用于计算机视觉的多标签聚类方法

    公开(公告)号:CN109117859A

    公开(公告)日:2019-01-01

    申请号:CN201810622492.6

    申请日:2018-06-15

    Abstract: 本发明提供了用于计算机视觉的多标签聚类方法,包括确定目标实例与代码库中样本实例的匹配概率,基于匹配概率对目标实例的标签进行判别;对实例x0为每个类计算概率估计,计算以y0为标签的实例x0的分类边界;构建WSRF目标函数,对目标函数进行最小化处理得到最小化函数,在弱监督作用下,对得到的最小化函数进行处理,完成聚类。通过将弱监督聚类化为有限目标函数最小化问题,可以在不违反包级标签的情况下实现鉴别代码库。应用于图像聚类、语义图像分割、多目标定位三种流行的计算机视觉任务,有效地提高了相关应用程序的性能。

    一种基于多光谱图像的设备检测系统

    公开(公告)号:CN112381784B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202011260499.1

    申请日:2020-11-12

    Abstract: 本申请公开了一种基于多光谱图像的设备检测系统,包括:多光谱图像采集设备和处理设备,处理设备与多光谱图像采集设备相连接,处理设备的检测处理器用于:接收多光谱图像采集设备传输的图像集合;至少对其中的红外图像进行图像识别,以得到红外图像的温升识别结果,温升识别结果包括:红外图像中的每个图像区域的温升异常检测结果;至少对图像集合中的可见光图像和紫外图像进行图像识别,以得到紫外图像的放电识别结果,放电识别结果包括:紫外图像中的每个图像区域的放电异常检测结果;根据温升识别结果和放电识别结果,获得设备检测结果,包括:每个图像区域的异常检测结果,异常检测结果表征电力设备中与图像区域对应的设备部件是否存在异常。

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