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公开(公告)号：CN117333560A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311631211.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06T9/00 , G06T7/41 , G06V10/764
Abstract: 本公开的实施例公开了场景自适应的条纹结构光解码方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取对应目标物体的全局照明图像和反射图像序列；对反射图像序列进行分类，得到第一反射图像子序列、第二反射图像子序列和第三反射图像子序列；根据全局照明图像、第一反射图像子序列和第二反射图像子序列，生成各个归一化像素值组；确定各个条纹宽度信息组；对各个归一化像素值组进行亚像素定位，以确定各个亚像素位置信息；对第三反射图像子序列中的各个第三反射图像进行解码，以生成各个解码信息；生成对应目标物体的各个点云信息。该实施方式可以提高条纹亚像素定位的精度，从而可以提高所获取的点云信息准确率且减少点云信息的缺失。
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公开(公告)号：CN114663732A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210571639.X
申请日：2022-05-25
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06V10/778 , G06K9/62
Abstract: 本申请涉及基于表征学习的基于表征学习的棋类局面转化模型建立、转化方法及装置，属于图像识别技术领域。本申请包括：通过骨干网络提取预先标注好的棋局局面图片的特征，分层提取所述特征生成多尺度特征层；将所述多尺度特征层输入到目标检测特殊层中生成多个候选框，对所述多个候选框进行筛选获得标准候选框；计算所述标准候选框与预先标注之间的损失值，通过梯度下降调整模型参数使得损失值不再降低或达到预设的迭代次数，获得棋类局面转化模型；通过本申请解决现有技术中，只能匹配模板库内已有的模板，对于新的图像，无法进行准确匹配，且基于模板匹配的方法，对图像尺寸要求严苛，若图像尺寸不匹配，匹配精度也会降低的问题。
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公开(公告)号：CN119540230B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510088328.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/26 , G06V10/10 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例涉及工业缺陷检测技术领域，具体涉及图像异常检测模型训练方法、图像异常检测方法和装置。本公开方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集、正常类别提示文本、异常类别提示文本、可学习正常类别提示模板、可学习异常类别提示模板和初始图像异常检测模型；执行模型训练步骤：将正常类别拼接文本向量和异常类别拼接文本向量输入文本编码器，得到正常类别文本特征和异常类别文本特征；对样本图像进行图像嵌入处理；将图像块嵌入向量序列输入图像编码器，得到分块特征序列；将分块特征序列、正常类别文本特征和异常类别文本特征输入分割解码器，得到异常分割预测图；确定图像异常检测模型。该实施方式可以提高工业产品缺陷检出效率。
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公开(公告)号：CN119540230A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510088328.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/26 , G06V10/10 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本公开的实施例涉及工业缺陷检测技术领域，具体涉及图像异常检测模型训练方法、图像异常检测方法和装置。本公开方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集、正常类别提示文本、异常类别提示文本、可学习正常类别提示模板、可学习异常类别提示模板和初始图像异常检测模型；执行模型训练步骤：将正常类别拼接文本向量和异常类别拼接文本向量输入文本编码器，得到正常类别文本特征和异常类别文本特征；对样本图像进行图像嵌入处理；将图像块嵌入向量序列输入图像编码器，得到分块特征序列；将分块特征序列、正常类别文本特征和异常类别文本特征输入分割解码器，得到异常分割预测图；确定图像异常检测模型。该实施方式可以提高工业产品缺陷检出效率。
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公开(公告)号：CN114972251B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210577302.X
申请日：2022-05-25
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本公开的实施例公开了椭圆定位数据处理方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取椭圆定位数据；确定目标能量泛函；对目标能量泛函进行转换，得到无约束待处理函数；初始化迭代次数；执行以下生成步骤：更新迭代次数；生成椭圆参数更新数据；生成椭圆定位更新数据；将椭圆参数更新数据确定为椭圆参数；将椭圆定位更新数据确定为椭圆定位数据；再次执行生成步骤；响应于迭代次数大于等于预设迭代次数和/或椭圆参数与椭圆定位数据不满足预设椭圆数值条件，将椭圆参数确定为目标椭圆参数；控制相关联的显示设备显示椭圆媒体信息。该实施方式提高了数据精度、针对不同类型噪声干扰的适应性和显示的淋巴结的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118733991A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410758388.5
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06F18/20 , G06N3/08 , G06Q30/0601
Abstract: 本公开的实施例公开了模型训练方法、推荐信息生成方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取样本集；基于样本集执行以下训练步骤：生成各个动态用户物品模态图信息；生成对应整合用户物品模态图信息；生成节点特征信息；将各个节点特征信息输入至初始交互信息预测模型，得到交互信息；将至少一个样本中的每个样本对应的交互信息与对应的样本交互信息进行比较；根据比较结果确定初始交互信息预测模型是否达到预设的优化目标；响应于确定初始交互信息预测模型达到优化目标，将初始交互信息预测模型作为训练完成的交互信息预测模型。该实施方式提高了推荐的物品的准确性，减少了推荐网络资源以及用户查看物品时的网络资源浪费。
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公开(公告)号：CN117574931B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410052451.3
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本公开的实施例公开了基于3D结构的一维条形码信息生成方法和激光解码设备。该方法的一具体实施方式包括：采集目标条形码图像，其中，目标条形码图像是3D结构信息且带有激光投射线的一维条形码图像；利用滤光片对目标条形码图像进行滤波处理；对立体条形码图像进行阈值分割处理；对各个阈值分割条形码像素点进行直线拟合处理；确定各个阈值分割条形码像素点与灰度拟合直线的距离；确定像素区域；将像素区域确定为第一预设字符区域，其中，第一预设字符区域为经过激光雕刻设备雕刻的立体图像区域；将像素区域确定为第二预设字符区域；确定待解码条形码字符串；生成一维条形码信息。该实施方式可以提高条形码的解码准确率，扩大条形码的适用范围。
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公开(公告)号：CN115952463A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211719240.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及检测技术领域，具体涉及一种基于记忆力机制的工业异常检测方法、装置和设备，在该基于记忆力机制的工业异常检测方法中，通过引入异常特征，在基于正常特征检测的基础上，利用待测信息与异常特征的相似度，配合检测。如此，当待测信息与异常特征相似度较高时，可以直接判断存在异常，提高了异常检测的准确性；而且，当待测信息存在异常时，可以减少基于正常特征检测的工作量，大大提高了异常检测的效率；同时，通过基于相似度确定异常评分，从而判断是否异常的原理，避免对每一个类别单独训练一个模型，减少样本采集成本，更利于实际应用。
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公开(公告)号：CN115870237A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211633258.6
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本发明涉及一种流水线产品质量检测并剔除缺陷产品的系统及方法，应用于流水线产品质量检测技术领域，包括：通过相机采集流水线上的图像数据，通过计算图像数据的颜色平均值以及图像特征值判断图像数据中的空心圆柱状产品是否存在缺陷，当有缺陷存在时，通过向设置在流水线一侧的击打装置发送控制信号，击打装置将有缺陷的空心圆柱状产品从流水线上击打到流水线另一侧的地面上，完成对缺陷空心圆柱状产品的剔除，采用本申请的方案，不需要对流水线上的产品的状态有要求，且完成缺陷产品的检测后，可以实时的将空心圆柱状产品从流水线上剔除，无需人工参与，提高了产品质量检测的效率。
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公开(公告)号：CN114743153B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210649671.5
申请日：2022-06-10
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本发明涉及基于视频理解的无感取菜模型建立、取菜方法及装置，包括：通过训练好的无感取菜模型识别用餐人的取菜动作，根据取菜动作将用餐人的菜品与用餐人餐盘进行匹配，通过计算每种菜品的重量，对用餐人做个体统计，通过无感取菜模型识别取菜动作，相比于现有技术，不需要用餐人拿取每种菜品前将餐盘放置于指定的感应区域，提高了用餐人的取菜效率，用餐人在取菜过程中，只需要正常取菜就行，不需要做额外的动作，提高了用餐人的配合度。
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