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公开(公告)号：CN112329603B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011207822.9
申请日：2020-11-03
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于图像级联的坝面裂纹缺陷定位方法，包括：S1、通过无人机采集坝面图像，并对其进行数据处理；S2、通过具有四条特征提取分支的网络结构，对处理后的数据进行特征提取，输出具有多层不同语义信息的特征图；S3、对具有不同语义信息的特征图进行图像融合处理，得到具有裂纹位置及形状的图像，实现裂纹缺陷定位。本发明利用图像的语义分割，提高了裂缝定位的效率，降低了成本；能够很好的识别传统方法中需要人为确定的裂缝，自动化处理水平高，准确率高，为水利工程的日常维护极大的减轻了工作量；相比于现有方法，能够更好的对裂缝进行定位，标记准确裂缝位置的同时提取更为完整的裂缝形状，对细节信息的捕捉更为精确。
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公开(公告)号：CN117197097A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311183447.2
申请日：2023-09-13
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V30/10 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于红外图像的电力设备组件检测方法，包括以下步骤：将红外相机采集到的整个电力设备的图像信息进行筛选和标注，得到训练集；构建电力设备红外检测模型，并使用训练集进行训练，得到训练后的电力设备红外检测模型；获取目标电力设备的红外图像，并通过训练后的电力设备红外检测模型进行检测，得到电力设备组件位置数据；对目标电力设备的红外图像进行温度识别，得到电力设备组件的温度值，完成电力设备组件检测。本发明可以快速且准确的自动识别红外图像中的电力设备组件，并获取其温度数据，高效完成电力设备组件的检测。
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公开(公告)号：CN112465748B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011244353.8
申请日：2020-11-10
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的裂缝识别方法、装置、设备及存储介质，构建结构特征提取模块和细节特征提取模块，通过结构特征提取模块和细节特征提取模块提取结构特征和细节特征并融合，将融合特征上采样，得到裂缝概率图，然后对裂缝概率图进行处理，获取裂缝识别结果。本发明自动化处理水平较高，直接端到端地从待识别图像直接输出裂缝病害的量化特征及掩膜，可以极大地降低操作人员工作量，提高了裂缝识别的效率以及准确度。
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公开(公告)号：CN116242253A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310527270.7
申请日：2023-05-11
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种水下混凝土表观激光线三维扫描测量方法，包括：S1、对清水置换装置内的激光线扫描成像设备进行激光线平面标定，构建激光平面方程；S2、建立光线在不同介质表面的光线追踪模型，进而建立真实像点与相机成像点之间的多介质折射模型；S3、将多介质折射模型与相机成像模型融合，获得水下成像的归一化模型；S4、利用归一化模型和激光平面方程将获取的水下混凝土表观激光线图像转换至对应空气中的激光线图像中，实现水下混凝土表观激光线三维扫描测量。本发明方法消除了浊水环境对激光线扫描的影响，建立了激光线扫描成像的归一化模型消除了折射畸变的影响。
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公开(公告)号：CN115859531B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310070294.4
申请日：2023-02-07
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计方法，属于发动机设计领域，解决了现有技术未应用人工智能算法开展吻切面乘波体与超燃冲压发动机一体化的优化设计的问题，包括：根据设计类型定义设计空间，并利用拉丁超立方抽样算法获取样本；确定样本在预设条件下的一体化设计，形成不同样本点下的不同构型；根据不同构型，构建数据集，从而构建高效高精度智能预测模型；根据该模型和多目标启发式算法，获得满足高超声速飞行器性能达到目标函数及约束函数条件下的吻切面乘波体及超燃冲压发动机一体化的最优设计参数Pareto解集；对该解集进行分析，得到一体化的通用特性；进而确定乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计结果。
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公开(公告)号：CN115859531A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310070294.4
申请日：2023-02-07
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F17/16 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/00 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计方法，属于发动机设计领域，解决了现有技术未应用人工智能算法开展吻切面乘波体与超燃冲压发动机一体化的优化设计的问题，包括：根据设计类型定义设计空间，并利用拉丁超立方抽样算法获取样本；确定样本在预设条件下的一体化设计，形成不同样本点下的不同构型；根据不同构型，构建数据集，从而构建高效高精度智能预测模型；根据该模型和多目标启发式算法，获得满足高超声速飞行器性能达到目标函数及约束函数条件下的吻切面乘波体及超燃冲压发动机一体化的最优设计参数Pareto解集；对该解集进行分析，得到一体化的通用特性；进而确定乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计结果。
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公开(公告)号：CN115393725B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211314399.1
申请日：2022-10-26
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种特征增强和语义分割的桥梁裂缝识别方法，包括以下步骤：S1、采集包含裂缝的桥梁图像，构建桥梁裂缝数据集；S2、通过特征提取模型获取桥梁裂缝数据集的高维抽象语义特征；S3、采用裂缝特征增强模型对高维抽象语义特征进行增强，得到增强特征；S4、根据增强特征和高维抽象特征，对桥梁裂缝图像进行逐像素分类，得到桥梁裂缝；本发明解决了裂缝信息在处理过程中被损失，以及裂缝像素与背景像素的不均衡，造成裂缝特征识别精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN115393725A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211314399.1
申请日：2022-10-26
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种特征增强和语义分割的桥梁裂缝识别方法，包括以下步骤：S1、采集包含裂缝的桥梁图像，构建桥梁裂缝数据集；S2、通过特征提取模型获取桥梁裂缝数据集的高维抽象语义特征；S3、采用裂缝特征增强模型对高维抽象语义特征进行增强，得到增强特征；S4、根据增强特征和高维抽象特征，对桥梁裂缝图像进行逐像素分类，得到桥梁裂缝；本发明解决了裂缝信息在处理过程中被损失，以及裂缝像素与背景像素的不均衡，造成裂缝特征识别精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN112465748A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011244353.8
申请日：2020-11-10
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的裂缝识别方法、装置、设备及存储介质，构建结构特征提取模块和细节特征提取模块，通过结构特征提取模块和细节特征提取模块提取结构特征和细节特征并融合，将融合特征上采样，得到裂缝概率图，然后对裂缝概率图进行处理，获取裂缝识别结果。本发明自动化处理水平较高，直接端到端地从待识别图像直接输出裂缝病害的量化特征及掩膜，可以极大地降低操作人员工作量，提高了裂缝识别的效率以及准确度。
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公开(公告)号：CN117197097B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311183447.2
申请日：2023-09-13
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V30/10 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于红外图像的电力设备组件检测方法，包括以下步骤：将红外相机采集到的整个电力设备的图像信息进行筛选和标注，得到训练集；构建电力设备红外检测模型，并使用训练集进行训练，得到训练后的电力设备红外检测模型；获取目标电力设备的红外图像，并通过训练后的电力设备红外检测模型进行检测，得到电力设备组件位置数据；对目标电力设备的红外图像进行温度识别，得到电力设备组件的温度值，完成电力设备组件检测。本发明可以快速且准确的自动识别红外图像中的电力设备组件，并获取其温度数据，高效完成电力设备组件的检测。
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