公开(公告)号：CN118691960A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410811421.6

申请日：2024-06-21

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 朱海桂 ,  罗笑南 ,  张力文

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于ViT机制和面向场景搜索的水下目标检测方法，涉及海参、海胆、扇贝和海星的目标检测技术领域，方法包括：将预处理后的待检测水下目标图像的水下目标图像数据集输入至面向场景搜索模块生成全局特征计算模型，输入至基于ViT的编码模块生成局部特征计算模型；将预处理后的水下目标图像数据集输入至全局特征计算模型确定水下目标图像数据集的全局特征信息图谱，输入至局部特征计算模型确定水下目标图像数据集的局部特征信息图谱；将全局特征信息图谱与局部特征信息图谱输入至特征融合层生成多通道特征信息图谱；将多通道特征信息图谱输入至目标预估模块确定待检测水下目标图像中的目标类别预测结果。

公开(公告)号：CN118485918A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410553839.1

申请日：2024-05-07

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张力文 ,  罗婉倩 ,  罗笑南

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种虫草图像智能识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，其技术要点为：虫草图像智能识别方法包括：提取前景物体虫草：利用目标检测技术选择前景物体，并通过图像分割技术剔除背景；虫草姿态矫正：利用残差网络模型预测虫草头尾两个端点的坐标，根据端点进行姿态矫正；虫草图像识别：将矫正后的虫草图像输入基于自注意力特征提取网络构建的虫草识别模型，预测虫草的类别。本发明采用关键点检测技术检测虫草两个端点，基于两个端点执行几何变换操作，将各种姿态的虫草统一到同一姿态下，降低数据分布的复杂度。