基于排序约束的图像分割质量评价网络系统、方法及系统

    公开(公告)号:CN112613533A

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202011382969.1

    申请日:2020-12-01

    IPC分类号: G06K9/62 G06T7/11 G06T7/194

    摘要: 本发明公开了图像分割技术领域的一种基于排序约束的图像分割质量评价网络系统、方法及系统,实现了对分割谱质量的精准预测,尤其是对分割谱间质量关系的精准预测。网络系统包括:参数共享的质量评价子网络Q1和Q2,质量评价子网络Q1是孪生网络,包含两个参数共享的特征提取支流C1和C2、一个特征转换模块以及一个质量预测模块;特征转换模块将支流C1和C2提取的第一特征进行融合,转换成第二特征;质量预测模块将第二特征映射成质量预测值;质量评价子网络Q2与质量评价子网络Q1结构相同。

    一种基于多级图像信息的刀闸开合状态识别方法及装置

    公开(公告)号:CN112712082A

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN202110067996.8

    申请日:2021-01-19

    摘要: 本发明公开了一种基于多级图像信息的刀闸开合状态识别方法及装置,将图像采集设备部署于刀闸臂下方的矩形区域,对准刀闸触头的结合点采集刀闸图像使得结合点在图像的中心位置;对刀闸图像进行裁剪获得图像Im和Im+,其中图像Im是紧致覆盖刀闸臂区域的矩形框区域,图像Im+是紧致覆盖刀闸触头区域的矩形框区域;将图像Im和Im+输入预先构建和训练的刀闸开合状态识别网络模型,获得刀闸开合状态的各类别概率,选取类别概率最大值对应的状态作为刀闸状态的识别结果。本发明采用多级图像信息和深度神经网络,增强了特征表达能力,提高了方法的鲁棒性和识别性能。