一种基于轻量型记忆库的图像异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117765363A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202410194599.0

    申请日:2024-02-22

    Abstract: 本发明涉及数字图像处理异常检测技术领域,提供了一种基于轻量型记忆库的图像异常检测方法及系统。该方法包括,获取待检测的产品图像,并进行预处理和分割,得到若干图像块;基于每个图像块,采用特征提取网络提取特征,得到融合特征图;计算每个图像块的异常分数;从待测产品图像的每个图像块的异常分数中选择最大异常分数;基于最大异常分数所对应的图像块的融合特征图,计算该图像块的融合特征图与记忆库中存储的所有特征图的距离,选择最小距离;基于最小距离,对最大异常分数进行加权,得到最终异常分数;判断整个图像的异常分数是否大于设定的阈值,若是,则待测产品图像异常,否则,待测产品图像正常。

    基于多尺度特征引导与融合的工业异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117710757A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202410159978.6

    申请日:2024-02-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征引导与融合的工业异常检测方法及系统,涉及计算机视觉中的工业图像异常检测技术领域。该方法包括步骤:获取工业产品表面缺陷图像并进行预处理,得到训练集和测试集;建立由模拟异常网络、多尺度特征提取网络、多尺度特征加权融合网络和像素级异常评分网络依次连接的初步异常检测模型;利用训练集对初步异常检测模型进行训练,并利用测试集对训练好的异常检测模型进行效果验证;利用训练好的异常检测模型对待检测的工业图像进行异常检测。本发明能够提高对工业图像异常的敏感性和准确性,实现对产品表面缺陷更为可靠的检测识别和定位。

    基于等价语义的零样本关系抽取方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN117669593A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202410128850.3

    申请日:2024-01-31

    Abstract: 本发明公开的基于等价语义的零样本关系抽取方法、系统、设备及介质,涉及零样本关系抽取技术领域,包括:获取待识别样本;提取待识别样本中句子实例的语义特征向量及关系描述的语义特征向量;对句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量,均进行正交变换,对应获得句子语义等价向量和关系语义等价向量;计算句子实例的语义特征向量和关系描述的语义特征向量的匹配分数,及句子语义等价向量和关系语义等价向量的匹配分数;将两种匹配分数加权求和,获得句子实例和关系描述的预测分数;根据句子实例和关系描述的预测分数,确定句子实例和关系描述的预测关系。提高了零样本关系抽取的准确性。

    一种车道线预测和车道线缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN116092040B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310382096.1

    申请日:2023-04-12

    Abstract: 本发明涉及自动驾驶领域,具体涉及一种车道线预测和车道线缺陷检测方法,包括如下步骤:调节车载摄像头的角度获取各种情况下的真实的道路车道线正视图,对图片中的车道线进行准确的标注,构成训练数据集,并对训练数据集进行数据增强;模型搭建,在编码器中设计MBMA注意力模块,获得车道线特征信息特征图;利用步骤1中处理后的数据对步骤2中搭建好的模型进行训练;模型训练完成后,测试模型,取超过设定阈值的模型进行封装部署,将部署好的模型用于车道线预测和缺陷检测。本方案实现了对现有场景中车道线模糊、严重退化的精准预测;在预测车道线的同时,对车道线进行缺陷检测。

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