一种基于yolov5和注意力机制模型的疵点检测方法

    公开(公告)号:CN114037684A

    公开(公告)日:2022-02-11

    申请号:CN202111316595.8

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于yo1ov5和注意力机制模型的疵点检测方法,包括:基于yo1ov5网络和注意力机制模型构建疵点检测模型;对导入的工业疵点图像进行预处理,将预处理图像导入疵点检测模型,得到形状不同的三个输出特征层;对形状不同的三个输出特征层进行预测,生成边界框并预测类别;对图像上疵点的类别和疵点的位置信息进行显示,得到疵点检测图像。本发明可以有效的提高模型对空间特征和通道特征的学习,通过检测头可以实现对不同大小的疵点进行检测,提高了对于大疵点的检测效果,从而提高检测效率,解决了当前工业疵点检测算法很难同时保证检测算法的准确率及实时性。

    一种基于Sobel算子的布料疵点检测方法

    公开(公告)号:CN110570404A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910789108.6

    申请日:2019-08-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于Sobel算子的疵点检测方法,属于图像检测领域。本发明首先对图像进行Sobel算子滤波,得到初步二值化的疵点图像,然后对初步的疵点检测图像进行分块,统计每个图像块中非零像素值的个数,结合阈值将图像块分为包含疵点图像块和不包含疵点图像块,最后将图像块再合成为疵点图像。为进一步抑制噪声,对合成图像块进行了进一步分块结合阈值的循环处理。本发明通过Sobel算子与图像分块相结合,建立一种新的Sobel-IP疵点检测方法。充分利用Sobel算子的边缘检测效果,得到初始检测结果后,再对图像进行二次分块阈值处理,不仅能准确检测出布料中的疵点,同时可以有效抑制噪声,从而提高布料疵点检测效率,降低误检率。

    一种基于高阶能量约束的视频对象分割算法

    公开(公告)号:CN110390293A

    公开(公告)日:2019-10-29

    申请号:CN201910649351.8

    申请日:2019-07-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于高阶能量约束的视频对象分割算法,包括以下步骤:将视频帧序列进行超像素分割;根据超像素分割结果,使用高斯混合模型,对预先给定的已标记帧前/背景区域分别进行颜色特征的建模,获得分割数据项;根据分割数据项,结合多种特征,建立时空平滑项;根据分割数据项和时空平滑项,加入高阶能量项;将高阶能量项近似为数据项和平滑项;使用图割算法完成分割。本发明在数据项和平滑项的基础上加入了一种基于SIFT特征的高阶能量约束来保证视频分割的全局一致性,解决了当视频对象是运动的且形状不规则、帧间光流存在明显干扰时,分割效果非常不理想的问题以及高阶能量项优化计算负载过高的问题。

    一种具有情境感知能力的远程心电监测节点

    公开(公告)号:CN209377561U

    公开(公告)日:2019-09-13

    申请号:CN201820915344.9

    申请日:2018-06-13

    Abstract: 本实用新型公开了一种具有情境感知能力的远程心电监测节点,包括三个导联电极、一个导联接收器和导联电极底片;三个导联电极分别为第一导联电极、第二导联电极和零号导联电极;三个导联电极各通过一个导联电极底片粘附于人体的心脏部位;第一导联电极和第二导联电极均包括电源、NRF51822控制器和三轴加速度计;零号导联电极包括第三电源和NRF51822控制器;导联接收器包括NRF51822控制器、心电采集模块和第四电源。本申请结构紧凑、低功耗,在实现准确获取病人心电信号的同时,能够识别当前病人所处的情境,并且能够根据病人运动强度自动选择可靠性更高的导联电极,提高ECG信号获取的准确度,从而为后期心脏科医生更为准确客观地分析ECG数据提供坚实有力的帮助。

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