-
公开(公告)号：CN113807056A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111114700.X
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F40/166 , G06F16/903
Abstract: 本公开的实施例公开了一种文档名称序号纠错方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：在目标文档中查找包含数字的、目标格式的内容，得到序号字符串集合；对序号字符串集合中的每种序号字符串，确定序号字符串对应的文本字符串集合。该实施方式能够直接找出人们书写专利后的常见错误，并提高人们的工作效率。
-
公开(公告)号：CN113435393A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110786556.8
申请日：2021-07-12
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本公开的实施例公开了森林火灾烟雾根节点检测方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：对视频进行前景区域检测，得到二值图像帧集合；确定二值图像帧集合中目标二值图像帧中前景区域的交集，得到可疑烟雾根节点坐标集合；若可疑烟雾根节点坐标集合为空集，则确定目标视频中不包括烟雾根节点，若为非空集，则进入下一步；基于可疑烟雾根节点坐标和可疑烟雾根节点坐标周围设定范围内的像素点坐标在目标视频的设定帧中的像素值，对可疑烟雾根节点坐标进行分类；基于可疑烟雾根节点坐标的类别，生成检测结果。该实施方式加速了烟雾根节点的检测，更能满足烟雾检测对实时性的要求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118298355A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410470255.8
申请日：2024-04-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本公开的实施例公开了一种热红外森林阴燃火监测误报消除技术，其可以更准确地检测森林阴燃火，一定程度弥补了现存红外图像识别的误报问题，充分利用了阴燃火在温度与外表上的特性。该方法的一具体实施方式包括：对目标视频进行区域检测，得到红外和可见光图像帧集合；对红外图像合进行静态处理，提取像素点特征相同部分进行处理，排除静态干扰物，得到静态红外目标集合；对红外和可见光图像帧进行动态处理，排除移动干扰物，得到动态红外目标集合；将静态红外目标集合与动态红外目标集合进行图像融合处理并进行图像色彩对比度增强，实现准确发现阴燃火。这种技术可极大程度消除其他高温热源的干扰，使异常帧的判断更加准确。
-
公开(公告)号：CN114359673B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210019924.0
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本公开的实施例公开了一种基于度量学习的小样本烟雾检测方法方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标视频的第一帧和当前帧；将第一帧和当前帧划分为对应的子图像块，对每对子图像块执行以下步骤：将第一帧子图像块和对应的当前帧子图像块输入到第一度量网络，得到第一距离；响应于第一距离大于第一阈值，将第一帧子图像块与烟雾模板图像的叠加结果和当前帧子图像块输入到第二度量网络，得到第二距离；响应于第二距离满足预设条件，将当前帧子图像块确定为烟雾图像块。该方法通过使用度量学习，降低了对烟雾训练数据的需求。
-
公开(公告)号：CN113744259B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111072896.0
申请日：2021-09-14
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本公开的实施例公开了基于灰度值增加数量序列的森林火灾烟雾检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：确定目标视频中的可疑烟雾帧序列和噪声提取帧序列；确定可疑烟雾帧序列对应的候选区域二值图；确定噪声提取帧序列对应的噪声区域二值图；基于候选区域二值图和噪声区域二值图，确定可疑烟雾帧序列对应的烟雾区域二值图。该实施方式能够更好的应对检测场景中云雾等形态的噪声。
-
公开(公告)号：CN115272760A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210885015.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/52 , G06V10/40
Abstract: 本公开的实施例公开了一种适用于森林火灾烟雾检测的小样本烟雾图像细分类方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：将支持烟雾图像集中每种类别的每个图像分别输入到特征提取网络中，得到每个类别的特征向量集合；计算每个类别的特征向量集合中特征向量的平均值，得到每个类别的特征向量；将目标烟雾图像输入到特征提取网络中，得到目标特征向量；计算目标特征向量与每个类别的特征向量之间的距离，得到距离集合；将目标烟雾图像的类别确定为距离集合中最小距离对应的类别。该方法通过进一步区分烟雾的细分种类，可以减少森林火灾烟雾检测任务中的误报问题。以及，通过使用距离度量学习克服了烟雾样本稀缺的难题。
-
公开(公告)号：CN113744259A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111072896.0
申请日：2021-09-14
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本公开的实施例公开了基于灰度值增加数量序列的森林火灾烟雾检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：确定目标视频中的可疑烟雾帧序列和噪声提取帧序列；确定可疑烟雾帧序列对应的候选区域二值图；确定噪声提取帧序列对应的噪声区域二值图；基于候选区域二值图和噪声区域二值图，确定可疑烟雾帧序列对应的烟雾区域二值图。该实施方式能够更好的应对检测场景中云雾等形态的噪声。
-
-
-
-
-
-
Search Results
17
records
(took 0.023 seconds)
