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公开(公告)号：CN116486138A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310274806.9
申请日：2023-03-15
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于卷积神经网络的烟叶分类方法，包括：获取多张原始烟叶图像，并根据烟叶特征对原始烟叶图像进行分割，将感兴趣的烟叶区域提取出来；对烟叶图像随机施加以镜像翻转、随机组合旋转和/或尺度缩放的仿射变换，并将变换后的烟叶图像作为训练样本，以扩增训练数据集；通过所述训练数据集训练卷积神经网络，并使用旋转尺度复合等变变换卷积搭建残差连接结构，以赋予训练好的卷积神经网络具有主动变换特征图的能力；经过旋转尺度复合变换卷积输出的特征后融合Canny算子提取的烟叶图像梯度信息，使用分类器对烟叶进行分类。本发明能提高烟叶分级的精度和智能性，提高烟叶分类的工作效率。
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公开(公告)号：CN114359415A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210017323.6
申请日：2022-01-07
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
发明人： 王辉 , 夏琛 , 程昌合 , 吴继忠 , 张晓兵 , 刘建国 , 毕一鸣 , 沈会良 , 俞贝楠 , 胡建欣 , 柳一昊 , 黄芳芳 , 钟永健 , 李波 , 童神 , 葛川 , 徐志强 , 朱宏福 , 沈蓓蕾
IPC分类号： G06T7/90 , G06T7/64 , G06T7/62 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于专家经验指导的深度学习烟叶分级方法，利用预先设定的深度特征提取网络获得烟叶图像的深度网络特征向量。利用传统计算机视觉方法获得烟叶图像的手工特征向量。将深度网络特征向量与手工特征向量拼接为联合特征向量。将联合特征向量输入预先设定的分级判断网络，输出烟叶分级结果。专家针对分级不正确的烟叶图像进行重新分级，得到更新后的分类标签，根据更新后的分类标签对分级判断网络进行学习，获取优化后的分级判断网络。本发明具有烟叶分级的客观性和一致性，且能够达到较高的分级准确率。针对偶然出现的错误烟叶分级情况，利用专家的领域知识，辅助提高分级准确率。
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公开(公告)号：CN114757936A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210490880.X
申请日：2022-05-07
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种烟叶分级技术领域的基于图像及红外光谱化学成分分析的自动化烟叶分级系统，旨在解决现有技术中仅采用正面图像判断烟叶分级准确率低等问题，其包括以下步骤：通过工业相机和红外光谱仪依次采集烟叶信息；根据图像和红外光谱数据提取烟叶数据特征，利用烟叶正面图像提取形状、颜色、色度、长度、残伤等特征，利用烟叶背面图像提取叶片结构特征及身份特征，利用红外光谱分析化学成分特征、烟叶成熟度及油分含量；将提取的数据特征输入多层感知机，计算烟叶属于每一等级的概率，并将最高概率对应等级作为烟叶的预测等级。本发明结合图像和红外光谱可以对烟叶的外观质量及内在质量进行分析，提升烟叶特征提取能力及分级准确率。
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公开(公告)号：CN114521664A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210035566.2
申请日：2022-01-13
申请人： 浙江大学 , 浙江中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于多模态图像数据和深度神经网络的自动烟叶分级系统及装置，系统包括烟叶传送模块、控制通信模块、图像获取模块、图像处理模块和烟叶分级模块；装置包括传送带、传感器、图像采集箱、烟叶放置区域。系统运行时，控制通信模块控制多模态成像设备和传送带系统联合工作，采集烟叶多模态图像数据，多模态图像数据包括烟叶的背光图像、可见光图像以及近红外高光谱图像；图像处理模块在烟叶多模态图像数据中提取烟叶区域，同时拼接烟叶背光图像，并将背光图像、可见光图像与高光谱图像进行配准；烟叶分级模块利用深度神经网络提取烟叶多模态图像数据中的深度特征，并基于深度特征分析对当前烟叶的进行预测分级。
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公开(公告)号：CN118172590A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410158850.8
申请日：2024-02-02
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06V10/32 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06F8/60
摘要： 本发明公开了一种深度学习烟叶分级的工业生产部署方法，包括如下步骤：S1：利用烟叶图像数据训练多个卷积神经网络烟叶分级模型；S2：利用剪枝、量化压缩烟叶分级模型，并利用蒸馏恢复模型压缩前的准确率；S3：部署压缩后的模型。本发明针对烟叶分级主观性较强的问题，提出使用卷积神经网络进行自动化烟叶分级；为满足流水线实时性要求，降低延时，提高吞吐量，使用剪枝、蒸馏、量化在不影响或少量影响模型分级准确率的基础上，降低模型参数量和计算量，并灵活利用本地推理框架和云服务器推理后端进行烟叶分级结果的计算。
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公开(公告)号：CN118097254A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410214302.2
申请日：2024-02-27
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/31
摘要： 基于多光谱特征增强网络的烟叶自动化分级算法涉及图像处理技术领域，解决了烟叶分级对不同产地的视觉特征分辨能力较低的问题，本发明通过多光谱信息与计算机视觉的深度学习方法结合来构建烟叶自动化分级系统，可以有效弥补可见光单一光谱信息的不足，通过多源互补的方式结合所设计的多光谱特征增强模块进一步增强可见光和近红外光谱特征的特征表示，提取出更有利于分级的空间特征信息，进而提高烟叶分级准确率。有助于为当前人工分级基于主观经验分级提供可量化的分级参考依据，能一定程度上节省人工分级的人力、物力资源，降低人工分级的经验性误判，提高烟草行业技术水平，推动烟草行业完善分类规范，从而在烟叶加工中产生较高的社会经济效益。
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公开(公告)号：CN116452981A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310454790.X
申请日：2023-04-24
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/10 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种烟叶自动化分级方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：采集待测烟叶样本的图像；基于自适应稀疏卷积构建自适应注意力模型；将构建的所述自适应注意力模型插入卷积神经网络，得到烟叶分级模型；将采集待测烟叶样本的图像输入所述烟叶分级模型，得到烟叶分级结果。本发明的烟叶自动化分级方法、系统、设备及存储介质，自适应注意力模型通过自适应稀疏点卷积和自适应稀疏深度卷积提取烟叶的深层特征，自适应计算通道间的权重，关注影响分类性能的重要特征，可以提高网络的分类性能；自适应注意力模型模块可以嵌入经典卷积神经网络，具有特征提取的能力，获得了最佳分类准确率，为烟叶等级判定提供了一个有效的方法。
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公开(公告)号：CN114521664B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210035566.2
申请日：2022-01-13
申请人： 浙江大学 , 浙江中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于多模态图像数据和深度神经网络的自动烟叶分级系统及装置，系统包括烟叶传送模块、控制通信模块、图像获取模块、图像处理模块和烟叶分级模块；装置包括传送带、传感器、图像采集箱、烟叶放置区域。系统运行时，控制通信模块控制多模态成像设备和传送带系统联合工作，采集烟叶多模态图像数据，多模态图像数据包括烟叶的背光图像、可见光图像以及近红外高光谱图像；图像处理模块在烟叶多模态图像数据中提取烟叶区域，同时拼接烟叶背光图像，并将背光图像、可见光图像与高光谱图像进行配准；烟叶分级模块利用深度神经网络提取烟叶多模态图像数据中的深度特征，并基于深度特征分析对当前烟叶的进行预测分级。
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公开(公告)号：CN118004621A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311731826.0
申请日：2023-12-15
摘要： 本发明公开一种智能生活垃圾房，包括垃圾分类分拣处理单元、负压新风除臭单元和投放奖励单元,垃圾分类分拣处理单元包括厨余垃圾收集处理单元和其它垃圾分类分拣单元,厨余垃圾收集处理单元对投放的厨余垃圾进行去袋检测、除硬收集和综合处理；其它垃圾分类分拣单元对投放的其它垃圾进行去袋检测和分类分拣收集,负压新风除臭单元对恶臭气体进行收集处理后排出，同时送入离子新风置换,投放奖励单元包括身份识别单元和积分奖励单元。本发明属于垃圾分类工作站领域，提高了居民规范投放生活垃圾的意识，实现了对生活垃圾的智能分类分拣、高效处理以及对垃圾房的通风除臭，满足对环境保护的需要。
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公开(公告)号：CN116385326A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310327471.2
申请日：2023-03-24
摘要： 本申请公开了一种基于多目标分割的多光谱图像融合方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，根据多目标分割的类别在特征域对不同目标采用不同的融合方式，产生符合人眼视觉感知图像的同时，有效突出红外图像中的显著目标。所述方法包括：采集可见光图像和红外图像，对可见光图像和红外图像进行图像配准处理，得到已配准的目标可见光图像和目标红外图像；采用多目标分割网络对目标可见光图像和目标红外图像进行多目标语义分割，生成多目标分割图像；基于多光谱图像融合网络提取目标可见光图像对应的第一深度特征和目标红外图像对应的第二深度特征，通过融合第一深度特征、第二深度特征和多目标分割图像，生成目标融合图像。
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