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公开(公告)号：CN119379636A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411447041.5
申请日：2024-10-16
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种骨折检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于骨折检测技术领域，其方法包括：根据骨骼影像的预测边界框与实际边界框的角点坐标及其重叠区域和非重叠区域、骨骼影像的宽度和高度以及尺寸因子构建骨骼损失函数；确定训练样本影像数据中骨骼影像相邻特征的连贯值和位置编码信息；根据所述相邻特征的连贯值和位置编码信息生成骨骼预测结果；根据所述骨骼损失函数、骨骼预测结果以及训练样本影像数据，训练骨折检测模型，基于训练后的骨折检测模型对待检测骨骼影像进行骨折检测。本发明通过引入尺寸因子优化最小点距离交并比损失函数，来评估预测结果与真实结果的损失值，以此来检测骨折状态，提高了骨折检测的计算效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117455773A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311421172.1
申请日：2023-10-27
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种超分辨率食品低场核磁图像生成方法及系统，属于深度学习技术领域，包括：将扩散模型应用于目标图像生成，通过迭代去噪来实现对低场核磁图像的超分辨率。首先，结合食品低分辨率图像与纯高斯噪声组成噪声图像，输入到经过不同噪声量级训练的噪声预测模型中；其次，根据预测出的噪声不断迭代处理噪声图像，最终得到纹理细节清晰的超分辨率图像。本发明解决了传统方法所具有的模式易崩溃、模式易坍塌和模型参数量过大等问题，从而能更稳定的训练模型，生成可信度更高的食品低场核磁图像，依托本发明对低场核磁图像进行超分辨率处理，能大幅提升采集图像的纹理细节，并提升低场核磁仪器的采集效率。
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公开(公告)号：CN116663388A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310375006.6
申请日：2023-04-10
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及温度预测领域，尤其涉及一种粮堆温度预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标粮堆的历史初始数据并进行缺失值处理，得到目标粮堆的历史完整数据；对所述目标粮堆的历史完整数据中异常数据进行剔除和重构，得到目标粮堆的重构后的数据；将所述目标粮堆的重构后的数据输入至粮堆温度预测模型，对粮堆温度预测模型进行训练，得到目标粮堆温度预测模型；获取目标粮堆的当前数据，并输入至所述目标粮堆温度预测模型，得到粮堆温度预测结果，从而快速精确对目标粮堆温度进行预测。
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公开(公告)号：CN112150487B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202011106440.7
申请日：2020-10-15
Applicant: 武汉轻工大学
Abstract: 本发明公开了一种米粒分割方法、终端及存储介质，所述方法包括：对采集的米粒图像进行降噪和二值化，并对获得的降噪后的二值化图像进行连通区域检测，获得连通区域；根据预设阈值、连通区域对应的周长和面积，将连通区域划分为粘连米区域或单粒米区域；根据粘连米区域中各像素点的坐标值和密度峰聚类算法，获得粘连米区域中候选聚类中心像素点；根据EM算法、轮廓系数算法、粘连米区域中各候选聚类中心像素点的坐标值和其他像素点的坐标值对预设的高斯混合模型进行训练，获得优化的高斯混合模型；根据优化的高斯混合模型对粘连米区域进行米粒分割，获得粘连米区域的分割结果。本发明解决了现有分割粘连物体方法对米粒图像的分割质量差的问题。
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公开(公告)号：CN116597312A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310577254.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于小样本图像语义分割的农作物叶片病虫害识别的方法，应用于农作物叶片病虫害识别技术领域，包括：采集农作物病虫害叶片的图像，将其分为支持集和查询集两组图像，并对支持集中的图像进行图像分割标注，得到具有标签的支持集和无标签的查询集；采用预训练的深度学习网络模型对支持集和查询集中的图像进行特征提取，得到支持集特征图和查询集特征图；使用密集比较模块对支持集特征图和查询集特征图进行密集比较，以得到查询集的初步分割图像；使用迭代优化模块对查询集的初步分割图像进行优化，得到精确的查询集分割图像。本发明可以使用极少数目的标注图像实现对农作物叶片病虫害识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115630688A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211319823.1
申请日：2022-10-26
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F40/151 , G06F40/253 , G06V10/82 , G06V30/148
Abstract: 本发明属于改造工程技术领域，公开了一种基于人工智能的几何问题求解方法、装置、设备及介质。该方法包括：基于工程改造项目确定几何问题集，并获取几何问题集中各几何问题对应的几何图像和几何文本；从所述几何图像中提取出几何图形的图符号和文字区域，并将图符号以及文字转换成文本信息；将几何文本转换成各几何问题对应的形式语言；基于文本信息以及所述形式语言，构建各几何问题对应的几何问题条件样本集；基于几何问题条件样本集，通过定理预测器确定所述几何问题条件样本集对应的定理序列；根据对应的定理序列对各几何问题进行求解，得到各几何问题的对应结果，以确定工程改造项目的改造参数集。通过上述方式，能够快速确定改造参数。
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公开(公告)号：CN115375928A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210920744.X
申请日：2022-08-02
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06V10/75
Abstract: 本发明属于双目立体视觉技术领域，公开了一种基于自适应窗口的立体匹配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取图像对，其中，所述图像对包括左图像和右图像；基于纹理丰富值确定所述图像对中各像素点的最终自适应窗口；预先确定视差范围，在所述视差范围内为所述图像对中各像素点随机分配初始视差值；基于所述初始视差值以及所述最终自适应窗口确定所述图像对中各像素点的最小聚合代价；根据所述最小聚合代价对应的视差值生成所述左图像的视差图以及右图像的视差图。本发明在代价聚合的过程中采用自适应窗口，使得图像不同区域的像素根据其所在区域的特性而得到更为合适的尺寸的窗口，能够在一定程度上提升算法的精度与效率。
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公开(公告)号：CN108388965B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810171294.2
申请日：2018-03-01
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q30/00 , G06Q50/26 , G01N21/3577 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种油脂掺伪含量检测方法、终端设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待检测油脂的目标近红外光谱数据，根据间隔偏最小二乘法和粒子群法对所述目标近红外光谱数据进行计算，确定特征波长范围，在所述特征波长范围内所述目标近红外光谱数据进行特征提取，获得光吸收率数据，所述光吸收率数据为所述特征波长范围内的光对应的吸收率数据，将所述光吸收率数据输入至预设检测模型中，根据所述预设检测模型输出的检测结果确定所述待检测油脂的掺伪含量，能够提高油脂掺伪含量检测的准确度，缩短油脂掺伪含量检测时间，提升了油脂掺伪含量检测的速度和效率。
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公开(公告)号：CN108267424B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810120392.3
申请日：2018-02-07
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577
Abstract: 本发明公开了一种基于多种特征成分快速鉴别食用油种类的方法，包括：选取待鉴别的未知种类的食用油样品；采集所述未知种类的食用油样品的近红外光谱图；对所述未知种类的食用油样品的近红外光谱图进行特征提取，得到未知种类的食用油样品的光谱图特征变量；根据所述未知种类的食用油样品的光谱图特征变量，采用多种特征成分定量模型预测所述未知种类的食用油样品的多种特征成分含量；将所述未知种类的食用油样品的多种特征成分含量作为定性模型的输入变量，并采用所述定性模型对所述未知种类的食用油样品进行种类鉴别。该基于多种特征成分快速鉴别食用油种类的方法，安全快速、检测便捷，鉴别准确率高，具有较强的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN108362659A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810120412.7
申请日：2018-02-07
Applicant: 武汉轻工大学
IPC: G01N21/3577 , G01N21/359 , G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种基于多源光谱并联融合的食用油种类快速鉴别方法，包括：选取至少一个种类的若干食用油样品；分别采集若干所述食用油样品的近红外光谱图和拉曼光谱图；分别对若干所述食用油样品的近红外光谱图和拉曼光谱图进行预处理，得到若干所述食用油样品的预处理近红外光谱图和预处理拉曼光谱图；分别对若干所述食用油样品的预处理近红外光谱图和预处理拉曼光谱图进行特征变量提取，得到若干所述食用油样品的近红外光谱图特征变量和拉曼光谱图特征变量；定性模型建立；种类鉴别。该基于多源光谱并联融合的食用油种类快速鉴别方法，安全快速、检测便捷，鉴别准确率高，具有较强的实用价值和推广价值。
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