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公开(公告)号：CN114140753A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111436495.9
申请日：2021-11-29
申请人： 广州中科智巡科技有限公司 , 广东邦鑫数据科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/54 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种海洋船舶识别的方法，能够有效克服传统数字图像处理，特征单一，并且设计困难的问题，可以方便的扩展模型检测的类别，具有较高的可扩展性的同时具有较高的准确率，该方法包括：S1：对采集的海上船只图片的类别和位置进行标注，构建数据集；S2：根据数据集，对船只尺寸进行聚类；S3：构建YOLOv4模型，并设置训练参数，利用训练集进行训练；S4：利用测试集对训练好的模型进行测试，利用召回率和精确率评估模型；S5：根据S4的评估结果，调整训练集数据或模型参数，继续迭代训练，直至达到理想效果。
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公开(公告)号：CN117911794B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410302535.8
申请日：2024-03-15
申请人： 广州中科智巡科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请提供一种用于图像分类的模型获得方法、装置、电子设备和存储介质。其中方法，包括提取图像数据集中图像的特征，获得各图像的特征图；使用归一化的预设权重范围和初始步长，对每个通道的特征图的每个像素进行均值和方差的归一化，获得归一化的图像数据；将归一化的图像数据连续的像素值进行量化，转换为离散的像素值；将原始图像与所量化后图像进行比对，确定图像信噪比；在图像信噪比不满足图像质量条件的情况下，调整初始步长，直至图像信噪比满足图像质量条件的情况下，输出图像的离散值；将图像的离散值输入至待训练图像分类模型进行训练，得到已训练的图像分类模型。该模型用于获取待分类图像作为输入，以输出待分类图像的图像分类结果。
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公开(公告)号：CN117911794A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410302535.8
申请日：2024-03-15
申请人： 广州中科智巡科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请提供一种用于图像分类的模型获得方法、装置、电子设备和存储介质。其中方法，包括提取图像数据集中图像的特征，获得各图像的特征图；使用归一化的预设权重范围和初始步长，对每个通道的特征图进行均值和方差的归一化，获得归一化的图像数据；将归一化的图像数据连续的像素值进行量化，转换为离散的像素值；将原始图像与所量化后图像进行比对，确定图像信噪比；在图像信噪比不满足图像质量条件的情况下，调整初始步长，直至图像信噪比满足图像质量条件的情况下，输出图像的离散值；将图像的离散值输入至待训练图像分类模型进行训练，得到已训练的图像分类模型。该模型用于获取待分类图像作为输入，以输出待分类图像的图像分类结果。
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公开(公告)号：CN117470859A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311804168.3
申请日：2023-12-25
申请人： 广州中科智巡科技有限公司
IPC分类号： G01N21/88 , G01N25/72 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本申请提供一种绝缘子内部缺陷检测方法和装置。其中方法包括获取无人机采集的输电线路的巡检视频；巡检视频是通过无人机搭载的红外采集设备采集的红外图像；将巡检视频中的每一帧红外图像输入至训练好的缺陷检测模型，使用训练好的缺陷检测模型对巡检视频进行逐帧的缺陷检测，以输出缺陷检测结果；训练好的缺陷检测模型包括主干网络；主干网络单独通过对比学习处于不同域的可见光图像样本集与红外图像样本集所具有的相同语义的特征，训练主干网络，得到已训练的主干网络；已训练的主干网络用于确定主干网络的参数；若缺陷检测结果为红外图像包含缺陷的绝缘子，则标记红外图像的缺陷的绝缘子的位置信息和类别信息。如此，实现对绝缘子的缺陷检测。
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公开(公告)号：CN114266941A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111605624.2
申请日：2021-12-25
申请人： 广州中科智巡科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种快速检测图像样本标注成果数据方法，包含了数据预处理，模型调用，算法测试，样本评价，预标注图像修改等功能。这使得数据标注成果的检验和评价更为方便，在交互性、可操作性以及实用性等方向有了较大的进步。该方法包括：S1：对样本图像进行图像预处理；S2：对预处理完成后的样本图像进行测试，得到测试结果；S3：对测试结果进行评价，得到评价结果；S4：将评价结果与样本图像中的标注进行对比分析，并计算mAP、召回率以及精确度；S5：判断样本图像的mAP、召回率以及精确度是否低于阈值，若是则认为样本图像合格，并导出，否则认为不合格，就将其导入预标注图像修改模块，将标志信息进行修正后导出。
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公开(公告)号：CN112819183A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110127168.9
申请日：2021-01-29
申请人： 广州中科智巡科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种输配电线路发热缺陷智能判别的算法及系统，涉及输电线路检修技术领域，解决了常见系统部署过程设备电力取电难度大、网络传输视频等受限网络速度与费用等条件影响，不能正确反应设备发热情况，存在误判断的情况，大大降低了系统的自动化程度与可靠性的问题，其技术方案要点是，将影像信息数据输入至红外图像设备识别深度学习模型进行识别和计算，判断设备特征信息数据是否属于目标设备类别信息数据，将导线温度信息数据与设备特征温度信息数据进行对比，以判断设备特征温度信息数据是否异常，达到能够利用深度学习网络对目标进行有效特征提取并通过前期建模数据精确判断目标所属类别，相比于传统的人工判读方法大大提高了判断的效率与可靠性的目的。
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公开(公告)号：CN115457297B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211014424.4
申请日：2022-08-23
申请人： 中国航空油料集团有限公司 , 广州中科智巡科技有限公司
IPC分类号： G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种航油油库漏油检测方法、装置及航油安全运维系统。其中，所述方法包括：获取航油油库油料容器的待检测图像；将待检测图像输入法兰盘检测模型，以输出待检测图像的法兰盘位置信息；其中，法兰盘检测模型是利用样本检测图像，以及样本检测图像的法兰盘位置信息进行训练得到的；基于待检测图像的法兰盘位置信息，确定待检测图像的漏油检测区域；针对待检测图像的漏油检测区域，基于待检测图像的像素值与待检测图像前一时刻检测图像的像素值的差值，提取待检测图像的漏油检测区域中的油滴；在预设时间段内存在多个待检测图像的漏油检测区域有油滴的情况下，确定待检测图像的法兰盘位置处存在漏油。如此可以提高漏油检测的时效性。
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公开(公告)号：CN115457297A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211014424.4
申请日：2022-08-23
申请人： 中国航空油料集团有限公司 , 广州中科智巡科技有限公司
IPC分类号： G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种航油油库漏油检测方法、装置及航油安全运维系统。其中，所述方法包括：获取航油油库油料容器的待检测图像；将待检测图像输入法兰盘检测模型，以输出待检测图像的法兰盘位置信息；其中，法兰盘检测模型是利用样本检测图像，以及样本检测图像的法兰盘位置信息进行训练得到的；基于待检测图像的法兰盘位置信息，确定待检测图像的漏油检测区域；针对待检测图像的漏油检测区域，基于待检测图像的像素值与待检测图像前一时刻检测图像的像素值的差值，提取待检测图像的漏油检测区域中的油滴；在预设时间段内存在多个待检测图像的漏油检测区域有油滴的情况下，确定待检测图像的法兰盘位置处存在漏油。如此可以提高漏油检测的时效性。
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公开(公告)号：CN114677339A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210243256.X
申请日：2022-03-11
申请人： 广州中科智巡科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种引入注意力机制的输电线路螺栓脱销缺陷检测方法，能够用于在无人机平台上高效运行。该方法包括S1:基于无人机影像分拣标注获得输电线路螺栓脱销缺陷数据集；S2:预处理所述数据集，对数据进行清洗，使数据集内正常螺栓和脱销螺栓的样本数量符合1:1的比例，并将数据集按照4:1比例划分出训练集和测试集；S3:搭建注意力机制改进的FCOS模型，所述FCOS模型包括：主干网络、特征金字塔网络和引入注意力机制改进Head；S4:利用所述训练集对模型进行迭代训练，根据收敛效果确定模型；S5:利用测试集进行测试，通过性能指标对比，得到最优的螺栓脱销缺陷检测模型。
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公开(公告)号：CN114332052A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111672365.5
申请日：2021-12-31
申请人： 广州中科智巡科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种结合上下文信息的鸟巢缺陷检测及定级方法，利用目标检测技术来检测鸟巢，并利用上下文信息对检测的鸟巢缺陷进行逻辑处理，达到定级的目的。这使得数据标注成果的检验和评价更为方便，在交互性、可操作性以及实用性等方向有了较大的进步。该方法包括：筛选第一图像集，所述第一图像集由图像源中含有鸟巢的图像构成；筛选第二图像集，所述第二图像集由第一图像集中含有绝缘子串的图像构成；确定所述第二图像集中鸟巢与绝缘子串的相对位置关系，根据所述相对位置关系和预定规则确定所述鸟巢的缺陷级别。
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