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公开(公告)号：CN119851032A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510018963.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0895 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的跨域渐进适应方法，属于深度学习技术领域。本方法通过基于能量的伪标签标注策略与混合特征引导的扩散模型，逐步实现目标域的渐进式域适应。首先，结合领域特征和实例的不确定性，生成目标域数据的伪标签，确保目标域类别信息的有效标注。接着，通过扩散模型对源域数据进行预训练，向目标域和中间域数据添加噪声，并通过反向去噪的方式，将目标域的特征逐步转化为源域的风格。在去噪过程中，采用混合特征引导策略，平衡图像的结构信息与类别信息，引导编码器在跨域特征转换中保持目标域的特征一致性和源域的风格特性。最终移除扩散模型，仅使用编码器和分类器对目标域数据进行分类识别。本发明显著降低了域间迁移的计算成本，增强了模型的适应能力，为域适应相关任务提供了一种高效且鲁棒的解决方案。
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公开(公告)号：CN116758549A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310503196.5
申请日：2023-05-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/14 , G06V30/16
Abstract: 本发明公开了一种基于3D点云的曲面零件字符提取方法，属于工业制造和3D图像处理领域。本发明基于3D点云数据分析，创新性地将3D图像处理技术应用到工业生产现场，完成了曲面零件的字符提取任务，该发明首先使用3D相机采集曲面零件的外形数据，并将数据以3D点云格式进行保存；然后使用字符定位算法找出曲面字符的准确位置，并将字符区域的点云数据单独提取出来；接着对提取的字符数据逐一进行曲面校正；最后使用3D点云的法向量的特性，将表面的字符提取出来。本发明所述方法可以准确定位曲面零件字符的位置，实现曲面字符的提取，在非均匀光照、字符区域与非字符区域色差小等条件下仍具有很好的鲁棒性，解决了曲面零件字符提取困难、提取效果差等问题。
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公开(公告)号：CN119477990A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411351346.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉与图像处理领域，具体涉及一种红外与可见光图像双向配准方法，是将源图像对、变形图像对作为输入图像，使用红外与可见光图像双向配准网络预测红外光图像到可见光图像、可见光图像到红外光图像的变形场，从而实现红外光图像与可见光图像的配准。在配准过程中，通过提取输入图像的语义特征，并将语义特征中的部分特征作为隐含特征；通过提取输入图像的共性特征得到用于学习的跨模态特征和同模态特征，并以此构建多尺度相似性矩阵，以用于查询前向变形场预测和逆向变形场预测中红外光图像与可见光图像的共性特征查询，实现了多模态协同监督，增强了红外光图像与可见光图像配准的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN116884011A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310812031.6
申请日：2023-07-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V30/148 , G06V30/162 , G06V30/164 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V20/62
Abstract: 本发明公开了一种零件表面粘连字符的分割识别方法，属于工业识别与图像处理领域。本发明基于零件表面的粘连字符进行分析，创新性地将图像处理技术与人工智能技术应用到工业字符识别场景中，成功完成了零件表面粘连字符的分割与识别；该发明首先使用图模型算法分析粘连字符的粘连点位置，然后利用改进的滴水算法找出字符的分割路径，最后使用简化的VGG16网络进行字符识别。本发明所述方法能够准确定位粘连字符粘连点的位置；能够找出合适的分割路径，防止字符出现过渡分割；能够准确识别分割之后的单个字符；解决了零件表面粘连字符识别准确度低的问题。
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