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公开(公告)号：CN114694128A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210360712.9
申请日：2022-04-07
申请人： 华北电力大学(保定)
IPC分类号： G06V20/60 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种基于抽象度量学习的指针式仪表检测方法及系统，属于机器视觉检测领域，指针式仪表检测方法包括：获取待检测仪表图像；根据待检测仪表图像，基于仪表检测模型，确定待检测仪表图像中的仪表类别和仪表位置；所述仪表检测模型为预先采用训练样本集，基于度量学习方法，对FasterR‑CNN网络进行训练得到的；训练样本集包括真实样本图像集、人工样本图像集以及真实样本图像集和人工样本图像集中的仪表标记；仪表标记包括类别标记和位置标记。通过相似度度量学习的方式，结合真实样本图像和人工样本图像对深度神经网络训练，大大减少了深度网络所依赖的样本数量，实现了在少样本情况下对指针式仪表的高精度检测。
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公开(公告)号：CN114693665A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210396572.0
申请日：2022-04-15
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明涉及一种绝缘子缺陷检测方法及系统，属于绝缘子领域，通过模拟绝缘子缺陷真实图像样本的几何结构、表面纹理等特征以及可能出现的环境条件，生成大规模且具有多样性的绝缘子缺陷人工图像样本数据集，并将人工样本和真实样本构成混合样本训练集，进一步通过混合样本的迁移学习模型减少了绝缘子缺陷检测对样本数量的依赖，实现少样本条件下的绝缘子缺陷检测，且通过均衡损失函数解决了绝缘子缺陷检测过程中存在的正负样本不平衡和难易样本不平衡的问题，在保证缺陷检测模型对简单缺陷检测能力的同时，提升模型对困难样本的检测能力，检测精度高。
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公开(公告)号：CN116030484A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310017922.2
申请日：2023-01-06
申请人： 邦邦汽车销售服务(北京)有限公司 , 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明公开了一种驾照日期数字识别方法及装置，涉及字符和模式识别技术领域；方法包括获得驾照日期部分的待处理图像，输入基于先验知识的双CNN的识别网络获得每一位置的数字，识别网络包括依次连接的均值滤波器、第一CNN结构、第二CNN结构、第一全连接层、第二全连接层和输出层，两个CNN结构相同，两个全连接层相同，CNN结构包括依次连接的卷积层、最大池化层、卷积层和最大池化层，输出层添加有先验知识，先验知识包括年份的前三位为194至202中的任意一项、月份不超过12和日期不超过31；装置包括识别模块，其通过带有先验知识的双CNN的神经网络进行识别，实现驾照日期识别效率高、效果好。
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公开(公告)号：CN115170521A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210829648.4
申请日：2022-07-14
申请人： 华北电力大学(保定)
摘要： 本发明提供一种变压器呼吸器变色检测方法及系统，属于变压器呼吸器领域，变压器呼吸器变色检测方法包括：获取待识别呼吸器图像；采用多尺度Retinex图像增强算法对待识别呼吸器图像进行增强，得到增强图像；将增强图像转换到HSV颜色空间，得到转换图像；基于最大连通域算法，从转换图像中提取硅胶颗粒区域；根据硅胶颗粒区域中各像素的色调，计算硅胶颗粒区域中H通道数据每列像素的色调阈值；对每列像素的色调阈值进行拟合，确定分割线；采用分割线将硅胶颗粒区域分为变色子区域和未变色子区域。可以适用于不同的现场环境，并且提高了变压器呼吸器变色检测的准确度。
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