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公开(公告)号：CN114463686B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210371385.7
申请日：2022-04-11
申请人： 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
摘要： 本发明涉及基于复杂背景下的移动目标检测方法和系统，包括步骤：粗检阶段：将连续5帧视频图像输入由ConvLSTM网络和YOLO4网络组成的粗检模型中，其中ConvLSTM网络捕获运动信息，YOLO4网络利用含有运动信息的特征图定位目标在每一帧中的空间维度位置；细检阶段：利用目标跟踪法跟踪粗检阶段得到的目标在连接5帧图像上的空间维度位置，并获取最小外切矩形后裁剪得到5张图像，将5张图像融合构成一个15通道的图像后输入细检模型中，经过细检得到最终检测结果。本发明分为粗检阶段和细检阶段，两阶段充分利用了移动小目标的运动信息，来提高复杂背景下移动小目标检测的精度，减少了误报漏报，减轻了人工介入的程度。
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公开(公告)号：CN114612468B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210496827.0
申请日：2022-05-09
申请人： 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于正样本的设备外部缺陷检测方法，包括步骤：对实例分割网络模型、生成对抗网络模型进行训练；将待检测设备图像输入训练好的实例分割网络模型中，获得设备外部图，再融合边缘检测算法，得到完整的设备外部图；将完整的设备外部图输入训练好的生成对抗网络模型的生成器中，得到对应的无缺陷设备外部图；利用弗雷歇•马尔可夫距离算法对步骤S3中得到的完整的设备外部图和对应生成的无缺陷设备外部图进行距离差值计算，从而确定和定位待检测设备图像的缺陷位置。本发明实现自动检测设备外部是否存在缺陷，对无人值守设备外部缺陷自动排查提供了技术支撑，提高了无人值守智能化程度。
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公开(公告)号：CN114463686A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210371385.7
申请日：2022-04-11
申请人： 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
摘要： 本发明涉及基于复杂背景下的移动目标检测方法和系统，包括步骤：粗检阶段：将连续5帧视频图像输入由ConvLSTM网络和YOLO4网络组成的粗检模型中，其中ConvLSTM网络捕获运动信息，YOLO4网络利用含有运动信息的特征图定位目标在每一帧中的空间维度位置；细检阶段：利用目标跟踪法跟踪粗检阶段得到的目标在连接5帧图像上的空间维度位置，并获取最小外切矩形后裁剪得到5张图像，将5张图像融合构成一个15通道的图像后输入细检模型中，经过细检得到最终检测结果。本发明分为粗检阶段和细检阶段，两阶段充分利用了移动小目标的运动信息，来提高复杂背景下移动小目标检测的精度，减少了误报漏报，减轻了人工介入的程度。
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公开(公告)号：CN114612468A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210496827.0
申请日：2022-05-09
申请人： 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于正样本的设备外部缺陷检测方法，包括步骤：对实例分割网络模型、生成对抗网络模型进行训练；将待检测设备图像输入训练好的实例分割网络模型中，获得设备外部图，再融合边缘检测算法，得到完整的设备外部图；将完整的设备外部图输入训练好的生成对抗网络模型的生成器中，得到对应的无缺陷设备外部图；利用弗雷歇•马尔可夫距离算法对步骤S3中得到的完整的设备外部图和对应生成的无缺陷设备外部图进行距离差值计算，从而确定和定位待检测设备图像的缺陷位置。本发明实现自动检测设备外部是否存在缺陷，对无人值守设备外部缺陷自动排查提供了技术支撑，提高了无人值守智能化程度。
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公开(公告)号：CN117974974A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410026560.8
申请日：2024-01-08
申请人： 国能朔黄铁路发展有限责任公司 , 四川都睿感控科技有限公司
摘要： 本申请涉及变电站旋钮档位识别领域，公开了一种变电站旋钮档位识别方法、装置、存储介质及电子设备。所述方法包括：获取变电站内机柜的面板图像；通过训练好的目标检测深度学习模型，从所述面板图像中提取目标旋钮的掩膜图像，并确定所述目标旋钮的旋钮类型；通过训练好的关键点检测深度学习模型，从所述旋钮掩膜图像中确定所述目标旋钮的两个关键点；根据所述两个关键点确定所述目标旋钮的旋转角度，并根据所述旋转角度和所述旋钮类型确定所述目标旋钮的档位。具备识别准确度更高，并且更易于操作、人力成本更低等优点。可以应用于无人值守变电站巡检检测系统中，对于推进无人值守变电站智能化检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117953403A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311648974.6
申请日：2023-12-04
申请人： 国能朔黄铁路发展有限责任公司 , 四川都睿感控科技有限公司
摘要： 本申请涉及移动小目标检测领域，公开了一种复杂背景下的移动小目标检测方法、装置及电子设备。所述方法包括：通过RPCA获得原始视频的多组连续视频帧的第一前景序列，并通过ViBe获得所述多组连续视频帧的第二前景序列；根据所述第一前景序列和所述第二前景序列确定前景信息；根据所述前景信息和所述多组连续视频帧，确定包含有疑似移动目标的视频帧；通过预设网络模型从所述包含有疑似移动目标的视频帧中确定移动目标的类型和位置信息。结合了传统的前景提取算法和深度学习这两种方法，改善了复杂背景下小目标检测的精度和效率，并减少了误报漏报，以及减轻了人工介入的程度。
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公开(公告)号：CN106936321B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201710358400.3
申请日：2017-05-19
申请人： 四川都睿感控科技有限公司
IPC分类号： H02M5/40
摘要： 本发明涉及一种恒流源，包括AC‑DC整流模块、包含IPM的IPM单相逆变模块和控制电路模块，市电经AC‑DC整流模块转换为直流电后由IPM单相逆变模块逆变为单相交流电输出，所述控制电路模块包括输出电流采样电路、微处理器和输入模块，所述输出电流采样电路用于将所述IPM单相逆变模块输出的单相交流电反馈至所述微处理器，所述微处理器根据所述反馈电流和用户输入电流的差值，调节所述IPM单相逆变模块输出的单相交流电的电流值。本发明提供的恒流源，通过AC‑DC整流模块与由IPM组成的IPM单相逆变模块相配合取代传统的自耦变压器与升流变压器结构，不仅可以实现0～50A电流连续可调，同时还减小了恒流源的体积，降低了硬件电路复杂程度，并减少了成本。
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公开(公告)号：CN116912290B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311160411.2
申请日：2023-09-11
申请人： 四川都睿感控科技有限公司
IPC分类号： G06T7/246 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种记忆增强的难易视频运动小目标检测方法，包括步骤：构建难易视频运动小目标检测模型，包括局部邻域特征聚合模块、全局记忆增强特征聚合模块、特征检测模块；提取视频中连续数帧图像输入局部邻域特征聚合模块，对难易视频运动小目标检测模型进行提取局部特征的训练；将相同连续数帧图像输入全局记忆增强特征聚合模块，对难易视频运动小目标检测模型进行感知全局信息的训练；顺序提取视频中连续数帧图像，重复对局部邻域特征聚合模块、全局记忆增强特征聚合模块进行交叉迭代训练，直到多个视频中所有帧图像都被提取完，得到训练好的难易视频运动小目标检测模型。本发明利用运动小目标的局部特征和全局信息，来提(56)对比文件Tao Ye等.Dense and Small ObjectDetection in UAV-Vision Based on aGlobal-Local Feature Enhanced Network.《IEEE Transactions on Instrumentation andMeasurement》.2022,第71卷2515513.葛同澳等.基于双融合框架的多模态3D目标检测算法《.电子学报》.2023,1-11.
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公开(公告)号：CN117152662A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311143537.9
申请日：2023-09-06
申请人： 四川都睿感控科技有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/96 , G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及基于难易感知的聚焦式视频运动小目标检测方法，包括步骤：构建视频运动小目标难易感知模型；对视频运动小目标难易感知模型的n个子网络及检测头分支对应的标签进行分配，将图像输入视频运动小目标难易感知模型进行训练，得到视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型；将实时获取的图像输入视频运动小目标难易感知卷积神经网络模型中，得到检测结果；根据目标难度等级，截取相应帧数目标的运动区域，构建目标的时空立方体；将时空立方体输入基于时空立方体的轻量化细检模型中进行聚焦式的检测，预测目标的类别及位置。本发明对于数据集中存在多种难易程度的目标时，模型能感知目标的难易程度，而进行分配相适应的计算资源。
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公开(公告)号：CN116912290A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311160411.2
申请日：2023-09-11
申请人： 四川都睿感控科技有限公司
IPC分类号： G06T7/246 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及一种记忆增强的难易视频运动小目标检测方法，包括步骤：构建难易视频运动小目标检测模型，包括局部邻域特征聚合模块、全局记忆增强特征聚合模块、特征检测模块；提取视频中连续数帧图像输入局部邻域特征聚合模块，对难易视频运动小目标检测模型进行提取局部特征的训练；将相同连续数帧图像输入全局记忆增强特征聚合模块，对难易视频运动小目标检测模型进行感知全局信息的训练；顺序提取视频中连续数帧图像，重复对局部邻域特征聚合模块、全局记忆增强特征聚合模块进行交叉迭代训练，直到多个视频中所有帧图像都被提取完，得到训练好的难易视频运动小目标检测模型。本发明利用运动小目标的局部特征和全局信息，来提升模型的检测性能。
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