公开(公告)号：CN118691573A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410791745.8

申请日：2024-06-19

Applicant: 北华大学

Inventor： 王钢 ,  吴振杰 ,  张雨露 ,  王翔 ,  王宇飞 ,  丁虎 ,  弓越 ,  孙宇扬 ,  李浩飞 ,  罗凯

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及风机表面检测技术领域，具体为一种基于轻量化PC‑EMA算法的风机表面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，包括以下步骤：S1：收集风机表面缺陷图像，构建风机表面缺陷图像数据集；S2：构建YOLOv8n和PConv‑EMA融合模型，包括：在主干网络，自输入端依次设置五层CBS模块，分别在第二层CBS模块与第三层CBS模块、第三层CBS模块与第四层CBS模块、第四层CBS模块与第五层CBS模块以及第五层CBS模块之后插入一个PC‑EMA模块，在最后一个PC‑EMA模块后设置SPPF模块；本发明提出了一种轻量级的YOLOv8n目标检测算法；模型复杂度大大降低；对YOLOv8n中的残差模块进行了改进，将PConv和EMA模块集成，设计了一个多尺度特征提取的残差模块，增强了通道注意力的特征表达能力，能有效捕获多尺度特征信息。

公开(公告)号：CN119130910A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411078925.8

申请日：2024-08-07

Applicant: 北华大学

Inventor： 王钢 ,  吴振杰 ,  刘奕涵 ,  戴诚诚 ,  王翔 ,  弓越 ,  丁虎 ,  王宇飞 ,  李浩飞 ,  孙宇扬

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及太阳能板故障检测技术领域，具体为一种基于深度学习的轻量级红外热成像太阳能板故障检测方法、装置、设备及存储介质，检测方法包括以下步骤：S1：以低空红外热成像方法获取太阳能板图像；S2：建立故障检测模型并进行训练；S3：将太阳能板图像导入训练后的故障检测模型中，得到太阳能板故障检测结果；本发明将DETR和YOLO的优势结合设计了一款低空无人机红外热成像检测缺陷模型；设计了一款适配于YOLO框架的RepHGbone主干网络，在降低网络参数的同时引入DETR类模型复杂背景下的全局特征提取能力。