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公开(公告)号：CN114862890B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210582218.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSD的磁极倒转图信息抽取方法，包括获取图片集；将所述图片集进行人工标注深度信息；通过sobel算子对所述标注过的图片集进行边缘检测；通过改进LSD算法对所述边缘图像进行线段检测；对所述线段进行筛选，得到边界线段集；将所述边界线段集依深度排序两两组合成磁极倒转区域，获得磁极倒转区域集合；对所述磁极倒转区域遍历每一个像素，获取该磁极倒转区域的磁性；使用所述深度信息与各磁极倒转区域的边界线段坐标，推算出各磁极倒转区域的深度信息；依据所述磁极倒转区域的磁性与各磁极倒转区域的深度信息，整合出该磁极倒转图的深度‑磁性数据，本发明提高了对磁极倒转区域边缘线段检测的准确度。
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公开(公告)号：CN114841977B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210535974.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Swin Transformer结构结合SSIM和GMSD的疵点检测方法，包括获取工业疵点图片，输入预先构建的基于Swin Transformer的特征提取网络进行特征学习，对学习到的特征图进行无疵点区域信息的重建，获得重建图片；计算所述工业疵点图片与重建图片的结构相似性SSIM，得到基于结构相似性的疵点异常特征图；计算所述工业疵点图片与重建图片之间的梯度幅度相似性偏差GMSD，得到基于梯度幅度相似性的疵点异常特征图；将所述基于结构相似性的疵点异常特征图与所述基于梯度幅度相似性的疵点异常特征图融合，得到最终的疵点检测效果图，本发明不仅可以有效提高疵点检测的准确率，同时提高疵点定位的精度，降低误检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114117061A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111255195.0
申请日：2021-10-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘和树状结构的河流相知识图谱反推方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括如下步骤：1、通过在河流相文献中运用命名体识别抽取实体并通过人工完善实体种类；2：根据步骤1的实体种类构建层级关系主要为岩性关系和结构关系；3：根据步骤1和步骤2构建专家领域河流相知识图谱；4：根据步骤3构建河流相树状结构节点，使得每个节点都存在于一个树状结构当中；5：根据步骤4，构建河流相反推方法，并通过专家输入单个实体或实体组合反推出河流相层级关系的组合比率并筛选出最佳的可能性。本发明适用于异构数据的信息获取和分析工作。
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公开(公告)号：CN114862803A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210527839.5
申请日：2022-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于快速傅里叶卷积(FFC)的工业图像异常检测方法，所述方法包括获取异常图片；将所述异常图片输入预先训练过的基于快速傅里叶卷积搭建的图像异常检测模型中，获取重建图片；使用L2函数计算所述异常图片与重建图片的差值；将所述差值与预先设置的阈值进行比较，获取最终检测结果。所述图像异常检测模型的训练方法，包括：获取正常样本图片，将正常样本图片经过随机掩码变成异常图片；将异常图片输入预先构建的图像异常检测模型中进行训练，其中，图像异常检测模型包括高频注意力模块和编码器‑解码器模块，本发明可以加大输入的原始异常图片与重建图片之间的差值，起到提高异常检测精度的效果，同时也能提高异常的定位精度。
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公开(公告)号：CN114841977A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210535974.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Swin Transformer结构结合SSIM和GMSD的疵点检测方法，包括获取工业疵点图片，输入预先构建的基于Swin Transformer的特征提取网络进行特征学习，对学习到的特征图进行无疵点区域信息的重建，获得重建图片；计算所述工业疵点图片与重建图片的结构相似性SSIM，得到基于结构相似性的疵点异常特征图；计算所述工业疵点图片与重建图片之间的梯度幅度相似性偏差GMSD，得到基于梯度幅度相似性的疵点异常特征图；将所述基于结构相似性的疵点异常特征图与所述基于梯度幅度相似性的疵点异常特征图融合，得到最终的疵点检测效果图，本发明不仅可以有效提高疵点检测的准确率，同时提高疵点定位的精度，降低误检率。
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公开(公告)号：CN114117061B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111255195.0
申请日：2021-10-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06N5/022 , G06N3/044 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘和树状结构的河流相知识图谱反推方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括如下步骤：1、通过在河流相文献中运用命名体识别抽取实体并通过人工完善实体种类；2：根据步骤1的实体种类构建层级关系主要为岩性关系和结构关系；3：根据步骤1和步骤2构建专家领域河流相知识图谱；4：根据步骤3构建河流相树状结构节点，使得每个节点都存在于一个树状结构当中；5：根据步骤4，构建河流相反推方法，并通过专家输入单个实体或实体组合反推出河流相层级关系的组合比率并筛选出最佳的可能性。本发明适用于异构数据的信息获取和分析工作。
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公开(公告)号：CN114862890A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210582218.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSD的磁极倒转图信息抽取方法，包括获取图片集；将所述图片集进行人工标注深度信息；通过sobel算子对所述标注过的图片集进行边缘检测；通过改进LSD算法对所述边缘图像进行线段检测；对所述线段进行筛选，得到边界线段集；将所述边界线段集依深度排序两两组合成磁极倒转区域，获得磁极倒转区域集合；对所述磁极倒转区域遍历每一个像素，获取该磁极倒转区域的磁性；使用所述深度信息与各磁极倒转区域的边界线段坐标，推算出各磁极倒转区域的深度信息；依据所述磁极倒转区域的磁性与各磁极倒转区域的深度信息，整合出该磁极倒转图的深度‑磁性数据，本发明提高了对磁极倒转区域边缘线段检测的准确度。
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