公开(公告)号：CN114882224B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202210629730.2

申请日：2022-06-06

Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司

Inventor： 谭可成 ,  刘昊 ,  何维 ,  刘承照 ,  许强红

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种模型结构、模型训练方法、单体化方法、设备及介质，该模型训练方法包括获取大场景地物的原始三维点云数据；将所述原始三维点云数据制作成标准样本格式文件；对所述标准样本格式文件中的点云样本进行预处理，生成PKL格式样本文件；构建大场景地物单体化模型，所述大场景地物单体化模型包括编码模块、骨干网络、目标生成模块、特征融合模块、Point‑RoIAlign模块和实例预测网络；利用所述PKL格式样本文件中的点云样本对所述大场景地物单体化模型进行训练，得到训练好的大场景地物单体化模型。本发明通过最小化匹配代价函数来实现单个地物的预测，并通过point mask预测来实现最终的地物分割，有效消除了聚类等传统处理手段的缺陷。

公开(公告)号：CN116664597A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310598607.3

申请日：2023-05-25

Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司

Inventor： 何维 ,  刘昊 ,  谭可成 ,  刘玮欣 ,  高毓欣

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/62 ,  G06T7/68 ,  G06T7/73

Abstract: 本发明公开了一种图像实例分割结果优化方法、终端设备及存储介质，获取待分割图像的实例分割结果；计算每个实例分割结果的中心像素坐标；利用中心像素坐标计算任一实例分割结果与其余实例分割结果之间的距离，将距离小于第一阈值的实例分割结果设定为目标集合；计算目标集合中两个实例分割结果的面积并集与交集的比值，将比值大于第二阈值的两个实例分割结果判定为同一目标，并去除该两个实例分割结果中面积较小的实例分割结果，剩余的实例分割结果即为最优分割目标。本发明采用中心点匹配和交并比阈值筛选得到了目标的最优检测结果，解决了目前实例分割结果目标被拆分导致的检测数量不准确、目标位置不准确的问题。

公开(公告)号：CN116229093A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211621503.1

申请日：2022-12-16

Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司

Inventor： 刘昊 ,  谭可成 ,  刘承照 ,  符家科 ,  李顺

IPC: G06V10/44 ,  G06T17/00 ,  G06T3/00 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种田坎轮廓提取方法及系统。与现有技术相比，本发明本申请采用栅格化处理及低维度映射，避免了多次聚类操作，且将数据映射到二维空间进行计算，减少了计算量，极大地提高了计算速度。

公开(公告)号：CN115049925A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210632246.5

申请日：2022-06-07

Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司

Inventor： 刘昊 ,  谭可成 ,  刘承照 ,  刘玮欣 ,  胡文柯

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/30 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种田块田坎提取方法、电子设备及存储介质，该方法包括获取目标耕地场景的原始点云数据；剔除原始点云数据中的非耕地点云，得到耕地点云集合；计算每个点云pi的法向量和法向曲率；对耕地点云集合进行分割，得到田坎点云集合与多个田块点云集合；将小聚类簇的田块点云集合合并成一个田块点云集合；将每个田块点云集合投影至坐标系的xy平面，并计算每个投影至xy平面的田块点云集合的轮廓；提取田坎点云集合中所有内轮廓和外轮廓，将所有内轮廓与最大外轮廓合并形成带空洞的多边形轮廓，并将多边形轮廓保存为带空洞shape面文件，带空洞shape面即为田坎。本发明可以解决无法精细化提取和连贯性提取的问题。

公开(公告)号：CN114429457A

公开(公告)日：2022-05-03

申请号：CN202210059285.0

申请日：2022-01-19

Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司

Inventor： 刘昊 ,  马敏敏 ,  谭可成 ,  刘承照 ,  李杰

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06T7/44

Abstract: 本发明公开了一种基于双模态融合的风机叶片缺陷智能检测方法，首先获取待检目标的多个对应图像，所述对应图像为同一时刻的可见光图像和热红外图像，然后建立基于窗口注意力的多尺度图像融合模型，接着建立基于双模态融合的内外部缺陷识别模型，再根据内外部缺陷识别模型对待检目标进行缺陷检测，还包括对双模态同一位置检测结果进行决策方法，最后根据所述决策方法输出待检待检目标的最终检测结果，本发明采用搭载热红外相机和高清镜头的机器视觉获取目标双模态图像，突破了现有技术中只能检测目标表面缺陷、无法检测内部缺陷以及对相似缺陷难以判别类型的限制，另把低频和高频分离处理，剔除了图像中稀疏噪声，提高了缺陷检测结果的准确率及可靠性。

公开(公告)号：CN114219738A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111657697.6

申请日：2021-12-30

Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司

Inventor： 刘昊 ,  谭可成 ,  刘承照 ,  马晨哲 ,  高毓欣

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种单幅图像多尺度超分辨重建网络结构及方法，本发明网络结构包括：特征提取层，输入为原始图像，输出连接空洞卷积神经网络输入层；级联扩张层，输入与空洞卷积神经网络输出层连接；聚合层，用于融合所述特征提取层不同尺度的低层编码信息以及所述级联扩张层的解码信息；重建模块，输入为所述级联扩张层的输出，输出为重建后的图像。本发明采用后端升采样网络将图像映射变换都在低分辨率空间进行，降低了计算复杂度和空间复杂度。