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公开(公告)号：CN114820381B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210528955.9
申请日：2022-05-16
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于结构信息嵌入和注意力机制的数字图像修复方法，包括如下步骤：首先对公开数据集图像进行尺寸处理、数据增强并采用RTV方法提取结构信息；而后构建基于结构信息嵌入和注意力机制的图像修复网络，利用结构信息及图像特征共享的生成器同时进行结构修复及嵌入指导图像特征重构；利用带光谱归一化的铰链形式结构信息判别器对修复的平滑图像的真伪进行判别；采用联合损失约束模型优化方向；利用训练好的模型权重参数及构建的修复网络可进行对破损图像完成修复任务及效果评估；本发明可以更好地表征结构信息，使得修复后的图片具有更合理的结构及更真实的视觉效果，主客观测试评价结果和对比实验都证明了本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN119784628A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411846243.7
申请日：2024-12-16
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件扩散概率模型的指纹图像修复方法，涉及安全与身份认证技术领域，包括如下步骤：首先构建包含各种指纹特征的指纹数据集，并对指纹数据集进行扩增；其次对原始指纹图像采用阈值分割得到含有指纹信息的前景区域即待修复指纹图像；而后构建并训练无条件扩散概率模型生成指纹先验信息；最后，将待修复指纹图像的已知区域像素值和掩码信息作为条件信息输入到反向迭代去噪网络中以引导指纹图像生成；本发明可以更好地学习指纹图像丰富的语义信息，且对任意形状掩码具有较强泛化能力，使得修复后的指纹图像结构合理、纹理清晰；主客观测试评价结果和定量对比实验都证明了本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN116798093A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310683984.7
申请日：2023-06-10
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/24 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/34
Abstract: 本发明公开了一种基于课程学习和标签平滑的两阶段面部表情识别方法，包括如下步骤：首先将原数据集标签处理为二级结构的标签，即每个训练样本包含一个粗分类标签和细分类标签；随后设计包含粗分类网络和细分类网络的两阶段分层级联卷积神经网络；而后将课程学习的思想引入面部表情识别中，设计样本置信度感知的步调学习模块和动态标签平滑模块，根据训练进度动态调整平滑因子的大小，并逐步引入由易到难的训练样本；利用训练好的模型权重参数和构建的识别网络进行表情识别效果评估；本发明对包含易混淆标签和噪声标签的面部表情具有良好的鲁棒性和泛化性，主客观测试评价结果和对比实验都证明了本发明方法的有效性和先进性。
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公开(公告)号：CN110515391A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910767582.9
申请日：2019-08-20
Applicant: 西南石油大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于梯度函数的无人机编队三维避障方法，(1)准备若干架无人机；(2)规定起始位置与三维目标位置，确定起始位置与目标位置之间，目标位置周围无其他障碍物；(3)开始起飞，每架飞机向各自目标位置移动，每当某一架飞机移动一步，扫描全局飞机位置；(4)存储最新扫描得到的值，并准备下一步更新；(5)根据最新存储的数据，计算相邻两两飞机之间的距离，判断是否有飞机满足避障条件，即最近距离是否靠近安全距离；(6)进入编队飞行状态，假设满足避障条件，则避障过程建立的模型；重复步骤(3)到步骤(5)，避障策略采用步骤(6)。本发明更好实现了机群内，机对机的动态避障，使得在三维空间内更加灵活。
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公开(公告)号：CN107492082A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710908722.0
申请日：2017-09-29
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开一种利用边缘统计特征的MRF样本块图像修复方法，包括以下步骤：对待修复图像I，确认破损区域为Ω；对待修复图像I划分为边缘特征图像Iedge和非边缘特征图像Inon-edge；分别统计相似样本块间的偏移映射，将偏移映射作为候选标签用于下一步的优化求解；利用Curvelet变换提取待修复图像I的8方向特征；构造保持邻域连续一致性的全局能量方程；利用选择出的候选标签和多标签图割算法求解全局能量极值；将每个节点对应标签的信息复制到未知区域中，得到修复后图像IR。本方法能够有效地保持修复后图像中结构部分的连贯性，使得修复后图像看起来更加自然，更符合人眼视觉要求，尤其适合具有复杂纹理和结构特征的真实照片或合成图像的修复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117078523B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202310703775.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于叠加融合结构信息和密集多尺度特征的图像修复方法，包括如下步骤：首先对公开数据集进行处理得到融合结构信息；然后建立叠加融合结构信息和密集多尺度特征的图像修复网络，利用融合结构信息重构和图像特征重构共享的生成器同时修复融合结构信息和生成图像特征；利用改进的密集多尺度特征融合模块增大网络的感受野并使用空洞卷积提取丰富多尺度信息；设置优化策略训练修复网络并采用联合损失约束网络优化方向；利用训练好的图像修复模型及模型权重参数对破损图像进行修复及效果评估；本发明能够更好地表征图像结构信息，使得修复后的图像具有更合理的结构及更真实的视觉效果，主客观测试评价结果均证明了本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN119643593A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411804787.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 西南石油大学
IPC: G01N22/02 , G06F18/2411 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于微波的聚乙烯管热熔焊接缺陷检测系统，涉及聚乙烯管热熔焊接接头缺陷检测技术领域，包括如下步骤：首先采集正常的和包含缺陷的热熔焊接接头的微波反射信号并进行归一化；将处理后信号进行切片，对切片片段进行标注并提取时域和频域特征，构建缺陷样本数据集；对提取特征进行特征选择，选出对识别准确度贡献最高的10个特征；构建支持向量分类器模型，使用特征选择后的数据集进行训练，并对模型进行超参数优化，得到最佳分类模型；设计并实现聚乙烯管热熔焊接缺陷检测系统，检测焊接处是否包含缺陷以及缺陷位置；本发明可实现对聚乙烯管热熔焊接缺陷的精准检测，快速识别缺陷和位置，为聚乙烯管质量安全检测提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN114863938B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210570511.1
申请日：2022-05-24
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开一种基于注意力残差和特征融合鸟声识别方法和系统，包括如下步骤：首先对鸟类声音训练集进行分帧、加窗的预处理操作；再通过两种特征提取方法对预处理后的鸟类声音训练集进行处理，并将得到的特征信息转换为能量频谱图像；训练阶段使用带有水平垂直注意力结构模块的残差网络和交叉熵损失函数计算出鸟类种类的概率，得到最终的分类预测层，实现对鸟类声音的分类预测；设计并实现一种鸟类声音识别系统，该系统能够使用本发明提出的方法进行鸟类声音识别分类。本发明提升了对声音混淆度高的鸟类声音识别准确率，能够通过测试结果证明本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN116721033A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310740661.7
申请日：2023-06-21
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/60 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于随机掩码卷积和注意力机制的单幅图像去雾方法，包括如下步骤：对公开的清晰/含雾图像数据集进行裁剪，并随机水平或垂直翻转后得到训练集；构建基于随机掩码卷积和注意力机制的单幅图像去雾网络，网络整体采用编码器‑解码器结构。在编码器中利用随机掩码卷积提取含雾图像特征，再通过坐标注意力模块、残差块和密集特征融合模进一步处理含雾图像特征；在解码器中使用反卷积、坐标注意力模块和密集特征融合模块对编码阶段生成的图像特征解码，以恢复到最初的图像特征尺寸；本发明可以更好恢复雾图的结构和色彩信息，使得恢复后图像更符合人眼视觉要求，主客观评价结果能够证明本发明方法的有效性。
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公开(公告)号：CN113591795B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110957384.6
申请日：2021-08-19
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于混合注意力特征金字塔结构的轻量化人脸检测方法和系统，包括如下步骤：首先对小尺寸人脸训练集图像进行缩放处理及数据增强，得到待提取特征的图像；而后使用轻量化卷积神经网络提取图片特征；在多个特征尺度上对特征进行采样并融合不同尺度的特征；而后使用残差瓶颈层结构处理特征层并通过混合注意力金字塔结构得到最终的检测预测层；使用无锚检测方法和聚焦损失函数对预测层进行计算并回归出图像中所包含的人脸位置；设计并实现一种人脸检测系统，该系统使用本发明提出的算法进行快速人脸图片检测和视频检测。本发明对复杂场景中受遮挡、多尺度的密集人脸检测具有鲁棒性，测试结果和对应的人脸检测图片都证明了本发明方法的有效性。
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