-
公开(公告)号：CN115861857A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211711164.6
申请日：2022-12-29
Applicant: 常州大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的架空输电线路绝缘子故障检测方法，包括步骤如下：通过无人机获取绝缘子图像样本，并对图像样本进行预处理；根据迁移学习的方法将绝缘子图像样本分为源域和目标域，源域为已标记的正常绝缘子图像样本，目标域为未标记的故障绝缘子图像样本；选择Swin‑Transformer作为特征提取器提取源域和目标域的绝缘子特征，并将绝缘子特征映射到相同子空间，然后通过线性判别分析方法学习子空间的绝缘子特征，再通过最近类原型和结构化预测的方法伪标记目标域绝缘子故障样本子集；最后通过迭代学习伪标记目标域中所有的绝缘子故障样本。本发明能准确、快速的对架空输电线路中的绝缘子故障进行检测。
-
公开(公告)号：CN116468681A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310349447.9
申请日：2023-04-04
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种面向钢材表面缺陷检测的迁移学习方法，包括通过工业相机获取钢材表面图像样本并对图像样本进行预处理，将预处理后的钢材图像样本分为源域和目标域，并对源域钢材缺陷样本进行标记；采用ResNet50网络提取源域和目标域的钢材缺陷特征，并将源域和目标域数据映射到联合子空间内；通过线性判别分析方法对高维特征进行降维处理实现源域和目标域子空间对齐；从源域和目标域两个方面选择目标域样本子集进行伪标记，通过迭代学习完成对所有目标域钢材表面缺陷样本的伪标记。本发明能够准确、快速的钢材表面缺陷进行检测，并提高钢材表面缺陷检测的泛化能力，降低缺陷检测对数据量的要求。
-
公开(公告)号：CN116542911A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310391612.7
申请日：2023-04-13
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种端到端的半监督钢材表面缺陷检测方法及系统包括：将两个钢材表面缺陷数据集分别作为标记图像和未标记图像，对未标记图像做强增强处理和弱增强处理；将弱增强处理的未标记图像输入Faster RCNN‑label模型获取候选框，并经过非极大值抑制、前景得分滤波器和框回归滤波器筛选后确定弱增强图像伪标签；将标记图像和强增强处理的未标记图像输入Faster RCNN‑train模型进行监督训练和预测，通过匹配预测结果和弱增强图像伪标签计算损失；根据最终损失函数对Faster RCNN‑train模型的参数进行更新，并通过指数移动平均策略对Faster RCNN‑label模型的参数进行更新，随着模型的迭代训练，提升对钢材表面缺陷的检测效果。
-
公开(公告)号：CN116469018A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310357752.2
申请日：2023-04-06
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于无人机电力巡线的架空输电线路绝缘子图像匹配方法，包括通过遥控无人机分别在不同时间段对同一条架空输电线路进行两次电力巡线；在架空输电线路的不同位置对同一个绝缘子进行拍照并进行预处理；通过改进SURF方法对每一组电力巡线绝缘子图像对的图像进行拼接，对满足拼接阈值约束条件的电力巡线图像进行绝缘子特征点提取；首先通过高斯图像金字塔算法实现尺度不变性；然后通过灰度质心法实现旋转不变性；最后通过BEBLID方法对电力巡线图像进行绝缘子特征点描述；通过基于网格的运动估计算法对电力巡线图像进行绝缘子特征点匹配。本发明解决绝缘子特征点提取时效率低的问题。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.013 seconds)
