公开(公告)号：CN118379342A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410569444.0

申请日：2024-05-09

Applicant: 润建股份有限公司

Inventor： 刘浩 ,  胡永乐 ,  丁永 ,  何俊 ,  罗桂华 ,  项永

IPC: G06T7/62 ,  G06T7/194 ,  G06T7/13 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的泥土体积预测方法、电子设备及存储介质，包括连续采集同一角度预设数量的目标图像，通过特征提取构建背景模型，计算所述目标图像每个像素点的背景值，筛选得到背景点；基于所述背景点分割所述目标图像中的背景，提取前景中的泥土轮廓并计算目标图像中的泥土面积；采集历史数据拟合面积与体积的关系函数，并通过输入所述泥土面积预测泥土的体积。本发明通过采用深度学习的背景模型，能够准确识别图像中的泥土轮廓，并基于精准的轮廓信息进行体积计算，有效提高了泥土体积预测的准确性。

公开(公告)号：CN118379557A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410569320.2

申请日：2024-05-09

Applicant: 润建股份有限公司

Inventor： 刘浩 ,  胡永乐 ,  丁永 ,  何俊 ,  罗桂华 ,  项永

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的小目标检测方法、电子设备及存储介质，包括采集待检测小目标的目标图像，通过构建目标检测模型提取所述目标图像中的前景图像；对所述目标检测模型加入特征融合模块，输出所述前景图像中待检测小目标的感兴趣区域；基于所述感兴趣区域输出至少一个所述待检测小目标的检测框。本发明通过采用通道级联的方式融合目标特征，以及采用自注意力机制对目标特征进行加权处理，并通过综合损失函数优化目标检测模型，有效增强了目标检测模型的鲁棒性，同时提高了小目标的检测精度。

公开(公告)号：CN118443109A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410569184.7

申请日：2024-05-09

Applicant: 润建股份有限公司

Inventor： 刘浩 ,  胡永乐 ,  丁永 ,  何俊 ,  罗桂华 ,  项永

IPC: G01F1/708 ,  G01P5/18 ,  G06T7/00 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明涉及一种水管水流量检测方法、电子设备及存储介质，包括采集某一时刻水流从出水口落到地面的瞬时图像；所述瞬时图像包括水流的位移轨迹以及用于现场标定的参照物；通过背景分割获取水流和参照物的图像，并通过对照参照物的实际位置信息，计算水流在垂直以及水平方向上的位移距离；基于水流在垂直方向上的位移距离计算水流的位移时间，并结合水平方向上的位移距离计算水流速度；确定水管型号，采集该型号水管的历史数据拟合水流速度与水管流量的关系函数，通过输入所述水流速度预测当前时刻的水流量。本发明通过图像分析和计算，可以准确地测量水流的位移和速度，从而得到精确的水管流量值，操作简单成本低，具有很好的适用性。