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公开(公告)号:CN118470436B
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410909764.6
申请日:2024-07-09
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/10 , G06N3/0455 , G01V8/00
Abstract: 本发明公开了一种提升毫米波安检仪违禁品检测能力的方法,其从毫米波的本质出发,通过调节毫米波信号增益强度,生成多种不同DB的毫米波图片用于深度学习算法的训练,提升算法的准确率和鲁棒性。针对毫米波图像中不存在人体的空白区域,采用基于关键点外推的方法进行去除,使算法聚焦于有效区域,降低算法推理消耗。为了让检测算法能达到更高的准确率,本发明将去除空白区域的正、背面图像水平拼接起来,输入检测算法,让算法在推理时可以得到更多的有效信息。为了让检测算法充分注意到图像中正、背面图像的相关性,本发明对DETR算法进行了的修改,引导算法中的注意力机制,更好的发挥作用。
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公开(公告)号:CN118470436A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410909764.6
申请日:2024-07-09
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/10 , G06N3/0455 , G01V8/00
Abstract: 本发明公开了一种提升毫米波安检仪违禁品检测能力的方法,其从毫米波的本质出发,通过调节毫米波信号增益强度,生成多种不同DB的毫米波图片用于深度学习算法的训练,提升算法的准确率和鲁棒性。针对毫米波图像中不存在人体的空白区域,采用基于关键点外推的方法进行去除,使算法聚焦于有效区域,降低算法推理消耗。为了让检测算法能达到更高的准确率,本发明将去除空白区域的正、背面图像水平拼接起来,输入检测算法,让算法在推理时可以得到更多的有效信息。为了让检测算法充分注意到图像中正、背面图像的相关性,本发明对DETR算法进行了的修改,引导算法中的注意力机制,更好的发挥作用。
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公开(公告)号:CN117671413A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311506455.6
申请日:2023-11-13
Applicant: 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/75
Abstract: 本发明公开了目标检测数据的自动标注系统及自动标注方法,系统包括大模型模块、目标检测模块、匹配模块及修正工具,大模型模块使用通用图像分割大模型对图像进行全图分割,得到所有对象的mask,全图分割结果称为语义图,使用目标检测算法生成的粗标签,将大模型模块输出的语义图和目标检测模块输出的粗标签进行匹配,将粗标签作为条件,在语义图上找出最符合的mask,从而得到准确的细标签,而少量有误差的细标签还可以通过修正工具进行人为修正。本发明可提高自动标注的效率与精度,同时节省人力物力与时间,缩短数据集的制作周期可以加快目标检测算法的更新与迭代。
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