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公开(公告)号：CN118154874A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410331287.X
申请日：2024-03-22
申请人： 河南中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/047
摘要： 本公开涉及一种视觉动态分割定位方法、装置及介质，涉及视觉定位技术领域。其中，该方法包括包括：对初始帧图像进行截取，得到定位模板图像；在下一帧中以上帧定位结果为中心截取正方形区域作为搜索区域图像；对定位模板图像、以及搜索区域图像进行处理；进行目标相似度匹配计算，得到前景图、以及背景图；对搜索区域深度特征进行处理，得到中心定位图；对前景图、以及背景图进行操作，得到目标粗糙掩膜图；对目标定位模板特征、以及搜索区域深度特征进行处理，得到全局语义特征；对前景图、中心定位图、目标粗糙掩膜图、以及全局语义特征进行两个残差块融合，得到目标精细掩膜。本公开的视觉定位方法能有效提升定位性能。
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公开(公告)号：CN110717930B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201910803418.9
申请日：2019-08-28
申请人： 河南中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明提供一种基于扩展Wang‑landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，包括：获取目标图像，并根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化；根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang‑landau蒙特卡罗方法参数，并在状态空间内根据扩展Wang‑landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样；通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域；对重要区域执行KCF方法以确定跟踪目标的位置，并根据跟踪目标的位置截取目标图像块用于下一帧图像的跟踪；重复上述步骤直到最后一帧图像，以获得每一帧图像的跟踪目标的位置。本发明能增大目标状态区域中样本的接受概率，提高样本质量。
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公开(公告)号：CN116385852A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310402213.6
申请日：2023-04-13
申请人： 河南中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于平均绝对误差的烟虫数据增强模型训练方法，结合计算机视觉与深度学习的数据预处理技术，对用来进行烟虫识别的检测模型算法基于特定场景进行改进，将激活函数改为指数线性单元激活函数，极大地避免了梯度消失的问题，保障了算法的稳健性，并将均方误差改为采用重构图像与真实图像的平均绝对误差，有效提高生成图片的多样性。本发明可以生成烟虫数量及位置皆有变化的多样式图片，将有限的图片数据集扩充到足以进行网络训练的数据集，在实现对不同场景下烟虫图像增强的同时，极大地降低了数据采集的成本，并有效提高烟虫识别算法准确性和泛化能力，为提升烟虫识别技术的准确率提供了数据保障与关键技术支持。
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公开(公告)号：CN113673618A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110990891.X
申请日：2021-08-26
申请人： 河南中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明提供一种融合注意力模型的烟虫目标检测方法，包括：获取烟虫图像，并制作目标检测的训练数据集；构建神经网络模型，所述神经网络模型以ResNet50为CenterNet目标检测算法的主干特征提取网络，加入注意力模型后的残差结构对输入的特征图进行通道注意；使用所述训练数据集对所述神经网络模型的CenterNet目标检测算法进行训练，以获得训练好的网络模型；将待检测烟虫图像输入训练好的所述神经网络模型，以获得烟虫检测结果。本发明能解决现有烟草车间对烟虫的目标识别存在不精准的问题，能提高烟草车间对烟虫防治的预警效率，降低烟厂管理的生产成本。
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公开(公告)号：CN117694577A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410012424.3
申请日：2024-01-03
申请人： 河南中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明提供一种基于视觉反馈的卷烟加料喷嘴调节方法，包括：设置第一相机对加料喷嘴所喷出的料液雾的喷射扇面进行长曝光摄影，以得到所述喷射扇面的边界路径的长曝光画面；设置高速相机对所述加料喷嘴的喷射范围内的料液雾进行拍摄，以获取高速状态下的料液粒径画面；根据所述长曝光画面和所述料液粒径画面判断所述加料喷嘴所喷出的料液雾是否达到设定要求；如果否，则通过调节机构对所述加料喷嘴进行调节，以使所述加料喷嘴所喷出的料液雾的边界路径和料液粒径达到预设要求。本发明能提高卷烟加料喷液的均匀性，提高喷嘴调节的便捷性。
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公开(公告)号：CN116385853A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310402222.5
申请日：2023-04-13
申请人： 河南中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种集协同注意力与深度可分离卷积的烟虫检测模型构建方法，本发明的主要设计构思在于，对原目标检测模型进行压缩，构造出轻量级深度可分离卷积模块，得到轻量级网络；前述定制的深度可分离卷积模块可减少网络中的参数，使网络聚焦于特征图中与对象相关的通道；接着融合两个注意力模块，可更高效地利用特征图上下两层之间的信息，提高模型的表征能力，进而生成精确的烟虫特征图。本发明定制的深度可分离卷积模块在保证主干网络特征提取能力的同时，减少了网络的参数和计算量，同时协同双重注意力机制可实现全阶段的特征融合，增强通道和空间特征的表达，最终在极大减轻移动设备计算压力的同时也可实现对目标烟虫的精准定位和分类。
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公开(公告)号：CN110717930A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910803418.9
申请日：2019-08-28
申请人： 河南中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明提供一种基于扩展Wang-landau蒙特卡罗和KCF的突变运动目标跟踪方法，包括：获取目标图像，并根据所述目标图像的第一帧图像的数据信息对目标的状态参数进行初始化；根据所述目标图像进行初始化网络和初始化扩展Wang-landau蒙特卡罗方法参数，并在状态空间内根据扩展Wang-landau蒙特卡罗方法进行预定次数的采样；通过迭代评估，建立可靠的态密度分布，并通过态密度分布进行重要区域提议，确定可能包含目标的重要区域；对重要区域执行KCF方法以确定跟踪目标的位置，并根据跟踪目标的位置截取目标图像块用于下一帧图像的跟踪；重复上述步骤直到最后一帧图像，以获得每一帧图像的跟踪目标的位置。本发明能增大目标状态区域中样本的接受概率，提高样本质量。
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