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公开(公告)号：CN116797852A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310950122.6
申请日：2023-07-31
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请适用于超声图像识别技术领域，提供了一种超声图像识别模型及超声图像识别方法，超声图像识别模型包括残差模块、类金字塔分解模块、概率池化模块、通道注意力模块、第一特征图像调节模块、第二特征图像调节模块以及图像识别模块；残差模块接收超声图像，输出端分别连接类金字塔分解模块、第一特征图像调节模块、第二特征图像调节模块，类金字塔分解模块连接概率池化模块，概率池化模块连接通道注意力模块，通道注意力模块连接第一特征图像调节模块，第一特征图像调节模块连接第二特征图像调节模块，第二特征图像调节模块连接图像识别模块，图像识别模块输出超声图像的识别结果。本申请能够提高超声图像识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115183698A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210819787.9
申请日：2022-07-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明提供了一种条纹阴影定位的方法、装置、介质及设备，应用于条纹投影轮廓术，方法包括：在向测试对象投射正弦光栅条纹时，采集所述测试对象在水平方向和垂直方向上的正弦光栅条纹图像；根据所述水平方向上的正弦光栅条纹图像和所述垂直方向上的正弦光栅条纹图像，得到水平包裹相位和垂直包裹相位；根据所述水平包裹相位和垂直包裹相位，得到水平离散阴影区域和垂直离散阴影区域；将所述水平离散阴影区域和垂直离散阴影区域进行融合得到融合后的离散阴影区域；对所述融合后的离散阴影区域进行光强分类和排序，得到阴影阈值；利用所述阴影阈值对正弦光栅条纹图像进行条纹阴影定位，得到条纹阴影定位结果。
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公开(公告)号：CN114814769B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210385731.7
申请日：2022-04-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种探地雷达图像自动分类，属于图像处理技术领域，具体包括：通过探地雷达发射雷达波实现对混凝土的扫描，雷达中的接收器捕获多个回波数据后形成扫描回波数据集；对扫描回波数据进行预处理，剔除扫描回波数据集中的噪声信号并增强深层目标的回波信号，得到文理信息清楚的探地雷达灰度图；将所述探地雷达灰度图输入到优化后的残差网络模型中，经过运算输出该图像对应的缺陷类别作为识别结果；在后期经过实际检验准确的情况下将所述识别结果添加到数据集内更新所述残差网络模型。通过本公开的方案，对采集数据规范化处理并改进卷积神经网络使之更加适应于雷达图像的识别，提高的混凝土内部缺陷检测的准确率、效率和适应性。
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公开(公告)号：CN117975376B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410391684.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q50/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开一种基于深度分级融合残差网络的矿山作业安全检测方法；包括S1、矿山作业数据采集；S2、预处理矿山作业数据；S3、构建深度分级融合残差网络，S4、深度分级融合残差网络训练过程及参数设计，输入划分的标注数据训练并保存模型；S5、模型识别预警不安全行为，加载模型识别新的监控数据；S6、模型优化更新和设备维护。本发明方法通过引入分级融合残差网络，解决了矿洞图像特征提取困难的问题，能够提取多层次的趋势化特征，并更全面地表征各特征层的信息，从而提高了网络的综合性能；对于提高矿山作业的安全性、生产效率和经济效益具有显著的帮助。
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公开(公告)号：CN116224464A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310255376.6
申请日：2023-03-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种深部地下工程不稳定围岩氡气在线监测方法，包括如下步骤：布置监测孔的点位，安装在线测氡仪；在地应力未导致岩石破裂前，测氡仪监测稳态条件下的原有岩石裂隙中的自由氡浓度，统计分析后作为本底值；岩体受到外界应力作用后，一旦岩石破裂产生裂隙或孔隙，密封氡逸出成为自由氡，导致监测点氡气浓度的微弱变化；测氡仪捕获信号并在此时刻输出氡气浓度变化曲线，观测分析曲线突然陡增或长时间连续异常的规律，判断岩体是否出现破裂失稳的征兆；设置阈值进行提示预警；根据曲线及预警情况，结合地下工程的现场观测现象，分析监测点附近的岩体状态，实现对预设区域围岩的动力灾害预测，适用于地下工程现场长期稳定性在线监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111324957B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010103326.2
申请日：2020-02-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于弹性虚拟尺的钢轨垂向波磨提取方法，包括：在室内还原真实波磨环境，模拟不同长度弹性虚拟尺；使用弹性VR模型提取的真实波磨符合铁路波磨的传统定义；测量长途铁路波磨数据，从远距离铁路波磨数据中截取短途铁路波磨数据，再分别测量距离，并将其与先前截取的短途铁路波磨数据进行比较。本发明将钢轨波磨测量分为采样和提取两个步骤，以帮助用户更清楚地理解钢轨波磨，使钢轨波磨线提取过程成为机器计算的可执行操作，采用弹性虚拟尺的新概念，对整个钢轨进行滑动滤波，根据用户要求和国家标准提取钢轨的瞬时波磨，为铁路维护提供了一个完整的数学描述，具有更多的自由度。
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公开(公告)号：CN119168455A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411191446.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本申请涉及电能质量技术领域，提供了一种暂态电能质量问题的识别方法及相关设备。该识别方法包括：基于所有电能质量信号，利用轻量化网络模型获取底层特征和高层特征；利用特征融合模型对底层特征和高层特征进行融合，得到最终特征；基于所有最终特征和所有高层特征，利用预测模型获取识别结果；根据所有识别结果构建损失函数，并利用损失函数对轻量化网络模型、特征融合模型和预测模型进行优化；获取待识别配电网的当前电能质量信号，利用优化后的轻量化网络模型、优化后的特征融合模型和优化后的预测模型对当前电能质量信号进行识别，得到待识别配电网的最终识别结果。本申请的方法能够提高暂态电能质量问题识别的全面性。
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公开(公告)号：CN115183698B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210819787.9
申请日：2022-07-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明提供了一种条纹阴影定位的方法、装置、介质及设备，应用于条纹投影轮廓术，方法包括：在向测试对象投射正弦光栅条纹时，采集所述测试对象在水平方向和垂直方向上的正弦光栅条纹图像；根据所述水平方向上的正弦光栅条纹图像和所述垂直方向上的正弦光栅条纹图像，得到水平包裹相位和垂直包裹相位；根据所述水平包裹相位和垂直包裹相位，得到水平离散阴影区域和垂直离散阴影区域；将所述水平离散阴影区域和垂直离散阴影区域进行融合得到融合后的离散阴影区域；对所述融合后的离散阴影区域进行光强分类和排序，得到阴影阈值；利用所述阴影阈值对正弦光栅条纹图像进行条纹阴影定位，得到条纹阴影定位结果。
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公开(公告)号：CN117975376A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410391684.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q50/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开一种基于深度分级融合残差网络的矿山作业安全检测方法；包括S1、矿山作业数据采集；S2、预处理矿山作业数据；S3、构建深度分级融合残差网络，S4、深度分级融合残差网络训练过程及参数设计，输入划分的标注数据训练并保存模型；S5、模型识别预警不安全行为，加载模型识别新的监控数据；S6、模型优化更新和设备维护。本发明方法通过引入分级融合残差网络，解决了矿洞图像特征提取困难的问题，能够提取多层次的趋势化特征，并更全面地表征各特征层的信息，从而提高了网络的综合性能；对于提高矿山作业的安全性、生产效率和经济效益具有显著的帮助。
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公开(公告)号：CN114814769A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210385731.7
申请日：2022-04-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种探地雷达图像自动分类，属于图像处理技术领域，具体包括：通过探地雷达发射雷达波实现对混凝土的扫描，雷达中的接收器捕获多个回波数据后形成扫描回波数据集；对扫描回波数据进行预处理，剔除扫描回波数据集中的噪声信号并增强深层目标的回波信号，得到文理信息清楚的探地雷达灰度图；将所述探地雷达灰度图输入到优化后的残差网络模型中，经过运算输出该图像对应的缺陷类别作为识别结果；在后期经过实际检验准确的情况下将所述识别结果添加到数据集内更新所述残差网络模型。通过本公开的方案，对采集数据规范化处理并改进卷积神经网络使之更加适应于雷达图像的识别，提高的混凝土内部缺陷检测的准确率、效率和适应性。
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