公开(公告)号：CN117314781A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311276277.2

申请日：2023-09-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 顾锞 ,  王思梦 ,  卫梦婷 ,  刘红燕

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于盲点网络集成的自监督图像去噪方法，第一步：设计集成盲点网络；第二步：设计用于真实噪声图像的非对称混洗下采样集成盲点网络；第三步：设计随机替换细化增强去噪结果细节；本发明充分考虑原始BSN中的信息损失，将网络分支拓展并集成来改进网络。同时，考虑混洗下采样不同步长对BSN训练与推理结果的影响，建立不同训练策略来选取最合适的PD步长s，以达到最小化噪声信号相关性的目的，从而满足BSN网络的训练前提。在SIDD‑Medium的验证集、基准数据集的真实噪声图像上的结果表明，本发明所提出的盲点网络集成去噪方法在去噪结果上比原始BSN网络更佳。

公开(公告)号：CN117315555A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311276271.5

申请日：2023-09-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 顾锞 ,  马旋超 ,  卫梦婷 ,  刘红燕

IPC: G06V20/50 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于并串联结构的轻量烟气识别方法，包括以下步骤：在轻量烟气识别网络的并串联结构中，采用1×3和3×1、1×5和5×1、1×7和7×1的“并联”卷积结构节约大量参数，加快运算并减轻过拟合；增加一层非线性扩展模型的表达能力，处理更多、更丰富的空间特征，增加图像烟气特征提取的多样性。轻量烟气识别网络通过1×1卷积改变烟气特征图通道数，降低特征提取时卷积操作运算量，减少了网络中参数个数，降低了模型存储需求，避免了过拟合，实现了烟气识别网络的轻量化设计。本发明能有效用于检测石化企业火炬气燃烧过程中是否排放火炬烟气以及是否泄漏危险气体。