺度信息提取，同时在语义分割模型解码部分嵌入改进CA注意力机制模块增强对关键特征信息的注意力。
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公开(公告)号：CN217740612U
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202221429235.9
申请日：2022-06-09
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H01M10/058 , H01M10/0525
Abstract: 本实用新型涉及锂离子电池生产技术领域，特别是涉及一种锂离子电池封口装置，包括工作台，工作台下端部四角处均固定安装有支撑腿，工作台上端部中心处开设有放置槽，放置槽内壁中对称开设有连通槽，工作台上端部对称开设有插槽，夹持机构包括封口板，封口板与连接块固定连接，封口板侧壁上对称固定安装有滑条，封口板内部对称滑动安装有第一滑柱，两个第一滑柱均与工作台固定连接，封口板内部对称滑动安装有第二滑柱，两个第二滑柱位于两个第一滑柱之间，两个第二滑柱表面均套设有第一弹簧，两个第二滑柱下端部均固定安装有第一楔形块，在封口过程中可同步完成其固定作业，使得该设备在使用时便捷度更高。
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