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公开(公告)号：CN119229474A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411359161.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于特征融合重构与轻量化设计的野生动物检测方法，涉及图像检测技术领域。本发明与之前的图像检测方法相比，解决了传统YOLOv5网络使用的PANet无法有效提取图像重要特征信息；传统检测头不能充分利用不同层级的信息以及无法有效地提升特定区域的特征表示；模型计算量与性能之间的不平衡的问题；搭建一种新的YOLOv5模型的特征融合网络，提高网络的特征提取与特征融合的能力；在其头部引入基于多重注意力机制的动态检测头，优化动物目标的定位与分类；还对改进后的模型剪枝处理并使用知识蒸馏调整模型性能，保证性能不变的基础上实现改进后模型的轻量化。
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公开(公告)号：CN118898780A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410963982.8
申请日：2024-07-18
Applicant: 广州大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种水面漂浮物的视觉检测方法和设备，其中，一种水面漂浮物的视觉检测方法，包括以下步骤：通过获取水面漂浮物的视觉检测基准模型，对所述视觉检测基准模型进行剪枝处理，保存为视觉检测压缩模型，再将实时获取水面漂浮物的影像输入至所述视觉检测压缩模型进行检测，得到水面漂浮物的位置信息。在精度基本不变的情况下，大大提升水面漂浮物的视觉检测模型的每秒检测帧数。
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公开(公告)号：CN117671307A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311503966.2
申请日：2023-11-10
Applicant: 广州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于颜色的不完整圆匹配和识别方法、装置、设备及介质，方法包括：载入模板图像，并获取模板图像中模板圆的色调分布区域；载入搜索图像，并根据色调分布区域确定搜索图像中各个待检测圆的掩码，得到掩码图像；确定掩码图像中各个待检测圆的轮廓边缘，得到轮廓边缘图；在轮廓边缘图中根据各个轮廓边缘的像素标记出对应待检测圆的关键边；根据各个关键边确定对应待检测圆的圆心，并根据各个圆心确定对应待检测圆的半径；根据各个圆心和对应的半径，在搜索图像上标记出各个待检测圆。本申请可以提升在干扰、遮挡情况下圆的识别精度，并提高识别圆的效率，可广泛应用于图像识别技术领域。
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公开(公告)号：CN113205524B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110550651.8
申请日：2021-05-17
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06T7/90 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于U‑Net的血管图像分割方法、装置和设备，方法包括：获取血管分割数据集；对血管分割数据集进行预处理；对预处理后的血管分割图像进行图像块裁剪操作，得到样本数据；根据样本数据，通过Pytorch深度学习框架搭建血管图像分割网络；根据血管图像分割网络进行血管图像分割，并对血管图像分割的结果进行评价。本发明的管图像分割网络中的卷积块由多尺度特征聚集块替换；多尺度特征聚集块的第一输入为多尺度高层特征，多尺度特征聚集块的第二输入为多尺度低层特征；血管图像分割网络通过MS‑CAM模块将多尺度特征聚集块中的多尺度高层特征和多尺度低层特征进行融合，能够提高分割性能，可广泛应用于人工智能技术领域。
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公开(公告)号：CN113911592B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111263294.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种分类垃圾桶清理装置，包括底板、垃圾桶、转动平移机构、平移机构、抬升转动机构和夹持机构；四个垃圾桶与底板滑移连接；平移机构安装在底板的一侧，抬升转动机构安装在平移机构上，夹持机构安装在抬升转动机构上；转动平移机构包括间歇推动机构、第一电机、主动带轮、从动带轮和皮带；第一电机安装在底板上，主动带轮与第一电机连接，皮带分别与主动带轮和从动带轮绕接；皮带绕主动带轮和三个从动带轮沿底板的四周转动；四个垃圾分别桶位于主动带轮和三个从动带轮的上方；间歇推动机构与皮带连接；工作时，间歇推动机构将垃圾桶沿皮带转动方向推动，夹持机构将垃圾桶夹紧。本发明自动化程度高，属于环保设备技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114782391A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210475852.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了少样本工业图像缺陷检测模型构建方法、系统及装置，包括：将工业图像数据集划分为训练集和测试集；对训练集和测试集进行预处理，增强图像对比度；对预处理后的训练集进行随机竖直翻转和水平翻转，得到训练样本数据；将训练样本数据输入分割网络进行训练，完成检测模型的第一步构建；将掩膜图进行校正得到工业图像缺陷区域，完成检测模型的第二步构建；将所述掩膜图与所述工业图像缺陷区域进行拼接，得到一个双通道的特征图，将所述双通道特征图输入决策网络进行训练，完成检测模型的第三步构建；根据测试集不同缺陷类型的工业图像的有无缺陷分类结果对检测模型进行评价。本发明可以提高缺陷图像的检测精度和速度，并对构建模型评价。
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公开(公告)号：CN113911592A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111263294.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及一种分类垃圾桶清理装置，包括底板、垃圾桶、转动平移机构、平移机构、抬升转动机构和夹持机构；四个垃圾桶与底板滑移连接；平移机构安装在底板的一侧，抬升转动机构安装在平移机构，夹持机构安装在抬升转动机构；转动平移机构包括间歇推动机构、第一电机、主动带轮、从动带轮和皮带；第一电机安装在底板，主动带轮与第一电机连接，皮带分别与主动带轮和从动带轮绕接；皮带绕主动带轮和三个从动带轮沿底板的四周转动；四个垃圾分别桶位于主动带轮和三个从动带轮的上方；间歇推动机构与皮带连接；工作时，间歇推动机构将垃圾桶沿皮带转动方向推动，夹持机构将垃圾桶夹紧。本发明自动化程度高，属于环保设备技术领域。
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公开(公告)号：CN113469037A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110738199.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的水下无人机智能避障方法和系统，该方法包括：S1，获取水下无人机视野中障碍物的视频图像；S2，通过神经网络模型检测视野中障碍物的相对运动状态和种类；S3，根据障碍物的相对运动状态和种类估测出的障碍物运动状态，结合水下机器人本身的运动状态和位置状况获得最优避障方案。本发明采用内置补光系统的视觉模块获取水下无人机视野中障碍物的视频图像，根据捕捉到的视频图像使用神经网络算法yolov4对当前较高危险级别的障碍物进行稳定精准的识别，障碍物识别精度高，避障效率高，能耗更低。
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公开(公告)号：CN113205537A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110534264.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T3/40 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的血管图像分割方法、装置、设备及介质，方法包括：获取血管分割数据集；对所述血管分割数据集进行数据扩充处理，得到待处理血管图像；对所述待处理血管图像进行预处理，得到训练数据集；根据所述训练数据集，通过UNET网络构建血管分割模型；根据所述血管分割模型确定血管分割结果的评价结果，所述评价结果用于确定所述血管分割结果中预测正确的对象和预测错误的对象。本发明能够提高血管边缘分割的清晰程度以及降低细血管漏检率，可广泛应用于人工智能技术领域。
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公开(公告)号：CN112987002A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110196329.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 广州大学
IPC: G01S15/08 , G01S15/89 , G01S15/931
Abstract: 本发明公开了一种障碍物危险性识别方法、系统及装置，方法包括以下步骤：通过识别模块收集障碍物的图像；在识别模块工作过程中，测量障碍物与识别模块之间的位置信息；根据图像确定障碍物的障碍物类型和障碍物占图像的比例，以及根据位置信息确定障碍物的运动速度；根据障碍物类型、比例以及运动速度确定危险度。本发明根据图像确定障碍物的障碍物类型和障碍物占图像的比例，以及根据位置信息确定障碍物的运动速度，分析出障碍物更多的相关信息，并根据障碍物类型、比例以及运动速度确定危险度，更好地分析出障碍物对于识别模块的危险性，本发明可广泛应用于智能识别技术领域。
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