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公开(公告)号：CN119625056A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411584621.9
申请日：2024-11-07
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供一种绝缘子检测方法，包括以下步骤：S1、构建多姿态绝缘子串目标检测数据集；S2、构建绝缘子检测网络模型；S3、选定合适的位置进行网络剪枝，使得绝缘子检测网络模型轻量化；S4、训练绝缘子检测网络模型；S5、对待检测绝缘子串目标进行检测，将含有绝缘子串目标的图片输入训练好的绝缘子检测网络模型，输出图片中绝缘子串目标所在的每个外接矩形框位置的检测结果，通过以上步骤解决了现有目标检测方法在完成绝缘子目标检测任务时存在的多姿态的绝缘子串目标不能精确识别、复杂环境下的绝缘子目标识别效果差和大长宽比的绝缘子串识别准确率低等问题。
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公开(公告)号：CN114359151B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111481981.2
申请日：2021-12-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 组合SegNet网络和局部Nakagami分布拟合模型的超声图像分割方法，包括：(1)利用超声图像集和分割真值集对SegNet网络进行训练，预训练的SegNet网络进行超声图像的粗分割；(2)将SegNet网络的粗分割结果转化为初始化水平集函数，利用局部Nakagami分布拟合模型实现精分割，既能克服SegNet网络分割超声图像所出现的边缘定位精度不足问题，也能克服水平集分割方法的初始化敏感问题，从而实现高精度且高效率的超声图像自动分割。
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公开(公告)号：CN117830884A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311583446.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V30/148 , G06N3/084
Abstract: 一种基于人工智能模型的水尺验潮方法，包括：Step1、水尺图像数据的采集与预处理；Step2、水尺图像数据集的制作；Step3、YOLOv5s网络的轻量化改进与水尺数据集的预训练；Step4、水尺图像中字符的识别与水尺的读数；Step5、潮位值的计算。在YOLOv5s网络模型的基础上，将主干特征提取网络更换为PP‑LCNet网络，减少了参数量的计算，提高了检测速度，并使用DIoU‑NMS非极大值抑制方法，加速了最小化预测框和真实框的中心点距离的收敛，提高了检测精度。本发明通过实验验证，与其他算法相比，本发明具有明显的性能优势，在保证较高检测速度的同时，也能满足实际检测的精度要求，且模型占用内存小，适合后续摄像头的嵌入式开发。
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公开(公告)号：CN111815527B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202010550145.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 基于Weibull分布的混合高阶变分超声图像去噪方法，对超声图像进行噪声分布拟合，采用Weibull概率密度函数，对选定的图像局部均匀区域进行灰度直方图拟合，并对拟合分布参数采用最大似然法进行估计；根据拟合的噪声分布，推导对数真实无噪图像的似然函数，将似然函数进行负的对数变换，从而得到最小化能量函数的数据保真项；将对数真实无噪图像一阶正则化表达式和二阶正则化表达式进行加权融合，构建最小化能量函数的混合高阶正则化项；将数据保真项和混合高阶正则化项形成最小化能量函数模型，采用Split‑Bregman迭代方法进行快速求解，迭代收敛后，利用指数变换得到去噪超声图像。本发明方法能有效降低散斑噪声的同时更好地保留图像的细节和边缘信息，从而增强超声图像的视觉判读性。
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公开(公告)号：CN116828189A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310710867.5
申请日：2023-06-15
IPC: H04N19/154 , H04N19/86 , H04N19/186 , H04N19/21 , H04N19/137 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及嵌入双重注意力机制的深度学习视频微小运动放大方法。本发明在深度网络的编码器部分加入了坐标注意力机制，把位置信息引入通道注意力特征图，捕获运动目标的远程依赖关系和精确的位置信息，并互补地用于纹理特征提取，增强运动对象纹理特征表示，从而有效减少放大视频的亮度、色彩和纹理的失真；同时在放大器部分嵌入自注意力机制，捕获前后帧形状差异特征的全局上下文信息，有效消减视频帧伪影、噪声和细节轮廓变形等问题。测试结果表明，本发明在运动放大处理后视频的主观视觉及客观评价中有较好的性能，减少了放大后视频帧的振铃伪影和模糊。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114897781A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210380643.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于改进R‑UNet深度学习的透水混凝土孔隙自动识别方法，制备不同集料粒径的透水混凝土试样；对透水混凝土试样进行CT扫描，得到试件的CT切片图像；标准化预处理，形成标准化原始数据集；对标准化原始数据集进行标注；对带真值的标准数据集进行增强处理；提出改进R‑UNet深度学习模型，对改进后的R‑UNet深度学习模型进行训练，得到最优模型；对于亮度异常的图像，提出采用融合图像算法对分割后的图像进行融合；将测试集中的图像输入到最优模型中进行孔隙智能识别与分割，得到孔隙数目、每个孔的面积、孔隙率，同时给出评价结果。本发明方法与传统的手动阈值法相比，在精度和效率上得到大幅提升，且具有更强的鲁棒性和泛化性，完全可以代替目前采用的手动阈值法。
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公开(公告)号：CN110163830A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910318054.5
申请日：2019-04-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明公开了基于Riesz-Lap变换及PCNN的图像融合方法，Riesz变换具有分离出图像低级特征的能力，且人类视觉感知的重要信息来也来自图像的低级特征。本发明提出将待融合源图像先分解到Riesz变换域，再将Riesz变换域的图像序列进行基于分数阶拉普拉斯算子以及多重调和样条小波变换，使图像表示具有方向特性和多分辨率特性，在Riesz拉普拉斯小波基础上结合脉冲耦合神经网络所具有的全局耦合特性进行融合。经过多聚焦、医学CT和核磁共振、遥感全色及多光谱等影像多种应用场景测试，本发明得到的图像融合结果视觉效果较好，对比度和清晰度上有所提升，且运行效率高。
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公开(公告)号：CN109285184A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810998358.6
申请日：2018-08-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法，针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题，首先对点云进行滤波处理；然后，通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型；其次，根据旋转角度与配准误差的关系，建立迭代旋转模型，找出最佳旋转角度，进而完成初始配准；最后，结合ICP算法进一步精确配准验证该初始配准算法的有效性。本发明算法与通过重心重合的初始配准方法进行了对比实验，结果表明：本发明提出的算法初始配准效果，明显优于基于重心重合的初始配准方法，初始配准效果较好。
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公开(公告)号：CN105184766A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510418218.3
申请日：2015-07-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/20056
Abstract: 本发明提供了一种频域边界能量模型的水平集图像分割方法，包括：在初始化轮廓下，对输入图像的轮廓内外区域分别进行傅里叶变换；设计频域滤波器对轮廓内外区域进行滤波从而提取边界能量项；将水平集函数正则项、长度约束项和边界能量项作为整体能量项；结合阶跃函数与冲击函数，运用水平集方法对能量项进行最小化，从而得到理想的分割结果。本发明所述的频域边界能量模型的水平集分割算法，选择带通滤波器作为最优滤波器提取目标边界信息，而排除其他干扰信息，如强噪声、偏移场、规则纹理等，能够对分割结果边界的平滑度进行控制，对同时存在强噪声和偏移场的医学图像有高精度的分割结果。
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公开(公告)号：CN102982598B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210455269.X
申请日：2012-11-14
Applicant: 三峡大学 , 宜昌千觉电子科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于单个摄像头场景配置的视频人数统计方法和系统。本发明将摄像头安装方式简化为四种场景，每一种场景对应一组场景配置参数，包括人体轮廓模板和特征参数。本发明基于单个摄像头监控视频，根据摄像头不同安装场景，采用不同的场景配置参数，通过人体检测，以及对人体运动轨迹的估计和筛选来实现人数统计，避免直接采用固定人头模板计数的方式带来的计数误差。由于摄像头实际安装位置都高于人体，因此所有进出人体都能可见，并在视频中进行连续的运动轨迹估计和帅选以实现精确的计数。
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