公开(公告)号：CN118155205A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410111285.X

申请日：2024-01-26

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 周传起 ,  侯文慧 ,  王玉伟 ,  郭丹丹 ,  操锐 ,  刘路 ,  张大山

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28

Abstract: 本发明公开了一种用于缺陷视觉检测的像素级标签生成方法及系统，方法包括：通过第一标注方式和第二标注方式对缺陷图像进行标注，生成第一标签文件和第二标签文件；生成第一标签文件和第二标签文件的标签掩码图；将第一标签文件对应的缺陷原图与对应的标签掩码图进行混合，将混合得到的第一图片转换为第二图片；获取第一标签范围，在所述第一标签范围内对所述第二图片进行阈值分割，生成伪像素掩码图，作为伪像素级标签文件。利用本发明实施例，能够不仅不会给网络引入大量噪声，还极大地减少了数据标注所需的时间，可以快速构建高精度的缺陷识别分割网络，满足实际生产质量检测的需求。

公开(公告)号：CN119048887A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411142530.X

申请日：2024-08-20

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 侯文慧 ,  周传起 ,  郭丹丹 ,  王玉伟 ,  饶元 ,  张大山

IPC: G06V10/84 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种融合多模态信息的果实检测方法及装置，方法包括：获取包含待检测果实的RGB图像和对应的深度图像；对所述RGB图像和所述深度图像分别进行预处理；将预处理后的RGB图像和深度图像，输入预先训练好的RGB‑D双分支特征融合网络模型，输出果实区域的预测分割图像，其中，所述网络模型包括：RGB‑D双分支编码器、加强特征提取结构和解码器。利用本发明实施例，能够有效解决传统RGB单模态深度学习算法的果实识别检测在严重遮挡下精度较低的问题，实现快速有效的果实检测，推进水果种植生产自动化进程。