公开(公告)号：CN117523259A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311287396.8

申请日：2023-10-07

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋彦 ,  黄俊楚 ,  张文安 ,  卢燕青

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0895

Abstract: 本申请涉及一种半监督模型方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：确定每一分类类别各自对应的第一类别原型；将第二预设数量的标注图像样本输入初始化分类模型，得到每一标注图像样本各自对应的特征，确定每一分类类别各自对应的第二类别原型；根据每一分类类别各自对应的第一类别原型和第二类别原型，确定每一分类类别对应的修正类别原型；根据每一未标注图像样本各自对应的特征和被分类至每一分类类别对应的修正类别原型，得到每一未标注图像样本的伪标签；对初始化分类模型进行参数更新，得到训练好的分类模型。采用本方法能够减少了对样本标注的依赖，并提高了对工业质检图像数据进行分类的准确性。

公开(公告)号：CN118429307A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410560109.4

申请日：2024-05-08

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋彦 ,  黄俊楚

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06Q10/0639

Abstract: 本申请提供一种工业质检方法，用以提高质检准确率。该方法包括：获取待质检产品的产品图像；将所述产品图像输入质检模型，基于所述质检模型对所述产品图像的缺陷特征进行类别分析，确定所述待质检产品的分类结果；所述质检模型包括第一质检网络和第二质检网络，所述第一质检网络与所述第二质检网络相同。由于本申请采用的是包含两个质检网络的质检模型，从而可以缓解深度网络对训练数据过拟合的问题，提高质检模型对产品的缺陷特征提取的泛化判别能力，进而可以对产品的各类缺陷进行准确识别，提高质检准确率。

公开(公告)号：CN118314403A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410491391.5

申请日：2024-04-23

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋彦 ,  黄俊楚

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请实施公开了一种产品分类方法及相关装置，涉及人工智能领域。本申请中，服务器首先获取待分类产品的目标图像数据，随后对目标图像数据进行特征提取，获得待分类产品对应的初始图像特征，再基于目标图像数据的特征分布信息，对初始图像特征进行特征转换，获得目标图像特征，最后基于目标图像特征，获得待分类产品对应的分类结果。这样，通过预训练的特征转换模块，对初始图像特征进行特征转换，可以提高网络的特征表达能力，针对输入的无标签数据提取出更多有效信息的特征，进而提高分类准确率。

公开(公告)号：CN118314111A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410494305.6

申请日：2024-04-23

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 黄俊楚 ,  宋彦

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请公开了一种缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，在训练缺陷检测模型时，根据构建的缺陷标签图像和采集的正常图像进行融合处理，得到生成的第一缺陷图像对应的第一特征图，对采集的正常图像进行特征提取得到第二特征图；对采集的第二缺陷图像特征提取得到第三特征图。从而在少量的第二缺陷图像的基础上增加了一定数量的第一缺陷图像。基于第一特征图、第二特征图、第三特征图，对缺陷检测模型进行训练。本申请提高了缺陷检测模型的性能。在应用过程中，获取待进行缺陷检测的图像，将图像输入预先训练完成的缺陷检测模型，基于缺陷检测模型确定图像的缺陷检测结果，使得确定的缺陷检测结果的准确性较好。

公开(公告)号：CN117372348A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311279222.7

申请日：2023-09-28

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋彦 ,  黄俊楚

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0475 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种缺陷分析方法、装置、计算机设备及其存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：对待检测图像进行特征提取，得到待检测图像对应的待检测图像特征；其中，待检测图像中包含需要进行缺陷检测的目标设备；将待检测图像特征输入至缺陷判断模型中，得到目标设备对应的缺陷检测结果；其中，缺陷判断模型是根据第一类缺陷的文本信息和图像信息，以及第二类缺陷的文本信息训练得到，第一类缺陷的出现频率大于第二类缺陷的出现频率。本申请不仅能够识别出目标设备出现频率较高的缺陷，还能够识别出目标设备出现频率较低的缺陷，保证了对包含目标设备的待分析图像进行缺陷分析的准确性。

公开(公告)号：CN117668686A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311359722.1

申请日：2023-10-19

Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 ,  中国电信股份有限公司

Inventor： 宋彦 ,  黄俊楚

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/09 ,  G06N3/082

Abstract: 本申请涉及一种产品检测模型训练方法、产品检测方法、装置和存储介质。该方法包括：获取良品集合的良品特征，以及缺陷产品集合的缺陷特征；根据良品特征对缺陷特征进行重构得到重构特征，并获取良品特征和重构特征的集合，用作训练初始检测模型的训练样本；采用训练样本训练多个初始检测模型，直至各初始检测模型满足训练完成条件，得到训练完成的多个中间检测模型；每个中间检测模型用于输出待检测产品属于一种缺陷类型的缺陷产品或良品的初始检测结果；对多个中间检测模型进行融合处理，得到产品检测模型；产品检测模型用于输出待检测产品属于多种缺陷类型的缺陷产品中的至少一种或良品的目标检测结果。采用本方法能够提升产品检测的准确性。