公开(公告)号：CN115082678A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210705586.6

申请日：2022-06-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林镇源 ,  谢胜勇 ,  黄剑萧 ,  张文辉 ,  蒋小莲 ,  许轩瑞 ,  韩刘远志 ,  李昆霖 ,  廖子僮

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的图像分割方法，首先，构建语义分割模型；该语义分割模型由骨干网络、XY网络和全卷积解码网络组成；骨干网络的输入形成语义分割模型的输入，骨干网络的输出连接XY网络的输入，XY网络的输出连接全卷积解码网络的输入，全卷积解码网络的输出语义分割模型的输出；然后，利用已分割好的样本图像集对步骤1所构建的语义分割模型进行训练，得到训练好的语义分割模型；最后，将待分割的图像送入到步骤2所得到的训练好的语义分割模型中，训练好的语义分割模型输出分割好的图片。本发明的XYNet在鲁棒性，评价指标，推理速度，模型大小，推理浮点计算数以及图像的可视化结果上都取得了不错的效果，相对于现有的网络均衡性更强。

公开(公告)号：CN115082678B

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202210705586.6

申请日：2022-06-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林镇源 ,  谢胜勇 ,  黄剑箫 ,  张文辉 ,  蒋小莲 ,  许轩瑞 ,  韩刘远志 ,  李昆霖 ,  廖子僮

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的图像分割方法，首先，构建语义分割模型；该语义分割模型由骨干网络、XY网络和全卷积解码网络组成；骨干网络的输入形成语义分割模型的输入，骨干网络的输出连接XY网络的输入，XY网络的输出连接全卷积解码网络的输入，全卷积解码网络的输出语义分割模型的输出；然后，利用已分割好的样本图像集对步骤1所构建的语义分割模型进行训练，得到训练好的语义分割模型；最后，将待分割的图像送入到步骤2所得到的训练好的语义分割模型中，训练好的语义分割模型输出分割好的图片。本发明的XYNet在鲁棒性，评价指标，推理速度，模型大小，推理浮点计算数以及图像的可视化结果上都取得了不错的效果，相对于现有的网络均衡性更强。

公开(公告)号：CN218409422U

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202221773877.0

申请日：2022-07-11

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林镇源 ,  张文辉 ,  黄剑箫 ,  蒋小莲 ,  谢胜勇 ,  李昆霖 ,  许轩瑞 ,  韩刘远志 ,  廖子僮

IPC: F16M13/02 ,  F16M11/08 ,  F16M11/10 ,  F16M11/12 ,  B60R11/04

Abstract: 本实用新型涉及监控设备技术领域，具体涉及一种疲劳驾驶监控装置，包括安装板和摄像头和调整组件，调整组件包括安装座、水平调整构件、转轴、连接块和限位构件，通过水平调整构件使得安装座转动，安装座转动对摄像头的水平角度进行调整；通过解除限位构件对转轴的限位，这时转动连接块，连接块通过转轴在安装座上转动，从而对摄像头的竖直角度进行调整，从而实现转动摄像头的位置就能实现对摄像头的角度进行调整，避免移动摄像头的位置调整时监控装置的高度出现变化，导致对监控装置所需要的安装空间增加，减少了对摄像头使用时所需的安装空间，调整完成后通过限位构件对转轴进行限位，使得摄像头稳定地安装在安装座上。