公开(公告)号：CN116645592B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310914403.6

申请日：2023-07-25

Applicant: 苏州大学 ,  苏州市轨道交通集团有限公司

Inventor： 牛伟龙 ,  吴澄 ,  盛洁 ,  叶陆琴 ,  吕景珑 ,  钱曙杰 ,  夏从东 ,  吕志荣

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理领域。本发明提出的一种基于深度学习的裂缝检测方法在裂缝检测中采用Swin Mask RCNN算法，它使用了Swin Transformer作为其骨干网络。相比于以往的目标检测模型，Swin Transformer具有更好的特征提取能力和更高的表达能力，使得特征更加丰富，有助于提高裂缝检测的准确度，本发明构建的网络在Swin Transformer网络的滑窗操作之后构建了多层窗口融合模块，使具有裂缝信息的窗口能进行融合，防止裂缝的信息丢失，使其能更好的定位图像中的裂缝信息，在提升位置检测精度的同时降低计算量。

公开(公告)号：CN116645592A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310914403.6

申请日：2023-07-25

Applicant: 苏州大学 ,  苏州市轨道交通集团有限公司

Inventor： 牛伟龙 ,  吴澄 ,  盛洁 ,  叶陆琴 ,  吕景珑 ,  钱曙杰 ,  夏从东 ,  吕志荣

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理领域。本发明提出的一种基于深度学习的裂缝检测方法在裂缝检测中采用Swin Mask RCNN算法，它使用了Swin Transformer作为其骨干网络。相比于以往的目标检测模型，Swin Transformer具有更好的特征提取能力和更高的表达能力，使得特征更加丰富，有助于提高裂缝检测的准确度，本发明构建的网络在Swin Transformer网络的滑窗操作之后构建了多层窗口融合模块，使具有裂缝信息的窗口能进行融合，防止裂缝的信息丢失，使其能更好的定位图像中的裂缝信息，在提升位置检测精度的同时降低计算量。

公开(公告)号：CN114820671A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210371735.X

申请日：2022-04-11

Applicant: 苏州大学 ,  苏州市轨道交通集团有限公司

Inventor： 吴澄 ,  汪一鸣 ,  盛洁 ,  张瑾 ,  王远鹏 ,  王阳 ,  钱曙杰 ,  夏从东 ,  吕志荣

IPC: G06T7/13 ,  G06T5/30 ,  G06T5/00 ,  G06T5/40 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明公开一种用于货运铁路无人驾驶的轨道限界识别方法，包括：S1.获取轨道图像，对所述轨道图像进行预处理；S2.对预处理后的所述轨道图像，使用改进的ZS细化算法进行细化处理；S3.对经过细化处理后的所述轨道图像，进行去噪处理，获得完整轨道线，完成轨道限界识别。采用本发明的技术方案，提取到的轨道限界连续性好，准确度高；同时能够对直道、弯道、岔道进行轨道检测，并适用于多变天候的情况。