-
公开(公告)号：CN115457006B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211164829.6
申请日：2022-09-23
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/098
摘要： 本发明公开一种基于相似一致性自蒸馏的无人机巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个自蒸馏缺陷图像分类模型，采用自蒸馏训练策略压缩模型以便于在小型应用设备上实现高精度图像分类工作，该模型主要分为两部分：基于相似一致性知识构建和相似一致性知识传递。基于相似一致性知识构建部分通过计算Mini‑batch内实例间的相关关系，得到相似矩阵。相似一致性知识传递部分则在自蒸馏缺陷图像分类模型层间传递相似矩阵，细化底层次相似性，捕获丰富的上下文场景和局部特征信息。本发明针对图像分类模型容量大且复杂，无法在小型无人载具设备上使用的问题，设计了自蒸馏模型，提高缺陷图像的分类效率和精度。
-
公开(公告)号：CN115147375B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210786339.3
申请日：2022-07-04
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06Q10/0639 , G06Q50/08
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度注意力的混凝土表面缺陷特征检测方法，包括以下步骤：构建围绕分层结构思想的多尺度图像注意力网络结构，网络将特征提取分为四个层级，分别处理不同尺度的特征图像；构建基于维度裁剪的多头注意力模块，对多头注意力机制嵌入维度裁剪计算，通过消减输入的特征向量维度降低高分辨率特征图像计算冗余；构建注意力聚合结构，通过卷积和汇集等空间操作将各层注意力特征按照划分策略进行聚合，以聚焦图像细节，提高图像特征精度。本发明有效收缩各层级缺陷图像尺寸大小，可减少模型的计算冗余并提高计算速率，同时通过构建注意力聚合模块能够促进图像全局信息耦合，聚焦缺陷图像特征精度。
-
公开(公告)号：CN116385794B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310386316.8
申请日：2023-04-11
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种基于注意力流转移互蒸馏的机器人巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个互蒸馏缺陷图像分类模型，采用互蒸馏训练策略提取缺陷图像分类模型中间层的注意力转移矩阵作为增益知识，实现高精度、高效率的缺陷分类工作。该模型首先根据相邻层注意力图的变化，得到基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵。然后将基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵在互蒸馏缺陷图像分类模型层间双向传递，最后结合结果驱动的知识，实现在线互蒸馏。本发明针对现有图像分类模型忽略中间层信息，无法充分有效利用中间层特征知识的问题，设计了互蒸馏缺陷图像分类模型，提高缺陷图像的分类效率和准确率。
-
公开(公告)号：CN114898121B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210664943.9
申请日：2022-06-13
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06V10/46 , G06V10/42 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图注意力网络的混凝土坝缺陷图像描述自动生成方法，包括以下步骤：1)利用多层卷积神经网络提取缺陷图像的局部网格特征和整幅图像特征，进行图像编码；2)构建网格特征交互图，对缺陷图像的网格视觉特征和全局图像特征进行融合编码；3)通过图注意力网络更新优化全局和局部特征，充分利用改进的视觉特征进行缺陷描述。本发明构建网格特征交互图，并利用图注意力网络更新节点信息，将特征提取任务作为图节点分类任务实现，不会增加计算开销，同时提高了性能。本发明可以捕捉缺陷图像的全局图像信息，并捕获局部网格特征的潜在交互，加深了对缺陷图像内容的理解，生成的描述文本能够准确并连贯地描述缺陷信息。
-
公开(公告)号：CN115982374A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211539459.X
申请日：2022-12-02
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开一种大坝应急响应知识库联动的多视角学习实体对齐方法和系统，包括：大坝应急响应知识库的知识图谱构建，针对大坝应急响应文件进行知识抽取的操作，构建大坝应急响应知识图谱；提出基于BERT嵌入的多视角学习实体对齐方法，融入非结构化文本描述特征改善实体编码，将实体文本描述与实体结构及属性相结合，对实体进行充分表示；同时，以将共享注意力权重作用于属性类型嵌入与属性值嵌入，防止噪声属性造成结果偏差；通过上述对齐方法对大坝应急响应知识库的知识图谱进行实体对齐操作，实现应急发生时的大坝应急响应知识库联动。
-
公开(公告)号：CN116385794A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310386316.8
申请日：2023-04-11
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种基于注意力流转移互蒸馏的机器人巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个互蒸馏缺陷图像分类模型，采用互蒸馏训练策略提取缺陷图像分类模型中间层的注意力转移矩阵作为增益知识，实现高精度、高效率的缺陷分类工作。该模型首先根据相邻层注意力图的变化，得到基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵。然后将基于过程驱动的注意力流转移的知识矩阵在互蒸馏缺陷图像分类模型层间双向传递，最后结合结果驱动的知识，实现在线互蒸馏。本发明针对现有图像分类模型忽略中间层信息，无法充分有效利用中间层特征知识的问题，设计了互蒸馏缺陷图像分类模型，提高缺陷图像的分类效率和准确率。
-
公开(公告)号：CN115982374B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211539459.X
申请日：2022-12-02
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开一种大坝应急响应知识库联动的多视角学习实体对齐方法和系统，包括：大坝应急响应知识库的知识图谱构建，针对大坝应急响应文件进行知识抽取的操作，构建大坝应急响应知识图谱；提出基于BERT嵌入的多视角学习实体对齐方法，融入非结构化文本描述特征改善实体编码，将实体文本描述与实体结构及属性相结合，对实体进行充分表示；同时，以将共享注意力权重作用于属性类型嵌入与属性值嵌入，防止噪声属性造成结果偏差；通过上述对齐方法对大坝应急响应知识库的知识图谱进行实体对齐操作，实现应急发生时的大坝应急响应知识库联动。
-
公开(公告)号：CN115457006A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211164829.6
申请日：2022-09-23
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开一种基于相似一致性自蒸馏的无人机巡检缺陷分类方法及装置，设计了一个自蒸馏缺陷图像分类模型，采用自蒸馏训练策略压缩模型以便于在小型应用设备上实现高精度图像分类工作，该模型主要分为两部分：基于相似一致性知识构建和相似一致性知识传递。基于相似一致性知识构建部分通过计算Mini‑batch内实例间的相关关系，得到相似矩阵。相似一致性知识传递部分则在自蒸馏缺陷图像分类模型层间传递相似矩阵，细化底层次相似性，捕获丰富的上下文场景和局部特征信息。本发明针对图像分类模型容量大且复杂，无法在小型无人载具设备上使用的问题，设计了自蒸馏模型，提高缺陷图像的分类效率和精度。
-
公开(公告)号：CN115147375A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210786339.3
申请日：2022-07-04
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度注意力的混凝土表面缺陷特征检测方法，包括以下步骤：构建围绕分层结构思想的多尺度图像注意力网络结构，网络将特征提取分为四个层级，分别处理不同尺度的特征图像；构建基于维度裁剪的多头注意力模块，对多头注意力机制嵌入维度裁剪计算，通过消减输入的特征向量维度降低高分辨率特征图像计算冗余；构建注意力聚合结构，通过卷积和汇集等空间操作将各层注意力特征按照划分策略进行聚合，以聚焦图像细节，提高图像特征精度。本发明有效收缩各层级缺陷图像尺寸大小，可减少模型的计算冗余并提高计算速率，同时通过构建注意力聚合模块能够促进图像全局信息耦合，聚焦缺陷图像特征精度。
-
公开(公告)号：CN114898121A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210664943.9
申请日：2022-06-13
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图注意力网络的混凝土坝缺陷图像描述自动生成方法，包括以下步骤：1)利用多层卷积神经网络提取缺陷图像的局部网格特征和整幅图像特征，进行图像编码；2)构建网格特征交互图，对缺陷图像的网格视觉特征和全局图像特征进行融合编码；3)通过图注意力网络更新优化全局和局部特征，充分利用改进的视觉特征进行缺陷描述。本发明构建网格特征交互图，并利用图注意力网络更新节点信息，将特征提取任务作为图节点分类任务实现，不会增加计算开销，同时提高了性能。本发明可以捕捉缺陷图像的全局图像信息，并捕获局部网格特征的潜在交互，加深了对缺陷图像内容的理解，生成的描述文本能够准确并连贯地描述缺陷信息。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
11 条记录 (耗时 0.055 秒)
