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公开(公告)号：CN118314104A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410464568.2
申请日：2024-04-17
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/90 , G06T7/44 , G06T15/04 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种用于钢材缺陷实时监测的微小目标检测方法，属于目标检测领域，一种用于钢材缺陷实时监测的微小目标检测方法，利用三维点扩散模型对网格表面上的一组采样点进行渲染和着色，应用三维拓扑知识来推测网格上的低频颜色分布，借助粗处理阶段生成的颜色分量，在UV空间中构建了一个二维扩散模型，以提高生成的钢材缺陷纹理的保真度，增加了微小目标缺陷样本的数量，从而提高了模型的性能和泛化能力；为了解决检测效率不高和实时性差的问题，采用专门设计的空域滤波器来提取钢材缺陷序列的空间灰度值特征，通过利用当前帧的空间特征和时域信息，减轻了输出延迟，提高了整个检测过程的实时性提高了钢材缺陷检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN118314103A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410464567.8
申请日：2024-04-17
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了基于变分信息复利用的钢材微小缺陷检测方法，具体涉及工业环境的钢材微小缺陷识别技术领域，本发明通过将规定尺寸的图像文件输入检测信息复利用网络，检测信息复利用网络先提取图像的多层低级语义信息，通过对图像进行滤波和二值化处理获取低级语义信息的边界信息，以边界信息监督提取多特征层层内和层间的高级图语义信息，以获得的高级特征层进行检测预测，并将图像划分为缺陷区域和正常区域，然后通过变分预测网络以正常区域为基础，马尔科夫链为依据预测下一帧图像的正常区域，再对比预测图像和下一帧图像的像素差异划分出下一帧图像可能的缺陷区域，实现检测精度和检测速度的双重提升以满足工业环境的钢材微小缺陷检测需求。
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公开(公告)号：CN118042133B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410436958.9
申请日：2024-04-12
IPC分类号： H04N19/124 , H04N19/174 , H04N19/132 , G06T9/00
摘要： 本发明公开一种基于切片表达的全景图像编码方法、解码方法及相关装置，涉及全景图像编解码领域，方法包括以下步骤：对获取的待编码全景图像进行超级切片图像转换，得到超级切片图像集合作为全景图像的切片化表达形式，利用切片编码器对超级切片图像集合进行特征提取，得到超级切片编码，进一步生成超级切片编码量化结果和先验编码量化结果，据此确定高斯分布概率模型，并利用该模型生成超级切片编码量化结果的比特流和先验编码量化结果的比特流；而在解码阶段，对超级切片编码量化结果的比特流进行解码，并将解码结果经过反量化以及切片解码后，得到全景重构图像，提高了全景图像表达的稳定性，实现了高性能的全景图像编解码。
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公开(公告)号：CN116844190A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310774371.4
申请日：2023-06-27
摘要： 本申请提供了一种身份识别方法、身份识别装置、电子设备及存储介质，应用于增强现实设备，属于图像处理技术领域，通过获取第一手部图像，对第一手部图像进行手部关键点检测，得到第一关键点位置特征，根据第一关键点位置特征从第一手部图像提取第一感兴趣区域，对第一感兴趣区域进行掌纹特征提取，得到第一掌纹特征，对预设模板进行掌纹特征提取，得到第二掌纹特征，计算第一掌纹特征和第二掌纹特征之间的相似度数据，根据相似度数据和预设相似度阈值进行身份识别，以登录增强现实设备，在降低身份识别成本代价的同时，实现了安全快捷的身份识别，从而提高了登录的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN117876430B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410281592.2
申请日：2024-03-13
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/40
摘要： 本发明公开了一种全景图像及视频中的扫视路径预测方法、设备及介质，涉及扫视路径预测技术领域，方法包括：获取历史扫视路径下的全景图像及视频；采用图像转化方法，将全景图像及视频转为视口序列；将注视位置序列投影到与每一注视位置对应的视口中，得到每一视口中历史路径的相对坐标；将视口序列、每一视口的相对坐标以及自回归路径先验坐标输入至高斯混合模型，并使用基于物理模型和梯度下降优化器的随机采样模型预测下一时刻之后的扫视路径；本发明将视口序列、每一视口的历史路径相对坐标序列以及自回归路径先验坐标输入至高斯混合模型，实现对下一时刻扫视路径的预测，提高了扫视路径预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117876430A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410281592.2
申请日：2024-03-13
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/40
摘要： 本发明公开了一种全景图像及视频中的扫视路径预测方法、设备及介质，涉及扫视路径预测技术领域，方法包括：获取历史扫视路径下的全景图像及视频；采用图像转化方法，将全景图像及视频转为视口序列；将注视位置序列投影到与每一注视位置对应的视口中，得到每一视口中历史路径的相对坐标；将视口序列、每一视口的相对坐标以及自回归路径先验坐标输入至高斯混合模型，并使用基于物理模型和梯度下降优化器的随机采样模型预测下一时刻之后的扫视路径；本发明将视口序列、每一视口的历史路径相对坐标序列以及自回归路径先验坐标输入至高斯混合模型，实现对下一时刻扫视路径的预测，提高了扫视路径预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117540267A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311346771.1
申请日：2023-10-17
IPC分类号： G06F18/241 , G01M13/04 , G01D21/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/094
摘要： 本申请实施例提供了一种轴承故障识别方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取轴承在预设工况下的故障样本，和与故障样本对应的样本故障标签；构建源域数据集和目标域数据集；将源域数据集和目标域数据集输入至预设的原始故障识别模型；对工况分类器进行参数调整；对故障特征提取器进行参数调整；对故障分类器进行参数调整；对工况特征提取器进行参数调整；获取当前参数调整轮次，若当前参数调整轮次达到预设轮次，得到参数调整后的故障特征提取器和参数调整后的故障分类器。本申请实施例能够提高故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118042133A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410436958.9
申请日：2024-04-12
IPC分类号： H04N19/124 , H04N19/174 , H04N19/132 , G06T9/00
摘要： 本发明公开一种基于切片表达的全景图像编码方法、解码方法及相关装置，涉及全景图像编解码领域，方法包括以下步骤：对获取的待编码全景图像进行超级切片图像转换，得到超级切片图像集合作为全景图像的切片化表达形式，利用切片编码器对超级切片图像集合进行特征提取，得到超级切片编码，进一步生成超级切片编码量化结果和先验编码量化结果，据此确定高斯分布概率模型，并利用该模型生成超级切片编码量化结果的比特流和先验编码量化结果的比特流；而在解码阶段，对超级切片编码量化结果的比特流进行解码，并将解码结果经过反量化以及切片解码后，得到全景重构图像，提高了全景图像表达的稳定性，实现了高性能的全景图像编解码。
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