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公开(公告)号:CN118968215A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410979014.6
申请日:2024-07-22
申请人: 广州致衣信息科技服务有限公司
发明人: 张悦芮
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种样衣图规范性检测方法、系统、设备及存储介质,其技术方案要点是:获取训练样本集、样衣正面图、样衣侧面图和样衣背面图;采用所述训练样本集对神经网络进行训练得到样衣规范检测模型;将所述样衣正面图、样衣侧面图和样衣背面图输入给样衣检测规范模型,得到检测结果;根据所述检测结果判断是否上传样衣正面图、样衣侧面图和样衣背面图;本申请具有效率更高,更加合理且有效地规范样衣图片拍摄质量,且为下游审核流程提供了更为标准的图片的效果。
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公开(公告)号:CN118968199A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411441031.0
申请日:2024-10-16
申请人: 中交一公局西南工程有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/46 , G16C20/40
摘要: 本发明涉及土木工程技术领域,具体为一种隧道混凝土检测分析方法及系统,包括以下步骤:基于图像采集设备,采集隧道多个区域的混凝土图像数据并进行处理,识别裂缝的位置和分布情况,获取裂缝位置识别结果。本发明中,通过环境光照调整图像采集参数,结合边缘检测技术准确识别裂缝位置,提高了裂缝检测的准确性和效率,通过裂缝的几何特征分析与分类,进行裂缝扩张路径预测和结构稳定性分析,利用分形维数评估裂缝的复杂性,提高对隧道结构稳定性影响的评估能力,通过化学传感器提供的数据和混凝土结构损伤的分析,准确识别混凝土的腐蚀进程,为维护决策提供数据支撑,结合环境影响评估混凝土的耐久性,提升隧道安全管理的前瞻性和有效性。
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公开(公告)号:CN118968197A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411433361.5
申请日:2024-10-15
申请人: 中国地质大学(武汉)
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084
摘要: 本发明提供一种基于深度学习的地质构造识别方法、系统以及电子设备,涉及地质特征检测融合技术领域,其中,基于深度学习的地质构造识别方法包括:获取样本地质段的初始图像;对所述初始图像进行标注处理和特征权重计算,得到对应的地质特征信息;基于所述地质特征信息和所述初始图像中的图像特征信息对预设深度学习模型进行训练,生成目标深度学习模型;将待识别地质段对应的待识别图像输入至所述目标深度学习模型进行识别,输出得到所述待识别地质段的地质构造信息。通过将标注和计算得到的地质特征信息和图像特征信息共同作为训练数据,对深度学习模型进行训练,提高了模型训练精度,进而提高了对地质构造的识别精度和全面性。
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公开(公告)号:CN118968184A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411159232.1
申请日:2024-08-22
申请人: 湖北本地人科技有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/082
摘要: 本发明公开了一种基于伪标签不确定性感知和双图驱动的不完备多视图多标签分类方法,属于模式识别技术领域,包括:通过特征级别和标签级别上的双重图约束学习的方法让提取的特征能够保持原始数据的拓扑结构,并设计基于伪标签不确定性感知的策略来充分利用不完备多标签数据中的语义信息,进而提升模型在不完备多视图不完备多标签数据上的分类性能。
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公开(公告)号:CN118968171A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411056523.8
申请日:2024-08-02
IPC分类号: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了顾及全局一致性和边缘特异性的遥感影像农作物分类方法,涉及图像处理技术领域,本发明利用频谱域特征学习提升深度学习网络对作物复杂特征的捕捉能力,采用傅里叶变换策略和自适应的动态滤波器构建AFSF模块,设计一种基于傅里叶频谱域学习的卷积神经网络FSEU‑Net,方法包括:高时间分辨率遥感影像的获取及预处理,农作物样本集制作,训练卷积神经网络模型,自适应动态滤波模块,模型测试并实现农作物分类结果输出。本发明提升了不同农作物类间差异与缩小相同作物类内差异,增强农作物间的可分离度,提高模型的性能,为全球土地面积的智能化农业生产准确统计提供一种有效的技术支撑。
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公开(公告)号:CN118968150A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411012654.6
申请日:2024-07-26
申请人: 东北大学
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/54
摘要: 本发明公开了一种基于多目标分形进化网络的金相组织识别方法,涉及钢铁材料图像识别领域。本发明基于分形维数偏差的数据迁移方法,将具有分形特征的织物纹理图像进行数据迁移,第一次扩充金相组织图像数据量;基于金相组织数据,通过生成对抗网络生成新数据进行第二次金相组织图像数据的扩充;将扩充后的数据输入分形网络对其训练实现金相组织识别,在训练过程中,采用多目标差分进化算法优化分形网络,得到帕累托最优解;最后,采用基于距离的方法确定Knee点,以获得金相组织识别模型,从而实现对实际应用时输入的金相组织图像进行金相组织识别。解决了金相组织识别难且数据量少,数据类型不平衡的问题,提高了金相组织识别准确率。
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公开(公告)号:CN118968142A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411005442.5
申请日:2024-07-25
申请人: 广东电网有限责任公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/044
摘要: 本发明公开了一种基于屋顶的光伏区域提取方法、装置、终端设备及存储介质,本发明的图像预测网络可以识别出屋顶图像中不同尺度下的杂物特征,且引入的注意力权重分配模块还可以基于融合的特征图来计算得出每个像素位置的注意力权重,以量化出每个像素位置的杂物特征在融合特征图中的贡献程度,从而能够提高后续对杂物识别的准确性,则基于准确识别的杂物区域图像来剔除屋顶图像中的杂物区域后,可以得到更加精准的光伏建设区域。本发明不仅可以学习到不同尺度下的杂物特征表示,还可以量化出每个像素位置在识别杂物时的贡献程度,实现了对屋顶图像中复杂多样的杂物特征识别和提取,从而提高了光伏可开发的有效区域提取的准确性,减少了误差。
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公开(公告)号:CN118968140A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410999797.4
申请日:2024-07-24
申请人: 西安交通大学 , 盘锦中录油气技术服务有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06N3/0895 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/44
摘要: 本发明公开了一种基于半监督学习的岩屑白光图片分类方法、系统、设备、介质及程序,属于石油/天然气探测技术领域。方法包括对获取岩屑白光图片数据进行处理,构建数据集;使用数据集来训练基于半监督学习的岩屑白光图片分类网络,得到分类网络模型;设计损失函数对分类网络模型进行迭代训练,得到最终的分类网络模型;基于最终的分类网络模型对采集到的白岩图片进行分析,根据分析结果生成分类结果。本发明能够有效地帮助探测技术人员进行岩屑类型判断,提高对岩屑类型的分类工作效率,提升探测速率。
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公开(公告)号:CN118968139A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410998132.1
申请日:2024-07-24
申请人: 浙江大学 , 中邮消费金融有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V40/16 , G06V40/18 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06V20/40
摘要: 本发明公开了一种基于局部关键位置增强的数字人视频生成方法和系统,包括:获取单目视频并提取关键点序列;使用基于OPENGL的实时神经语义图像绘制方式对关键点序列进行实时绘制,得到神经语义图像序列和眼睛注视图像序列;在包含生成器和图像质量判别器的StyleUNet网络中引入用于局部特征判别真伪的局部判别器来构建多判别器联合优化的对抗学习框架,并构建正常样本和困难样本对对抗学习框架进行二阶段的对抗训练,训练结束后生成器作为视频生成模型;利用视频生成模型基于神经语义图像序列、眼睛注视图像序列、以及引入的随机噪声连续生成数字人图像,并为连续的数字人图像添加音频得到高保真、时序连续地生成数字人视频。
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公开(公告)号:CN118968122A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202410947796.5
申请日:2024-07-16
申请人: 江苏前锦炉业设备有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V20/70
摘要: 本发明涉及锂电池生产技术领域,具体涉及一种锂电窑炉烧结颗粒分布匀称性识别系统,包括:相机模组,用于采集锂电窑炉烧结颗粒盛放皿中盛放的烧结颗粒的图像数据;提取模块,用于接收相机模组采集的烧结颗粒图像数据,在烧结颗粒图像数据中提取烧结颗粒分布区域图像;识别模块,用于获取提取模块中提取的烧结颗粒分布区域图像,本发明通过采集锂电窑炉烧结颗粒图像数据的采集、处理、分析,对锂电窑炉烧结颗粒的匀称性进行有效判定,并在锂电窑炉烧结颗粒匀称性分析结果为锂电窑炉烧结颗粒不匀称时,在采集的锂电窑炉烧结颗粒图像数据中,对不匀称的区域进行标识,进而辅助锂电窑炉烧结颗粒生产管理人员更加高效的定位锂电窑炉烧结颗粒缺陷。
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