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公开(公告)号：CN119942061A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411841865.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F16/583 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于自适应典型样本学习技术的跨场景皮带缺陷识别方法及装置，涉及缺陷检测技术领域。该方法包括：构建支持图像数据集以及查询图像数据集；将支持图像数据集以及查询图像数据集输入缺陷识别基础模型，获得第一支持图像特征以及第一查询图像特征；将第一支持图像特征以及第一查询图像特征输入原型自适应模块进行特征增强；根据支持图像数据集、查询图像数据集和检测缺陷图像数据集构建损失函数；对原型自适应模型进行优化，获得优化原型自适应模型；根据待识别皮带图像数据集，基于缺陷识别基础模型以及优化原型自适应模型进行皮带缺陷识别。本发明是一种基于典型样本学习的仅需少量标注的高效且准确的跨场景皮带缺陷识别方法。
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公开(公告)号：CN119478423B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510046546.9
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法及装置，涉及遥感图像分割技术领域。该方法包括：对俯瞰遥感大图进行数据处理，获得文本引导遥感图像数据集；基于物体掩码标注获得前景标签数据以及背景标签数据；根据文本引导遥感图像数据集，通过开放域图像分割模型进行图像分割预测，获得分类预测结果；根据分类损失、图像特征重构损失和文本特征重构损失，对开放域图像分割模型进行参数优化，获得优化开放域图像分割模型；将待分割标注遥感图像输入优化开放域图像分割模型，获得遥感图像分割结果。本发明是一种开放性的分割类别灵活且分割目标精准的跨模态遥感图像目标分割方法。
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公开(公告)号：CN118552878B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410820785.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于跨模态对齐的弱监督扒渣终点判断方法和系统，包括：接入当前扒渣现场摄像头，将实时视频流数据输入训练完成的视频数据处理器；视频数据处理器以每一当前帧为基准，将包括当前帧在内向前共若干帧数据进行切割打包，输出当前帧的实时视频片段，作为训练完成的跨模态特征提取器的视频模态输入，同时以当前钢种文本编号和“非终点”文本作为跨模态特征提取器的文本模态输入；跨模态特征提取器提取视频片段特征和文本特征，将提取的视频片段特征和文本特征输入特征比对决策模块进行特征比对，最终输出当前帧是否为对应当前钢种扒渣终点的判断结果。本发明可以对扒渣终点进行准确判断。
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公开(公告)号：CN119741558A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510241315.3
申请日：2025-03-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种融合曼巴与切比雪夫图卷积的高光谱图像分类方法，涉及高光谱图像检测技术领域。所述方法包括：收集高光谱图像数据集，并进行预处理，将每张图像以每个像素点为中心划分为预定数量的图像块；将图像块输入异构空间卷积块进行处理，获得具有不同感受野的输出数据；将输出数据分为两个分支，其中一个分支通过波段选择增强双向曼巴分支进行处理，获取空间特征与光谱特征的长程依赖关系，得到第一输出；另一个分支输入重参数化切比雪夫图卷积分支进行处理，获取不同像素之间的相似关系，得到第二输出；对第一输出和第二输出进行融合，得到双分支融合特征，输入分类器中得到最终分类结果。本发明能够提升分类精度，并降低计算成本。
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公开(公告)号：CN119600648A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411637433.8
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于3D牙齿点云多特征融合的身份识别方法和系统，包括：采集待识别身份的3D牙齿点云；将待识别身份的3D牙齿点云和身份数据库中每个已注册身份的3D牙齿点云输入训练完成的牙齿多特征融合的身份识别主干网络，输出得到待识别身份的3D牙齿点云和每个已注册身份的3D牙齿点云之间的配准结果；这个主干网络，包括：颜色特征提取模块、结构特征提取模块、特征融合模块、局部采样特征提取模块、特征聚合模块、粗对应预测模块、点云解码模块、精对应预测模块、预测配准模块；将与待识别身份的3D牙齿点云进行最佳配准的已注册身份的3D牙齿点云的身份信息，作为待识别身份的3D牙齿点云的身份标识。本发明可以基于3D牙齿点云进行身份识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119478423A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510046546.9
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于开放域的跨模态遥感图像目标分割方法及装置，涉及遥感图像分割技术领域。该方法包括：对俯瞰遥感大图进行数据处理，获得文本引导遥感图像数据集；基于物体掩码标注获得前景标签数据以及背景标签数据；根据文本引导遥感图像数据集，通过开放域图像分割模型进行图像分割预测，获得分类预测结果；根据分类损失、图像特征重构损失和文本特征重构损失，对开放域图像分割模型进行参数优化，获得优化开放域图像分割模型；将待分割标注遥感图像输入优化开放域图像分割模型，获得遥感图像分割结果。本发明是一种开放性的分割类别灵活且分割目标精准的跨模态遥感图像目标分割方法。
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公开(公告)号：CN115015263A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210468475.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的木材表面缺陷检测系统，能够实时检测木材表面缺陷。所述系统包括：激光雷达、相机、用于安装所述相机的安装架及处理器模块；其中，所述安装架，横跨于工业现场传送带之上；所述激光雷达、相机，安装在所述安装架上，用于实时采集传送带上木材的表面图像；所述处理器模块，用于采用深度卷积神经网络算法，对实时采集的木材的表面图像进行缺陷识别。本发明适用于机器视觉技术领域。
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公开(公告)号：CN113373368B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110580637.2
申请日：2021-05-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及一种具有较强抗海水腐蚀能力的掺杂镧或铈船板钢的制备方法，属于特种钢冶炼领域。一种具有较强抗海水腐蚀能力的掺杂镧或铈的船板钢的具体制备步骤为：以符合国际标准的EH36船板钢和稀土镧、铈为原材料，将EH36船板钢在压力为20Pa、通入氩气的真空感应熔炼炉中熔炼，与稀土镧或铈掺杂后进行浇注铸锭、车光、多次轧制、正火处理等步骤，可得到掺杂镧或掺杂铈的船板钢。本发明具有稀土元素熔解程度高，自动化程度高等特点，得到的掺杂镧或铈的船板钢具有更强的抗海水腐蚀能力，可以满足现代海水防腐的需要，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119323736B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411866559.2
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种高分辨率大尺度森林生物量遥感预测方法和系统，包括：获取待预测地理范围内的多源数据；联合几何特征和区域特征对多源数据进行地理配准并进行特征变量提取；输入森林生物量预测模型主干网络，包括图像序列化模块、融合通道先验的双分支特征提取网络和回归网络，图像序列化模块将图像切片并转换为图像序列，然后输入双分支特征提取网络，双分支特征提取网络先以通道先验模块提取经通道和空间加权后的特征图，随后在四个阶段中对加权后的特征图进行逐层的下采样，并使用状态空间特征提取模块进行双分支特征提取，最后通过回归网络进行上采样回归输出预测地理范围内的森林生物量预测结果。本发明可以对森林生物量进行预测。
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公开(公告)号：CN119625138B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510162501.8
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种文本引导的弱标注浮选泡沫分割与计数方法及系统，涉及人工智能与计算机视觉技术领域。方法包括：采集浮选池中泡沫的图像，进行预处理和点级别标注，收集对浮选泡沫的文本描述并进行预处理；将预处理后的图像输入点热图生成模块，识别图像中的关键点，并以关键点为中心形成预设尺寸的边界框；将关键点和边界框输入基于弱标注的层次化掩码生成模块，指导其生成整体、部分和子部分的层次化掩码；将文本描述和少样本示例图像输入视觉‑语言特征映射模块，将两者映射到同一个嵌入空间中进行特征拼接，得到分类指导特征；利用层次化掩码提取区域特征，并与分类指导特征进行相似度对齐，从而实现对图像中特定类别泡沫的精确分割和计数。
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