公开(公告)号：CN117788402A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311794749.3

申请日：2023-12-25

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 沙晓鹏 ,  谢德瀚 ,  孙文博 ,  孙凯 ,  李文超

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种基于LIDD‑Net高实时轻量化网络的工业产品缺陷检测方法，涉及工业产品缺陷检测技术领域，本发明设计了SimDo模块，SimDo模块有效解决了网络通道冗余问题，降低模型复杂度的同时增强了网络对复杂缺陷的特征提取能力。通过设计多尺度特征融合模块MCFFM来有效的捕获平衡的非局部上下文特征和局部目标特征。之后通过将结构重参数化思想与Ghost卷积相结合设计出RepModule，由RepModule组成的特征融合网络可以增强对缺陷目标的检测能力。最后使用更先进的SIoU Loss作为边界框回归的损失函数。整个网络采用端到端的方式进行训练，直至模型收敛。本发明在提高工业缺陷检测精度的同时，降低了模型的参数量和复杂度，满足工业检测实时性的要求。

公开(公告)号：CN116957164A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311011225.2

申请日：2023-08-11

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李文超 ,  朱宇杰 ,  管政 ,  沙晓鹏 ,  郭周鹏 ,  谢德瀚

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种基于LightGBM‑XGBoost集成学习的农药残留量测量方法，涉及农业药物残留技术领域，本发明基于作物生长时的实际农药残留数据，整合了多种机器学习算法的数据驱动方法来分析作物农药残留量与作物生长时的各种外界因素之间的关系。猎人猎物优化算法的使用可以自动得出模型中超参数的最优值，使模型的精度大大提升、泛化性更强。并可以代替人工进行调参，节省工作人员的时间与精力，提升工作效率，对种植户使用农药有特殊指导意义，而且还可以为国家制定农药残留相关法则提供参考依据。

公开(公告)号：CN116543290A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310591616.X

申请日：2023-05-24

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李文超 ,  郭周鹏 ,  沙晓鹏 ,  管政 ,  朱宇杰 ,  谢德瀚

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于新型半断层FPN+PAN特征融合网络的小目标检测方法，属于目标检测领域。本方法在FPN+PAN特征融合网络的基础上切断其中FPN较深层的信息传递过程，有效地削弱浅层特征图的尺度混淆问题，提高了小目标检测精度。同时，采用Dconv模块与C3‑Res模块构成的特征提取网络，以自适应提取特征并加深网络深度。同时，采用K‑means++算法得到先验框，加速模型收敛。最后，对检测结果进行非极大值抑制，筛出重叠物体框，整个网络采用端到端的方式，整体进行网络权值的更新，直至收敛。最终，提出的新型半断层FPN+PAN多尺度特征融合网络有效地提高了复杂背景、多尺度目标下的小目标检测精度。