公开(公告)号：CN116402785A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310344743.X

申请日：2023-04-03

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 陈国荣 ,  钟银凤 ,  简夜明 ,  黄家铭 ,  袁巧 ,  李朗 ,  肖彦冰 ,  汪博成 ,  文婷婷 ,  张毅轩

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/20 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意力机制的钢轨表面缺陷检测方法及系统方法包括如下步骤：S1：获取钢轨表面图像数据；S2：对获取的钢轨表面图像数据进行FT显著图提取；S3：对获取的钢轨表面图像数据进行CA显著图提取；S4：将步骤S2提取的FT显著图与步骤S3提取的CA显著图进行小波融合；S5：对融合后的显著图进行阈值分割；S6：使用YOLOv5算法架构对分割后的图像进行缺陷分类检测。其效果是：本发明可以克服光照影响，实现对钢轨的缺陷进行精准分类检测，为设备维护人员的缺陷探测带来便利。

公开(公告)号：CN114998831A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210559677.3

申请日：2022-05-23

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 文婷婷 ,  陈国荣 ,  张毅轩 ,  汪博城 ,  胡彪彪 ,  黄佳铭 ,  肖彦冰 ,  袁巧

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算及改进的YOLOv3的火灾检测方法及系统，图像经过随机裁剪和扩容，增加模型的泛化能力，能够更好地学习到目标特征；在YOLOv3的基础上对算法进行改进，将骨干网络Darknet‑53替换为ResNet50‑vd网络，并采用可变形的卷积层替换了ResNet50‑vd中的一部分卷积层，在多尺度检测中添加104×104尺度的检测以及扩展步长2，4，8，使之可以对火灾进行更好的检测。计算差别区域的损失值，继而调整下一次迭代的模型参数，提升了模型对火灾区域的检测精度，最终得到最优的模型效果，并保存。与同类火灾检测算法相比具有更好的鲁棒性，无论是在准确度还是速度上都有良好的表现。不仅在大火灾区域的图像上有良好的检测结果，在小火灾区域都可适用，通用性强。

公开(公告)号：CN116206135A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211422760.2

申请日：2022-11-15

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 陈国荣 ,  黄佳铭 ,  李朗 ,  肖彦冰 ,  文婷婷 ,  袁巧 ,  钟银凤 ,  张毅轩 ,  胡彪彪 ,  汪博城 ,  袁钰 ,  段鸿俊 ,  杨俊良 ,  杜重灵 ,  魏金圣

IPC: G06V10/58 ,  G06V10/56 ,  G06V10/22 ,  G06T7/00 ,  G06T5/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请涉及一种基于高光谱图像的溢油区域确定方法和装置，属深度学习及计算机视觉技术领域领域，通过对某些溢油区域明显的波段图像进行裁剪，标注溢油与非溢油区域形成原始训练、测试数据集，保证了前期算法所需的数据的准确性，进而保证算法的科学性，利用卷积神经网络的计算能力，采集数据集中不同程度的图像特征，最后将不同的特征层进行融合，作为最终分割溢油区域的判断依据，进一步检验算法的准确性以及数据集制作的标准性，从而提高识别精度。