一种基于动态可变形注意力机制的轻量化道路缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN118279562A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410431846.4

    申请日:2024-04-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态可变形注意力机制的轻量化道路缺陷检测方法,包括:选取包含纵向裂纹、横向裂纹、网状裂纹、坑陷的公开道路缺陷数据集作为训练集、验证集和测试集;搭建基于动态可变形注意力机制的轻量化道路缺陷检测神经网络模型,使用动态可变形卷积来提升网络的特征提取能力,使用轻量化模块来下降整体网络的复杂度;使用训练集、验证集训练道路缺陷检测神经网络模型并保存权重参数,并用测试集对最高检测准确率权重参数下的模型进行最终的评估,最终确定测试集上检测准确率最高的道路缺陷检测模型为最优模型;将车载摄像机拍摄的道路图像输入步骤得到的最优道路缺陷检测模型中,输出车载图像中存在的道路缺陷类别以及位置。

    一种SSPP与SIW混合电路的可重构带通滤波器

    公开(公告)号:CN116937091B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311203857.9

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本发明提供一种SSPP与SIW混合电路的可重构带通滤波器,包括:自上而下依次设置的顶层金属、中间介质层以及底层金属,其中顶层金属和底层金属的电路结构由第一微带线、周期金属槽SSPP波导、第一锥形连接过渡结构、SIW金属周期波导、第二锥形连接过渡结构、第二微带线依次排序组成,其中顶层金属的周期金属槽SSPP波导上设有周期金属条,变容二极管连接周期金属条和周期金属槽SSPP波导,利用变容二极管把金属条与金属带之间相连接,达控制通带的上截止频率以增大滤波器的通带带宽,以及达到电响应变化实现可重构动态可调的效果。

    一种基于深度学习的违停车牌识别方法和装置

    公开(公告)号:CN115909313A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211560541.0

    申请日:2022-12-07

    Inventor: 章东平 徐云超

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的违停车牌识别方法和装置,该方法包括:步骤一,通过摄像头监控违停区域,进行车辆检测与跟踪并分配唯一的ID,同时进行车牌识别,并将结果保存至本地数据库;步骤二,对进入违停区域的车辆,判断是否违停;步骤三,对违停的车辆查询本地数据库是否存在高分车牌号,若不存在则对停车前后视频进行车牌识别,将模糊的车牌图像进行超分辨率重建后再识别;步骤四,若仍无法正确识别则通过车辆的行驶轨迹来给车辆经过的下一个摄像头发送协助请求;步骤五,接收协助请求的摄像头通过车辆属性识别网络判断是否为同一目标,若是则进行检测并将结果返回。本发明实现了更高效的违停车牌识别,减轻人工操作识别车牌的负担。

    基于一维卷积网络和多比特翻转的极化码SCAN译码算法

    公开(公告)号:CN114915296A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210486386.6

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于一维卷积网络和多比特翻转的极化码软消除(SoftCancellation)SCAN译码算法,利用深度学习技术实现SCAN译码算法多比特翻转。该译码算法包含翻转模块,判断模块和译码模块三部分。翻转模块被用来构造候选翻转比特集合,用来评估每个信息比特的错误概率。判断模块被用来对当前翻转的比特的类型进行判断,决定是否执行当前比特的翻转动作。因为神经网络的训练是离线的,所以并不会影响译码的在线效率。因此,利用所提出的算法,进一步提升了SCAN译码算法的性能,并通过判断模块来判断所翻转信息比特的类型,可以一定程度上避免错误的翻转。

    一种基于人体姿态的抗疫防护用品穿戴行为规范检测方法

    公开(公告)号:CN114782874A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210525955.3

    申请日:2022-05-16

    Inventor: 章东平 雷羽文

    Abstract: 本发明属于深度学习、行为识别、图像识别技术领域,公开了一种基于人体姿态的抗疫防护用品穿戴行为规范检测方法,包括1、使用防护服穿戴行为识别算法进行视频流的行为识别;2、使用防护用品目标检测算法对当前帧的防护用品类别进行检测;3、设置行为发生时刻列表和目标动态检测算法,对穿戴流程是否规范进行检测,不满足穿戴规范流程的反馈至后台发出语音警报。本发明利用深度学习、行为识别、图像识别等技术对人体关键点特征进行学习处理,得到防护服穿戴行为步骤分类,结合目标检测算法达到防护用品穿戴流程规范检测效果。本方法能够快速检验防护用品穿戴流程是否规范,降低了医护人员和相关工作人员的感染风险,为防疫工作提供了有力支持。

    一种基于生成对抗网络的不同品种茶树图像识别方法

    公开(公告)号:CN113627474A

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202110764249.X

    申请日:2021-07-06

    Inventor: 章东平 雷羽文

    Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的不同品种茶树图像识别方法,利用生成对抗网络对不同茶树组织器官图像数据集进行训练,得到另外的茶树组织器官图像,并将生成的数据和原始的数据进行一系列不同结合运算,最终通过分类器得到不同茶树品种的分类。其目的在于利用生成对抗网络、深度学习和图像处理等技术来实现不同品种茶树组织器官图像的生成和识别,进而提高不同茶树品种的识别分类准确率。

    一种人脸识别网络与行人再识别网络协同训练方法

    公开(公告)号:CN109190475B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN201810864960.0

    申请日:2018-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种人脸识别网络与行人再识别网络协同训练方法,采用双网络并行网络结构,将人脸与行人进行特征融合,把融合后的特征作为行人输出特征,使其具有更强的人脸特征表达能力,并根据人脸图像清晰度的不同对人脸识别网络与行人再识别网络采用不同的监督信号进行训练,当人脸图像清晰度较低时,用行人再识别网络的预测结果与真实标签的加权相加的结果作为监督信号,指导人脸识别网络进行训练;当人脸图像清晰度较高时,将人脸识别网络的预测结果与真实标签的加权相加的结果作为监督信号,指导行人再识别网络进行训练,既加强了人脸识别对于行人再识别结果的影响,又能够在人脸图像模糊的情况下利用行人再识别的预测结果指导人脸特征分类。

    一种基于表情识别的城市幸福指数动态热力图生成方法

    公开(公告)号:CN108710858B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN201810497799.8

    申请日:2018-05-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于表情识别的城市幸福指数动态热力图生成方法,基于深度学习卷积神经网络的表情识别技术,通过人脸的表情评分机制和城市区域出入口的人流量构造幸福指数函数并绘制幸福指数动态热力图。人脸表情直观地反映人的幸福感,只需采集处理视频就能可靠地计算幸福指数,免去调查问卷的繁琐,突破了以经济指标评价城市幸福指数的传统模式。通过城市幸福指数热力图可以观察城市不同区域的市民的幸福感差异情况,而幸福指数动态热力图可以反映不同区域不同时段的幸福指数变化,同时可以促进社会学家对幸福指数的研究和提高幸福指数的实用性。

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