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公开(公告)号：CN116543398B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310823229.4
申请日：2023-07-06
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06V30/19 , G06V30/14 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开一种船名和违章识别方法及系统。其中，该方法引入了激光，夜间进行定点补光；通过全景相机和特写相机中船舶的相对位置来处理多船情景；通过人工智能分别识别船头、船身、船尾、船牌、字符等元素，以尽可能规避背景的影响；对缺损、遮挡引入备选AIS数据以及数据库模糊查询，同时综合分析字符的出现频率等因素，来计算候选匹配度和数字匹配度，根据匹配度得分判断是否被套牌、是否没有登记船名、是否未开AIS；通过候选识别船名和匹配结果船名的偏差距离，最终确定实际候选识别船名是否符合匹配结果船名。本发明的方法能够准确的识别船名并判断出违章的情况。
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公开(公告)号：CN116543398A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310823229.4
申请日：2023-07-06
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06V30/19 , G06V30/14 , G06F16/2458
摘要： 本发明公开一种船名和违章识别方法及系统。其中，该方法引入了激光，夜间进行定点补光；通过全景相机和特写相机中船舶的相对位置来处理多船情景；通过人工智能分别识别船头、船身、船尾、船牌、字符等元素，以尽可能规避背景的影响；对缺损、遮挡引入备选AIS数据以及数据库模糊查询，同时综合分析字符的出现频率等因素，来计算候选匹配度和数字匹配度，根据匹配度得分判断是否被套牌、是否没有登记船名、是否未开AIS；通过候选识别船名和匹配结果船名的偏差距离，最终确定实际候选识别船名是否符合匹配结果船名。本发明的方法能够准确的识别船名并判断出违章的情况。
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公开(公告)号：CN116052094A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310209497.7
申请日：2023-03-07
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/54 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/26 , G06V10/80
摘要： 本发明公开一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法包括：将原始训练集进行复制，并将复制好的图片从不同种类的数据增强中随机选择一种进行数据增强，将上述图片进行模型训练，得到第一更新船舶检测模型；对原始训练集进行不同种类的数据增强，得到增强训练集；将原始训练集、增强训练集通过第一更新船舶检测模型进行训练，计算得到全部目标的差异值，根据差异值将目标进行裁剪并粘贴到对应的原始图片中并进行融合操作，以使目标与原始图片的边缘虚化，中心突出；本发明利用原始迭代图片对增强迭代图片的引导，使模型不仅能学习原始迭代图片特征，还能学习各种场景下的增强迭代图片特征，提高不同环境下的准确率和降低错误率。
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公开(公告)号：CN115330777A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211250232.3
申请日：2022-10-13
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开一种训练图片缩放尺寸船舶检测方法及系统。其中，该方法包括：顺次获取目标船舶检测模型和图片缩放比例模型；将图片缩放比例模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中；将目标船舶检测模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中，得到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络，将训练集中每张图片输入到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络中进行训练并调整网络中的参数，得到目标自动缩放尺寸船舶检测模型；将待检测图片输入到目标自动缩放尺寸船舶检测模型中进行检测，得到船舶位置。本发明通过在传统的自动缩放尺寸船舶检测网络中增加图片缩放比例模块，能够实现依据图片的特征进行自动缩放。
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公开(公告)号：CN116168256B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310417790.2
申请日：2023-04-19
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法对原始船舶检测模型进行修改，在保留之前检测头的参数下，增加一个或几个新的检测头的类别通道和坐标通道；更新训练集只标注新增类别的目标框，采用原始船舶检测模型对更新训练集图片进行预测，得到每张图片伪标签的预测结果；采用蒸馏的方法，针对原始类别标注在瓶颈层和检测头进行蒸馏；通过目标框的类别均值和置信度的类别均值，解决目标类别不平衡问题和易检、难检问题，加大模型对难检类别的学习，降低对易检类别的关注。
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公开(公告)号：CN116052094B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310209497.7
申请日：2023-03-07
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/54 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/26 , G06V10/80
摘要： 本发明公开一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法包括：将原始训练集进行复制，并将复制好的图片从不同种类的数据增强中随机选择一种进行数据增强，将上述图片进行模型训练，得到第一更新船舶检测模型；对原始训练集进行不同种类的数据增强，得到增强训练集；将原始训练集、增强训练集通过第一更新船舶检测模型进行训练，计算得到全部目标的差异值，根据差异值将目标进行裁剪并粘贴到对应的原始图片中并进行融合操作，以使目标与原始图片的边缘虚化，中心突出；本发明利用原始迭代图片对增强迭代图片的引导，使模型不仅能学习原始迭代图片特征，还能学习各种场景下的增强迭代图片特征，提高不同环境下的准确率和降低错误率。
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公开(公告)号：CN115082434B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210857647.0
申请日：2022-07-21
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于多源特征的磁芯缺陷检测模型训练方法及系统，其中，该方法包括：S101，获取目标磁芯的自然光成像图片和红外线成像图片并作为训练集进行模型训练，得到当前轮磁芯缺陷检测模型；所述模型训练包括：将两个图片进行位置校正，得到校正后的两个图片；将校正后的两个图片分别分成第一预设数量块，并一一对应进行融合，得到第一预设数量个融合特征块；可得到不同成像之间的关系，解决单一成像的局限性；将第一预设数量个融合特征块进行拼接、分块操作，降低缺陷误检和漏检，采用自注意力机制操作和全卷积操作，得到的特征图具有全局性。并且计算得到当前轮的损失值；S102，重复S101直至损失值在预设范围内波动，得到目标磁芯缺陷检测模型。
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公开(公告)号：CN115082434A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210857647.0
申请日：2022-07-21
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于多源特征的磁芯缺陷检测模型训练方法及系统，其中，该方法包括：S101，获取目标磁芯的自然光成像图片和红外线成像图片并作为训练集进行模型训练，得到当前轮磁芯缺陷检测模型；所述模型训练包括：将两个图片进行位置校正，得到校正后的两个图片；将校正后的两个图片分别分成第一预设数量块，并一一对应进行融合，得到第一预设数量个融合特征块；可得到不同成像之间的关系，解决单一成像的局限性；将第一预设数量个融合特征块进行拼接、分块操作，降低缺陷误检和漏检，采用自注意力机制操作和全卷积操作，得到的特征图具有全局性。并且计算得到当前轮的损失值；S102，重复S101直至损失值在预设范围内波动，得到目标磁芯缺陷检测模型。
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公开(公告)号：CN116168256A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310417790.2
申请日：2023-04-19
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法对原始船舶检测模型进行修改，在保留之前检测头的参数下，增加一个或几个新的检测头的类别通道和坐标通道；更新训练集只标注新增类别的目标框，采用原始船舶检测模型对更新训练集图片进行预测，得到每张图片伪标签的预测结果；采用蒸馏的方法，针对原始类别标注在瓶颈层和检测头进行蒸馏；通过目标框的类别均值和置信度的类别均值，解决目标类别不平衡问题和易检、难检问题，加大模型对难检类别的学习，降低对易检类别的关注。
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公开(公告)号：CN115330777B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211250232.3
申请日：2022-10-13
申请人： 浙江华是科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开一种训练图片缩放尺寸船舶检测方法及系统。其中，该方法包括：顺次获取目标船舶检测模型和图片缩放比例模型；将图片缩放比例模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中；将目标船舶检测模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中，得到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络，将训练集中每张图片输入到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络中进行训练并调整网络中的参数，得到目标自动缩放尺寸船舶检测模型；将待检测图片输入到目标自动缩放尺寸船舶检测模型中进行检测，得到船舶位置。本发明通过在传统的自动缩放尺寸船舶检测网络中增加图片缩放比例模块，能够实现依据图片的特征进行自动缩放。
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