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公开(公告)号：CN116246245A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211706150.5
申请日：2022-12-29
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工大高科信息科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/58 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明的一种基于深度学习的列车信号机的状态检测方法及存储介质，包括以下步骤，使用深度学习的SSD算法对信号机目标进行检测；然后通过两步检测方式对信号机状态进行检测，具体使用相关信号机图像数据集，放入RetinaNet深度学习模型中进行训练，完成整体的低柱信号机以及高柱信号机的检测，后通过将检测结果作为数据源，放入YOLO v3深度学习网络中，对信号机灯泡状态进行检测，完成对信号机状态的一个检测。本发明采用SSD算法对信号机进行目标检测，采用RetinaNet方法结合YOLO v3，形成两步识别信号机状态方法，以提高识别的效率和精度。
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公开(公告)号：CN113239886B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110626949.2
申请日：2021-06-04
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院 , 合肥工业大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了基于跨语言图像变化描述的井下管道泄漏描述方法及装置，所述方法包括：获取井下管道场景图像，对图像进行预处理得到训练集和测试集；构建基于双重动态注意力机制的跨语言图像变化描述模型；将基于双重动态注意力机制的跨语言图像变化描述模型在训练集上训练；利用训练好的基于双重动态注意力机制的跨语言图像变化描述模型对测试集进行测试，获得图像描述结果；本发明的优点在于：井下管道泄漏描述较为准确。
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公开(公告)号：CN113239886A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110626949.2
申请日：2021-06-04
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院 , 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了基于跨语言图像变化描述的井下管道泄漏描述方法及装置，所述方法包括：获取井下管道场景图像，对图像进行预处理得到训练集和测试集；构建基于双重动态注意力机制的跨语言图像变化描述模型；将基于双重动态注意力机制的跨语言图像变化描述模型在训练集上训练；利用训练好的基于双重动态注意力机制的跨语言图像变化描述模型对测试集进行测试，获得图像描述结果；本发明的优点在于：井下管道泄漏描述较为准确。
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公开(公告)号：CN113283382B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110660948.X
申请日：2021-06-15
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开一种井下管道泄漏场景描述方法和装置，包括：步骤1、获取井下管道场景状态图像；步骤2、将井下管道状态场景图像处理为标记图像，将标记后的图像分为训练样本和测试样本；步骤3、使用训练样本训练图像变化描述模型；步骤4、将测试样本输入至所述图像变化描述模型，以得到描述结果。采用本发明的技术方案，以解决传统监控设备无法提供及时有效的井下管道状态信息的技术问题，并辅助工作人员进行判断检测。
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公开(公告)号：CN113283382A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110660948.X
申请日：2021-06-15
申请人： 合肥工业大学 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明公开一种井下管道泄漏场景描述方法和装置，包括：步骤1、获取井下管道场景状态图像；步骤2、将井下管道状态场景图像处理为标记图像，将标记后的图像分为训练样本和测试样本；步骤3、使用训练样本训练图像变化描述模型；步骤4、将测试样本输入至所述图像变化描述模型，以得到描述结果。采用本发明的技术方案，以解决传统监控设备无法提供及时有效的井下管道状态信息的技术问题，并辅助工作人员进行判断检测。
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公开(公告)号：CN118855540A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410783549.6
申请日：2024-06-18
申请人： 合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要： 本发明提供了一种井下巷道安全识别系统，包括：监测模块，所述监测模块由多个子监控网组成，不同子监控网分别对应不同的巷道，而子监控网汇集上报的震动信号可以作为安全判别参考数据；所述子监控网包括若干组振动传感器，所述振动传感器布置在巷道内部的支撑件上，通过振动传感器设置点位对构建井下巷道内部支撑件进行逐一位置标记，振动传感器采集到信号数据后位于后端控制室可以及时对应发现异常区域。本发明通过被动监测方式替代人工前期巡查，减少人员探查的需要，从而提升对人身安全的保障，减少人工检查容易出现遗漏情况。
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公开(公告)号：CN118584459A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410655201.9
申请日：2024-05-24
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G01S7/539 , G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01S15/86 , G01S15/89
摘要： 本发明涉及一种水下建筑缺陷定位方法、定位系统及存储介质。水下建筑缺陷定位方法包括以下步骤：S1、匹配所述光学图像和声纳图像的关键点；S2、通过匹配的关键点计算运动参数p*，通过运动参数p*进行运动作用调整，得到与光学图像特征匹配的声呐图像；S3、融合光学图像和运动作用调整后的声学图像，得到合成图像，所述合成图像同时保留光学图像和声呐图像的原始内容。本发明提供了一种将桥梁的光学图像与声纳图形进行融合，并使用卷积神经网络技术进行缺陷检测同时采用进行缺陷定位的方法。其通过光声融合技术提取更为可靠、全面、精确的信息，实现传统光学相机和成像声呐两种技术的优势互补，并且可以充分缓解各自成像的局限性。
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公开(公告)号：CN114639021B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210308818.4
申请日：2022-03-25
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种目标检测模型的训练方法及目标划分方法，能够采集无标签的包含预设目标的图片作为目标域数据图片，并进行增强处理得到目标域数据集；将目标域数据集中的图片随机分为训练集、测试集；根据训练集训练教师模型和学生模型，得到第一模型和第二模型；训练过程中采用知识蒸馏和权重正则化策略更新更新第二模型的权重参数，并根据第二模型的权重参数更新第一模型的权重参数；将测试集输入更新权重参数后的第一模型，将满足预设条件的第一模型作为目标检测模型。本发明可以解决数据隐私保护、存储空间受限、人力成本高昂等因素导致的实时情况下大量源域标注样本不可获得的问题，完成无源域数据的域自适应目标检测任务。
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公开(公告)号：CN114972273B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210617706.7
申请日：2022-06-01
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
摘要： 本发明提供一种流水化产品数据集增强方法、系统、设备及存储介质，属于产品缺陷检测技术领域。流水化产品数据集增强方法包括：获取多张待训练的工业产品图像，制作工业产品图像数据集；基于工业产品图像数据集训练预设的检测模型，得到工业检测模型；根据工业检测模型构建并训练生成对抗网络模型，获得生成对抗网络模型的生成器模型和判别器模型；使用生成器模型构建预备数据集，并基于预备数据集和工业产品图像数据集训练判别器模型，若判别器模型符合数据增强条件，在工业产品图像数据集中加入预备数据集。解决了当前部分工业产品检测训练集过少、难以获取、质量不高的问题。
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公开(公告)号：CN118365434A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410458404.9
申请日：2024-04-17
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06Q40/00 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N20/00
摘要： 本发明提供一种风险场景的预测方法、模型训练方法、系统、设备和介质。方法包括：获取金融指标集和对应的风险场景集；将金融指标集输入教师模型，获得各类风险场景的教师预测概率集；对教师预测概率集聚类，获得各类风险场景的质心，基于金融指标集和各质心的距离，得到第一预测风险场景集；将金融指标集输入学生模型，生成学生预测概率集，获得第二预测风险场景集；依据学生预测概率集的分布熵、第二预测风险场景集和第一预测风险场景集、第一预测风险场景集和风险场景集、教师预测概率集和学生预测概率集的差异度，计算总差异度；更新模型参数，将训练好的学生模型作为风险场景预测模型。能根据金融指标快速准确预测出潜在的风险场景。
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