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公开(公告)号：CN116758400A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311021023.6
申请日：2023-08-15
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供一种运输皮带异常检测方法、装置及计算机可读存储介质，对神经网络模型进行预训练，对预训练后的神经网络模型进行运输皮带异常检测的模型微调，并构建运输皮带异常的特征库，根据特征库进行异常得分的自适应阈值搜索得到最优F1阈值，从而将待测试皮带图像的异常得分与最优F1阈值进行比较的结果能够确定待测试皮带图像是否异常。本实施例将深度学习和迁移学习结合并应用在运输皮带异常检测，提高了模型提取皮带异常特征的针对性和鲁棒性，并且采用自监督学习无需人工设计特征，提高了检测速度，能够实现实时检测，再有，通过自适应调整阈值来判断皮带数据是否异常，无需人工设置阈值。
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公开(公告)号：CN116453104B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310706921.9
申请日：2023-06-15
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种液位识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及液位识别领域；该液位识别方法包括：将液位设备图像输入至语义分割网络，获得所述液位设备图像的语义分割图像，并根据所述语义分割图像获得液面位置；将所述液位设备图像输入至刻度识别网络，获得刻度线信息；其中，所述刻度线信息包括刻度线位置和所述刻度线位置对应的刻度线数值；以及根据所述液面位置和刻度线信息，确定所述液位设备的读数。使用本申请实施例提供的液位识别方法能够提高对液位设备读数识别的效率和精度，同时，本申请实施例提供的液位识别方法泛化性好，可以应用于不同的液位设备。
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公开(公告)号：CN116758400B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311021023.6
申请日：2023-08-15
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供一种运输皮带异常检测方法、装置及计算机可读存储介质，对神经网络模型进行预训练，对预训练后的神经网络模型进行运输皮带异常检测的模型微调，并构建运输皮带异常的特征库，根据特征库进行异常得分的自适应阈值搜索得到最优F1阈值，从而将待测试皮带图像的异常得分与最优F1阈值进行比较的结果能够确定待测试皮带图像是否异常。本实施例将深度学习和迁移学习结合并应用在运输皮带异常检测，提高了模型提取皮带异常特征的针对性和鲁棒性，并且采用自监督学习无需人工设计特征，提高了检测速度，能够实现实时检测，再有，通过自适应调整阈值来判断皮带数据是否异常，无需人工设置阈值。
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公开(公告)号：CN116453104A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310706921.9
申请日：2023-06-15
Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种液位识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及液位识别领域；该液位识别方法包括：将液位设备图像输入至语义分割网络，获得所述液位设备图像的语义分割图像，并根据所述语义分割图像获得液面位置；将所述液位设备图像输入至刻度识别网络，获得刻度线信息；其中，所述刻度线信息包括刻度线位置和所述刻度线位置对应的刻度线数值；以及根据所述液面位置和刻度线信息，确定所述液位设备的读数。使用本申请实施例提供的液位识别方法能够提高对液位设备读数识别的效率和精度，同时，本申请实施例提供的液位识别方法泛化性好，可以应用于不同的液位设备。
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