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公开(公告)号：CN117372686A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310775996.2
申请日：2023-06-28
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种遥感图像复杂场景语义分割方法及系统，属于遥感图像处理领域，其中方法包括：对目标区域进行影像采集，确定目标区域的遥感图像；基于卷积层，构建编码结构对遥感图像进行主干特征提取，根据主干特征设计特征复用模块；构建解码结构，根据解码结构设计跨区特征融合模块；根据解码结构设计多尺度损失融合模块；根据主干特征、特征复用模块、类别引导通道、跨区特征融合模块、多尺度损失融合模块构建遥感图像复杂场景语义分割模型；通过模型对目标区域的遥感图像进行分割。本申请解决了现有遥感图像语义分割技术在处理图像复杂场景时精度低的技术问题，达到了提高遥感图像复杂场景语义分割精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN108163076B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201711226512.X
申请日：2017-11-29
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种送水机器人，包括车架机构、控制系统、轮式行走机构和夹持机构；其中控制系统、轮式行走机构和夹持机构安装在车架机构上，轮式行走机构用于通过控制系统控制机器人的行走，夹持机构用于通过控制系统控制夹持水桶。本发明采用的夹持机构可以有效地用于夹持水桶，配合采用的轮式行走机构，可以让机器人在运水时在平地上行走，配合采用的可变轮，爬楼时张开为爪型结构，使得爬楼梯时更加平稳，配合辅助单排轮，可以让机器人爬楼时增大轮子与楼梯接触面积提供稳定车身以及爬楼缓冲的作用。采用升降机构，可以更方便实现将水桶通过夹持机构夹持。
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公开(公告)号：CN116310977A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310248947.3
申请日：2023-03-13
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06N3/084
摘要： 本申请涉及视频实例分割技术领域，提供了一种基于尺度自适应调控的弱监督视频实例分割方法，所述方法包括：确定第一交通场景视频实例分割数据集；将交通场景视频实例分割数据集输入策略输出模型中，输出第一输出结果；构建弱监督损失模块；构建自适应调控模块；构建生成调控模块；根据弱监督损失模块、自适应调控模块和所述生成调控模块生成交通场景弱监督视频实例分割模型，利用所述交通场景弱监督视频实例分割模型进行实例分割。解决了利用弱监督学习进行视频实例分割中，由于仅使用边界框进行网络训练导致大尺度动态范围的视频目标分割精度不足的问题，可以增强对目标适应性和重要区域聚焦能力，提高目标分割精度。
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公开(公告)号：CN113269275B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110685414.2
申请日：2021-06-21
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , B65G47/91 , B65G47/34 , B65G47/18 , A01K67/04
摘要： 本发明涉及一种蚕茧下茧实时检测方法，属于蚕桑业加工技术领域。该方法通过对YOLOv3深度学习目标检测算法进行基于锚点框参数预置、通道剪枝和嵌入感受野模块改进后以在蚕茧生产加工过程中选茧时对下茧进行实时检测。该蚕茧分选机的上料装置用于蚕茧上料，输送装置用于输送蚕茧，图像采集装置用于对输送装置上的蚕茧进行拍照，获取蚕茧图像，下茧抓取装置用于对蚕茧进行抓取剔除，上车茧储存装置用于对蚕茧进行储存。蚕茧分选机根据下茧实时检测方法输出的坐标对下茧进行抓取剔除，对上车茧收集储存，从而提高了蚕茧生产加工的生产效率及茧丝质量，降低生产成本。本发明方法的蚕茧分选机具有结构简单、分选质量精准、工作效率高等特点。
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公开(公告)号：CN114973306A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210073729.6
申请日：2022-01-21
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/774
摘要： 本发明涉及一种精细尺度嵌入的轻量级红外实时检测方法与系统，属于机器视觉领域。本方法对获取的红外图像数据集进行剔除和行人姿态扩充，构建红外行人数据集；将红外行人数据集分为训练集和测试集，并进行标注；采用K‑means++算法对红外行人数据集进行聚类分析，预置目标检测模型候选框参数；在Yolov4‑tiny网络基础上嵌入红外行人目标精细尺度，加深主干网络，构建精细尺度嵌入的红外行人目标检测网络结构；将红外行人数据集输入精细尺度嵌入的红外行人目标检测网络结构进行训练获得红外行人目标检测模型；将红外行人目标检测模型通过通道剪枝获得轻量级红外行人目标检测模型，利用知识蒸馏算法完成模型的微量调控；通过轻量级红外行人目标测模型对红外行人检测。
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公开(公告)号：CN114973116A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210073745.5
申请日：2022-01-21
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种自注意力特征嵌入夜间机场跑道异物检测方法与系统，属于异物检测领域。本方法包括搭建图像采集系统，采集入侵异物RGB图像，建立异物检测数据集；将异物数据集划分成训练集和测试集，标注训练集和测试集中图像，获取入侵异物的类别和位置标签；采用K‑means算法对异物数据集进行聚类分析，获取YOLOv5目标检测算法的先验框参数，采用自注意力特征嵌入网络模型CSPTNet从不同自注意力分支子空间提取特征信息并嵌入位置信息；以CIoU定位损失函数优化模型定位精度，使用CSPTNet训练夜间机场跑道异物数据集，得到夜间机场跑道异物入侵检测模型；采用测试集的异物数据进行测试；输入测试异物图片得到异物检测结果。本发明可实现夜间异物入侵实时检测。
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公开(公告)号：CN114964628A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210516324.5
申请日：2022-05-12
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明提供了一种氨气泄漏混洗自注意力轻量化红外检测方法及系统，涉及图像处理及气体泄漏检测技术领域，所述方法通过获得红外图像检测数据集；对红外图像检测数据集进行归一化处理后划分为训练集、测试集，并对红外图像检测数据集进行氨气泄漏红外数据标注；构建混洗自注意力网络结构；利用具有氨气泄漏红外数据标注的训练集对混洗自注意力网络结构进行训练，获得混洗自注意力网络模型；通过混洗自注意力网络模型对测试集进行检测，调用最终混洗自注意力网络模型及测试程序，输入氨气泄漏红外图像确定检测结果，达到在较远距离处就能实现对氨气泄漏的实时精确监测，保障工作人员安全并在氨气出现泄漏时及时作出响应，降低经济损失的技术效果。
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公开(公告)号：CN113392804B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110749503.9
申请日：2021-07-02
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/764 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种基于多角度的交警目标数据集的场景化构建方法及系统，其中，所述方法包括：采集第一天气状况数据集，并进行分类，生成第一、第二天气状况数据子集；并分别获得第一、第二天气能见度；构建第一角度交警数据集；获得第一用户图像集合；对第一用户图像集合进行距离远近的分类，生成第二角度交警数据集；对第一用户图像集合进行性别差异的分类，生成第三角度交警数据集；构建第一用户的多场景执勤数据集，并进行特征标注。解决了现有技术中存在单独针对交警目标的数据集构建不够完善，且无法基于真实的道路交通场景进行构建，使得无法充分应用交警目标数据集对交警的指挥手势进行准确判定的技术问题。
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公开(公告)号：CN113313130B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110749725.0
申请日：2021-07-02
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于遮挡的安检图像危险品检测方法及系统，其中，所述方法包括：对所述第一结构特征结果进行外观尺度进行分析，获得第一目标尺度分布结果；将所述第一结构特征结果和所述第一目标尺度分布结果输入第一危险品评估模型，获得第一危险品评估结果；根据第一类别损失权重系数和第一动态遮挡系数，获得第一安检影响因素；根据所述第一安检影响因素对所述第一危险品评估模型进行增量学习，获得第二危险品评估模型；根据所述第一危险品评估结果和所述第二危险品评估结果，生成第一危险品检测结果。解决了现有技术依赖个人主观判断且容易导致漏报，且现实安检场景待检目标尺度分布不均、遮挡现象严重导致漏检率较高的技术问题。
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公开(公告)号：CN113989524A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111253543.0
申请日：2021-10-27
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种多分辨率叶片样品外观特征提取方法，属于叶片检测技术领域。本发明方法通过全景图像传感器采集整张叶片外观特征图像，对图像进行ROI分割处理，去除背景并提取出整张叶片ROI和叶片主脉ROI；在整张叶片ROI中，计算出工业显微镜采样点的数量与位置数据信息；将采样点到主脉距离不小于距离阈值l的采样点和叶片交并比IOU不大于阈值p的采样点去除；根据已知工业图像传感器内参，通过坐标转换，将采样点像素坐标转换为世界坐标，计算出每个采样点工业图像传感器采样的移动距离L；计算出工业图像传感器移动至采样点的电机所需脉冲数P；通过电机所需脉冲数，将工业图像传感器移动至采样点位置，提取采样点的叶片外观特征高分辨率图像数据。
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