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公开(公告)号：CN114359167A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111532763.7
申请日：2021-12-15
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开一种复杂场景下基于轻量化YOLOv4的绝缘子缺陷检测方法，属于计算机视觉领域。本发明首先利用ECA‑GhostNet作为骨干网络，以提升检测速度；然后在预测层引入分类与定位质量估计联合表示方法，并且利用广义分布(General Distribution)来表达边界框的灵活分布，以提升复杂场景下绝缘子及其缺陷的检测性能。本方法的优点在于，能够实现对遮挡、模糊等复杂场景下的绝缘子及其缺陷进行实时检测，且算法模型大小与复杂度远小于目前主流算法，为绝缘子缺陷检测算法在移动端及嵌入式设备的部署奠定理论基础。
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公开(公告)号：CN114359167B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111532763.7
申请日：2021-12-15
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种复杂场景下基于轻量化YOLOv4的绝缘子缺陷检测方法，属于计算机视觉领域。本发明首先利用ECA‑GhostNet作为骨干网络，以提升检测速度；然后在预测层引入分类与定位质量估计联合表示方法，并且利用广义分布(General Distribution)来表达边界框的灵活分布，以提升复杂场景下绝缘子及其缺陷的检测性能。本方法的优点在于，能够实现对遮挡、模糊等复杂场景下的绝缘子及其缺陷进行实时检测，且算法模型大小与复杂度远小于目前主流算法，为绝缘子缺陷检测算法在移动端及嵌入式设备的部署奠定理论基础。
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公开(公告)号：CN117456250A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311417853.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的高压输电线路巡检方法及系统，首先采集高压输电线路图片；然后利用本专利设计的轻量化卷积构成的神经网络，对采集的图片进行定位和识别，以目标框的形式输出目标样本在图像或视频中的具体位置和所属类别。本发明提出了一种轻量化卷积以应用到现有的参数量和浮点数较大的目标检测模型中，以降低模型的参数量和浮点数，同时保证检测精度的可靠性。
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公开(公告)号：CN115272217B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210867064.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于声呐图像的水下机器人定位方法，主要用于水下机器人定位，使机器人在密闭水下空间作业时能够获得实时位置信息，避免与空间壁发生碰撞。首先，利用多波束声呐对水下空间进行探测，发现水下空间壁的声呐图像具有线段特征。再对声呐图像进行复合去噪、阈值分割和Canny边缘检测处理，初步提取出空间壁轮廓。然后利用LSD线段检测算法精确检测出空间壁特征线段。最后进行线段分类，本发明提出了一种利用声呐图像的原点和检测线段的斜率对线段进行有效分类的方法，在特定矩形水下空间下实验精度可达20cm以内。若增加更多检测线段所对应的斜率变化范围，该发明还可以应用于非矩形空间的水下定位。
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公开(公告)号：CN115908981A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211508278.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供了一种输电线路电力部件及异常目标检测方法及设备。所述方法包括：步骤1、特征提取阶段，将ResNet101主干特征提取网络替换为MobileNetV3；步骤2、解码阶段，将MobileNetV3特征提取网络中的bottleneck3、bottleneck5和bottleneck7结构输出的特征输入特征增强结构中，将特征增强结构的输出特征与上采样层特征通过残差注意力融合的方式进行特征融合；步骤3、训练阶段，将目标的真值框编码为物体的中心点坐标和物体的尺寸信息，通过椭圆高斯散射核将物体的中心点投射到热力图上。本发明提高预测框与真值框的匹配程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116402784A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310343792.1
申请日：2023-03-29
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供基于机器视觉的辅助对中方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：S1，对参考圆的图像进行霍夫圆检测，对参考圆的图像进行处理得到参考圆的圆心坐标，并进行标定显示；S2，对提取的待处理图像进行灰度化、中值滤波和霍夫圆检测处理，得到包含目标圆的图像信息；S3，确定合适的阈值，对包含目标圆的图像信息进行霍夫圆检测，只检测出目标圆，得到目标圆的圆心和半径；S4，将得到的目标圆圆心储存在数组之中，采用条件判断算法对目标圆的圆心和参考圆的圆心分别进行横纵坐标对比，根据对比结果判断需要调节的方位；S5，将目标圆的圆心和轮廓图像显示在操作界面上。本发明的对中判断显示的速度相对较快，能达到实时处理的要求。
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公开(公告)号：CN114359886A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111639884.1
申请日：2021-12-29
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次特征选择的自然场景文本识别方法.首先将原始图像使用空间变换网络进行文本矫正处理，将矫正后的图像构建场景文本图像训练集；其次将构建的场景文本图像训练集对多层次特征提取残差网络进行优化训练，得到优化后的多层次特征提取残差网络；接下来通过优化后的多层次特征提取残差网络来预测场景文本图像训练集中的多个数据信息及其类别信息，再使用序列转换的方式分别获得视觉特征序列、上下文特征序列和语义特征序列，并将三者结合成一个多层次特征序列集。最后构建多层次注意力解码器并对其进行优化训练，将多层次特征序列集输入到多层次注意力解码器中进行解码操作，得到最终预测的识别结果。
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公开(公告)号：CN114359153A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111483734.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术，具体涉及一种基于改进CenterNet的绝缘子缺陷检测方法，为了使检测模型适应绝缘子及其缺陷特征尺度的差异，编码阶段采用特征分组和分离注意力的结构提取特征，并在之后加入空洞空间金字塔池化结构实现捕捉绝缘子及其缺陷的多尺度特征；为了减少解码网络中特征信息的丢失，将特征分组和分离注意力结构的不同层特征级联ECA注意力模块，并分别与经过SA空间金字塔注意力模块的各反卷积特征相加形成双重注意力特征融合；通过物体的热力图中心点回归物体的宽高、尺寸信息。该方法可以直接从数据学习得到特征，无需手工设计的特征，能够在背景复杂的巡检图像中实现准确的绝缘子缺陷检测。
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公开(公告)号：CN114359153B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111483734.6
申请日：2021-12-07
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术，具体涉及一种基于改进CenterNet的绝缘子缺陷检测方法，为了使检测模型适应绝缘子及其缺陷特征尺度的差异，编码阶段采用特征分组和分离注意力的结构提取特征，并在之后加入空洞空间金字塔池化结构实现捕捉绝缘子及其缺陷的多尺度特征；为了减少解码网络中特征信息的丢失，将特征分组和分离注意力结构的不同层特征级联ECA注意力模块，并分别与经过SA空间金字塔注意力模块的各反卷积特征相加形成双重注意力特征融合；通过物体的热力图中心点回归物体的宽高、尺寸信息。该方法可以直接从数据学习得到特征，无需手工设计的特征，能够在背景复杂的巡检图像中实现准确的绝缘子缺陷检测。
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公开(公告)号：CN115272217A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210867064.6
申请日：2022-07-22
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于声呐图像的水下机器人定位方法，主要用于水下机器人定位，使机器人在密闭水下空间作业时能够获得实时位置信息，避免与空间壁发生碰撞。首先，利用多波束声呐对水下空间进行探测，发现水下空间壁的声呐图像具有线段特征。再对声呐图像进行复合去噪、阈值分割和Canny边缘检测处理，初步提取出空间壁轮廓。然后利用LSD线段检测算法精确检测出空间壁特征线段。最后进行线段分类，本发明提出了一种利用声呐图像的原点和检测线段的斜率对线段进行有效分类的方法，在特定矩形水下空间下实验精度可达20cm以内。若增加更多检测线段所对应的斜率变化范围，该发明还可以应用于非矩形空间的水下定位。
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