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公开(公告)号：CN117495884B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410003483.4
申请日：2024-01-02
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06T3/4007 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种钢铁表面缺陷分割方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待分割钢铁表面图像；将待分割钢铁表面图像输入到训练完备的钢铁缺陷分割网络中，逐级进行多级像素特征增强得到多级编码图像和编码特征图像，对多级编码图像和编码特征图像特征融合得到多级融合特征图像，对编码特征图像逐级进行像素特征增强、通道叠加多级融合特征图像和插值上采样操作得到多级解码图像和解码特征图像，对解码特征图像进行缺陷分割预测得到钢铁表面缺陷分割结果。综上，本发明通过像素特征增强捕获特征的全局空间关系，通过通道叠加多级融合特征图像捕获钢铁表面图像缺陷特征，实现对钢铁表面缺陷轮廓的清晰分割，得到准确的钢铁表面缺陷分割结果。
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公开(公告)号：CN117611779A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311639849.9
申请日：2023-11-30
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供融合八叉树体素与点的混合增长屋顶平面分割方法及系统，具体实现如下：首先，构造八叉树体素并以此作为分割对象，运用平面拟合条件可有效区分平面体素和非平面体素。其次，创新性的提出一种基于体素和点的混合区域增长算法，该算法通过分析相邻体素或点之间的几何关系，将具有相似属性的体素或点划分为同一区域。最后，再通过迭代细分的方法将未分配的点分配到各个初始平面，并对相似的平面进行二次合并，得到最终平面分割结果。本发明所述的分割方法可以有效的对建筑物屋顶平面实现精细分割。
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公开(公告)号：CN119445208A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411448659.3
申请日：2024-10-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供顾及全局‑局部自注意力机制的机载点云分类方法及系统，所述方法包括：步骤1：选取ISPRS‑3D机载点云数据集；步骤2：对点云数据进行预处理；步骤3：基于点云数据构建边缘卷积网络，提取到点云的局部特征；步骤4：基于提取的点云的局部特征构建局部自注意力机制网络；步骤5：构建全局自注意力机制网络；步骤6：构建全局‑局部自注意力机制模块；步骤7：采用U‑net网络设计完成整体网络结构；步骤8：将待分类的机载激光点云测试数据输入训练好的整体网络结构中，得到每个点的类别标签。本发明针对机载点云大场景分类中存在的特征表达不足、样本类别不均衡的问题，创新性的提出一种整合边缘卷积的全局‑局部自注意力机制神经网络。
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公开(公告)号：CN117495884A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202410003483.4
申请日：2024-01-02
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06T3/4007 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种钢铁表面缺陷分割方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待分割钢铁表面图像；将待分割钢铁表面图像输入到训练完备的钢铁缺陷分割网络中，逐级进行多级像素特征增强得到多级编码图像和编码特征图像，对多级编码图像和编码特征图像特征融合得到多级融合特征图像，对编码特征图像逐级进行像素特征增强、通道叠加多级融合特征图像和插值上采样操作得到多级解码图像和解码特征图像，对解码特征图像进行缺陷分割预测得到钢铁表面缺陷分割结果。综上，本发明通过像素特征增强捕获特征的全局空间关系，通过通道叠加多级融合特征图像捕获钢铁表面图像缺陷特征，实现对钢铁表面缺陷轮廓的清晰分割，得到准确的钢铁表面缺陷分割结果。
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