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公开(公告)号：CN118608901A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411074050.4
申请日：2024-08-07
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了图像处理方法、多模态图像生成模型的训练方法及装置，图像处理方法包括：将待处理文本输入至预先训练好的多模态图像生成模型中，输出目标缺陷图像；多模态图像生成模型为稳定扩散模型和目标LoRA模型相结合的模型；目标LoRA模型用于微调稳定扩散模型的权重参数；目标LoRA模型为与缺陷特征信息所属缺陷类别相匹配的模型。该方式中，由于目标LoRA模型为与缺陷特征信息所属缺陷类别相匹配的模型，因此，通过该目标LoRA模型和稳定扩散模型相结合的多模态图像生成模型，可以使生成的目标缺陷图像中准确包含该缺陷特征信息所描述的缺陷，提高了生成目标缺陷图像的便利性、可控性，进而可以提供满足需求的缺陷图像数量。
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公开(公告)号：CN116662039A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310913487.1
申请日：2023-07-25
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于共享内存的工业信息并行检测方法、装置及介质。包括：基于并行检测模型配置文件在后端创建指定数量的检测模型；通过检测模型基于共享内存配置文件加载共享内存；当前端接收到待检测工业信息时，将待检测工业信息保存到共享内存中；后端在确定各检测模型准备就绪时，通过各检测模型从共享内存中同步读取待检测工业信息，并对待检测工业信息进行并行检测处理所生成的后端消息进行汇总后保存到共享内存中。在进程间进行通信时仅需根据配置文件就可配置检测环境，提升了开发效率，通过模型配置文件在后端创建的多个检测模型从的共享内存中读取同一份待检测工业信息后并行进行处理，减少了数据传输的开销。
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公开(公告)号：CN116662038A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310913486.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于共享内存的工业信息检测方法、装置、设备及存储介质。包括：基于共享内存配置文件和内存管理组件加载共享内存，以使前端和后端具有读写共享内存的权限；当前端接收到待检测工业信息时，通过调用内存管理组件将待检测工业信息保存到共享内存中；后端通过调用内存管理组件直接从共享内存中读取待检测工业信息，将对待检测工业信息进行检测处理所生成的后端消息保存到共享内存中；前端通过调用内存管理组件对共享内存中的后端消息进行读取以获取工业信息检测结果。通过创建共享内存为前后端通信提供途径，前端仅需通过调用接口将待检测工业信息保存到共享内存，后端无需进行额外数据复制，提高了数据传输速度和目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN116091496A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310362211.9
申请日：2023-04-07
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于改进Faster‑RCNN的缺陷检测方法及装置，先获取冲压成品的待检测图像，再通过预先训练好的改进的Faster‑RCNN模型对待检测图像进行缺陷的检测，得到待检测图像的检测结果；其中，改进的Faster‑RCNN模型包括主干网络、区域建议网络、感兴趣区域池化层和头部网络，主干网络包括特征提取模块，特征提取模块采用多个卷积块并在指定相邻卷积块之间设置有注意力模块。采用本发明可以更好地识别出缺陷并将缺陷与正常区域区分开来，从而避免误检、漏检等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115078397A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210849990.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
IPC: G01N21/90
Abstract: 本发明提供了一种药瓶检测系统、方法及电子设备，涉及设备检测领域，该系统包括：药瓶传输单元、导向机构、视觉检测单元以及收集单元；其中，药瓶传输单元中设置有传送装置，通过传送装置将待测药瓶依次传送至导向机构和视觉检测单元中；导向机构设置有引导通道及光电传感器，利用光电传感器对经过引导通道的待测药瓶的姿态进行确定；视觉检测单元包含多个不同功能的缺陷检测单元，收集单元根据视觉检测单元的检测结果，控制待测药瓶放置在对应的收集区域中。该系统通过视觉检测单元内置的多个检测单元实现了对多种待测药瓶的缺陷进行检测，解决了现有技术在药瓶缺陷检测过程中存在的精度低、速度慢、通用性差的问题。
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公开(公告)号：CN117875362B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410276489.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
IPC: G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/098 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种大模型的分布式训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，本发明能够获取资源需求配置信息和待训练的大模型的模型配置信息；基于资源需求配置信息和模型配置信息，依次对大模型的模型结构和应用数据进行流水线并行和张量并行的切分；对当前切分结果进行时间维度和资源维度的评价，得到当前评价指数值；基于当前评价指数值对当前切分结果进行优化，得到大模型的目标切分结果，以基于目标切分结果对大模型进行分布式训练。这样用户只需要给出资源需求和大模型的模型配置信息，即可进行动态组网，且优化时考虑了时间维度和资源维度，因此可以提高训练精度，最大化并行性能。
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公开(公告)号：CN113592017B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110912307.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开是关于一种深度学习模型标准化训练方法、管理系统、处理终端，涉及深度学习模型训练技术领域。处理训练所需数据，对其进行收集整理、标注，并进行数据检查；将得到的数据进行格式转化，得到模型训练能够读取的数据格式；为模型制定训练策略；开始训练，分析模型训练过程中产生的日志文件，监控模型训练过程；在训练完成后对模型进行测试以查看训练效果。本发明对模型训练制定了标准化步骤，并且建立了模型训练标准化的管理系统，能够很好的解决模型训练效率低下、问题定位困难、上手难度高等问题，应用本发明，可以有效地提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN117875362A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410276489.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
IPC: G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/098 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种大模型的分布式训练方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，本发明能够获取资源需求配置信息和待训练的大模型的模型配置信息；基于资源需求配置信息和模型配置信息，依次对大模型的模型结构和应用数据进行流水线并行和张量并行的切分；对当前切分结果进行时间维度和资源维度的评价，得到当前评价指数值；基于当前评价指数值对当前切分结果进行优化，得到大模型的目标切分结果，以基于目标切分结果对大模型进行分布式训练。这样用户只需要给出资源需求和大模型的模型配置信息，即可进行动态组网，且优化时考虑了时间维度和资源维度，因此可以提高训练精度，最大化并行性能。
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公开(公告)号：CN116204670A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310465739.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司
IPC: G06F16/51 , G06F3/0481 , G06V10/774 , G06V20/60 , G06F16/54
Abstract: 本发明提供了一种车辆目标检测数据的管理方法、系统及电子设备，该方法可利用预设的可视化平台，可以实现对数据集的全生命周期管理，包括存储、筛选、导出、训练、评估和修改等功能，提高了数据管理的效率和便捷性，提升了数据融合的便利性；并通过交互混淆矩阵对车辆目标检测图片中的异常图片进行展示，直观的对异常图片中对应的属性数据标签进行标注修改，提高了数据管理效率，从而解决了现有技术的车辆目标检测数据在管理过程中存在的数据管理效率低下、数据融合方式单一的问题。
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