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公开(公告)号：CN116993737B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311258176.2
申请日：2023-09-27
申请人： 西南科技大学 , 重庆红岩建设机械制造有限责任公司
IPC分类号： G06F17/18 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法，属于混凝土结构损伤检测技术领域，包括：S1、采集桥塔内表面图像，进行病害筛查和分类，得到裂缝粗分割图像；S2、对裂缝粗分割图像进行图像增强与增广处理，构建裂缝图像数据集；S3、对桥塔内表面裂缝图像进行统计学分析；S4、构建并训练桥塔内表面裂缝分割网络，得到桥塔内表面裂缝精准分割模型；S5、对模型裂缝分割结果进行形态学后处理，得到桥塔内表面的裂缝分割检测结果。本发明使用模型轻量化技术设计神经网络结构，结合形态学后处理和相机成像技术，实现混凝土结构表面裂缝的精准分割和量化任务，并能随着数据集的扩充使得模型迭代出更好的检测结果。
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公开(公告)号：CN116993737A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311258176.2
申请日：2023-09-27
申请人： 西南科技大学 , 重庆红岩建设机械制造有限责任公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/0455 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的轻量型裂缝分割方法，属于混凝土结构损伤检测技术领域，包括：S1、采集桥塔内表面图像，进行病害筛查和分类，得到裂缝粗分割图像；S2、对裂缝粗分割图像进行图像增强与增广处理，构建裂缝图像数据集；S3、对桥塔内表面裂缝图像进行统计学分析；S4、构建并训练桥塔内表面裂缝分割网络，得到桥塔内表面裂缝精准分割模型；S5、对模型裂缝分割结果进行形态学后处理，得到桥塔内表面的裂缝分割检测结果。本发明使用模型轻量化技术设计神经网络结构，结合形态学后处理和相机成像技术，实现混凝土结构表面裂缝的精准分割和量化任务，并能随着数据集的扩充使得模型迭代出更好的检测结果。
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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：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：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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公开(公告)号：CN115375712B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211306520.6
申请日：2022-10-25
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种基于双边学习分支实现实用的肺部病变分割方法，属于医疗影像技术领域，包括：S1：获取肺部数据集；S2：对所述肺部数据集中的每一张图像进行预处理操作，得到预处理后的肺部数据集；S3：利用病灶图像分割网络对所述预处理后的肺部数据集进行分割，得到病灶区域。本发明能够解决现有卷积神经网络在建模全局信息时全局语义及局部细节的不均衡性、Transformer和多层感知机（MLP）在医疗图像领域普遍存在计算开销较大的问题，能够针对间质性肺炎病灶区域尺寸、形态变化不规则的特点，在精确分割出肺部CT图像中的炎症病变区域的基础上，提高推理速度并降低计算开销。
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公开(公告)号：CN115454087A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211182078.0
申请日：2022-09-27
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于物联网的智能移动机器人及其控制方法，控制方法包括有如下步骤：S1：设置连续巡线路径，发送送药信息给服务器和智能移动机器人，找寻药物放入智能移动机器人；S2：解析数据帧得到病房信息，并判断药箱是否有药；S3：机器人开始巡线任务，进行送药；S4：在巡线任务过程中，机器人不断识别病房号，直到运动到目标病房；S5：智能移动机器人到达目标病房，提示取药，判断是否取药，最后根据储存的路径信息返回药房。本发明利用物联网技术实现多机器人实时云端监听，实时人机互动以及多机互动；从而实现药房与病房之间送药任务，大幅减少医护人员的送药时间。
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公开(公告)号：CN116242253B
公开(公告)日：2023-07-07
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：CN115755879A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211182098.8
申请日：2022-09-27
申请人： 西南科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种环境监测智能小车的控制方法，包括如下表步骤：S1：设置小车进行周围环境建图的运动轨迹，启动若干工作设备；S2：利用激光雷达采集激光雷达建图数据，利用IMU传感器采集小车自身的位姿，包括初始位姿q0，基于Hector‑SLAM算法建立医院二维地图；S3：根据医院二维地图信息设定小车的巡逻路径；S4：小车沿巡逻路径行驶，利用环境检测传感器检测数据；S5：工作人员根据预警提示信息，确定预警地区的位置，并进行处理。本发明可以通过激光雷达实时进行扫描，建立当前医院环境的医院二维地图，激光雷达融合IMU传感器进行定位，能够提供更加精准的智能小车定位信息，从而快速准确的进行下一步处理。
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公开(公告)号：CN115375712A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211306520.6
申请日：2022-10-25
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于双边学习分支实现实用的肺部病变分割方法，属于医疗影像技术领域，包括：S1：获取肺部数据集；S2：对所述肺部数据集中的每一张图像进行预处理操作，得到预处理后的肺部数据集；S3：利用病灶图像分割网络对所述预处理后的肺部数据集进行分割，得到病灶区域。本发明能够解决现有卷积神经网络在建模全局信息时全局语义及局部细节的不均衡性、Transformer和多层感知机（MLP）在医疗图像领域普遍存在计算开销较大的问题，能够针对间质性肺炎病灶区域尺寸、形态变化不规则的特点，在精确分割出肺部CT图像中的炎症病变区域的基础上，提高推理速度并降低计算开销。
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