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公开(公告)号：CN114511465A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210154474.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进DCGAN的图像修复方法及系统，属于图像处理技术领域，该方法包括:构建基于改进DCGAN的图像修复模型，所述图像修复模型包括生成器和判别器构成的生成对抗网络，所述生成器包括依次连接的卷积模块、残差网络模块和上采样模块；基于联合损失函数，训练所述图像修复模型，获得训练好的图像修复模型；所述联合损失函数为对抗损失函数和重构损失函数之和；将待修改图像输入训练好的图像修复模型，输出修复后的图像。本发明提高了图像修复性能。
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公开(公告)号：CN112070051A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010973894.8
申请日：2020-09-16
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提供基于剪枝压缩的疲劳驾驶快速检测方法，包括以下步骤S1：采用基本回归树的人脸对比算法，获取各类人脸数据库中的人脸样本数据，构建人脸区域数据集，并将人脸样本数据中的人脸、眼和嘴部区域进行标注，删除复杂场景；S2：使用K‑means算法对标注的脸部和眼部目标框的大小进行聚类，采用YOLO V3模型通过DarkNet‑53网络结构进行回归训练；S3：在YOLO V3模型中引入BN层，对BN层中的缩放因子γ进行L1正则化处理，判别出不重要的卷积通道或神经元通道；稀疏化训练后根据剪枝率对模型进行剪枝压缩，之后再对剪枝后的模型进行微调；S4：采用检测到的闭眼图片数量和嘴部张开图片数量在单位时间内所检测图片数量的占比来进行眼部疲劳判定和嘴部哈欠判定。
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公开(公告)号：CN119515858A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411693047.0
申请日：2024-11-25
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种钢轨表面缺陷检测方法、装置、介质和设备，涉及图像处理技术领域。包括：将原始Faster R‑CNN网络中Resnet50模块的标准卷积层替换为可变形卷积层；在Resnet50模块的输出端添加特征金字塔网络；将ROI Pooling模块替换为ROI‑Align模块，以对网络改进。可变形卷积自适应地调整卷积核的采样点位置，能够根据输入图像动态调整卷积核的采样策略，确保缺陷几何特征图传递更有效；特征金字塔网络通过连续的下采样和上采样操作对缺陷几何特征图进行增强，使得钢轨表面缺陷形状信息更加稳健和突出，有利于获得更准确的缺陷候选区域和更准确的缺陷特征向量，从而输出更准确的检测结果。
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公开(公告)号：CN118710557A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411203742.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种利用图像结构和纹理信息引导的图像修复方法及系统，方法包括：构建具备图像结构和纹理信息交互能力的图像修复模型；对损坏图像样本进行预处理，得到掩码图像样本和边缘结构图像样本；将损坏图像样本、掩码图像样本和边缘结构图像样本输入至图像修复模型中，训练并生成图像修复模型的权重信息，得到目标图像修复模型；获取的待修复损坏图像，对待修复损坏图像进行预处理，得到掩码图像和边缘结构图像，并分别将待修复损坏图像、掩码图像和边缘结构图像输入至目标图像修复模型中，目标图像修复模型输出得到修复图像。同步地对结构导向的纹理合成与纹理指导的结构修复进行耦合建模，进而更准确地探索图像特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114511465B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210154474.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于改进DCGAN的图像修复方法及系统，属于图像处理技术领域，该方法包括:构建基于改进DCGAN的图像修复模型，所述图像修复模型包括生成器和判别器构成的生成对抗网络，所述生成器包括依次连接的卷积模块、残差网络模块和上采样模块；基于联合损失函数，训练所述图像修复模型，获得训练好的图像修复模型；所述联合损失函数为对抗损失函数和重构损失函数之和；将待修改图像输入训练好的图像修复模型，输出修复后的图像。本发明提高了图像修复性能。
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公开(公告)号：CN117935366A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410135245.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种司机手势识别方法、装置、计算机设备和储存介质，包括：基于少通过对司机手势图像进行随机缩放、随机旋转、随机裁剪、明亮度变换对数量进行扩增，得到第一数据集；提取司机手势图像中的ROI图像，将所述ROI图像输入到深度卷积生成对抗网络DCGAN中，通过深度卷积生成对抗网络DCGAN生成的图像对图像数量进行扩增，得到第二数据集；将采集的司机手势图像、所述第一数据集、所述第二数据集结合，获得司机手势数据集；构建用于司机驾驶状态监测的YOLOv5网络，将所述数据集输入到YOLOv5网络中对YOLOv5网络进行训练；将待检测的司机手势图像输入到训练好的YOLOv5网络中进行驾驶状态监测。
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公开(公告)号：CN117935365A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410135239.3
申请日：2024-01-31
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种司机手势识别方法、装置、计算机设备和储存介质。该方法包括：构建用于机车司机驾驶状态监测的改进YOLOv5网络，改进YOLOv5网络包括：将原始网络中的C3模块替换为GhostBottleneck模块；卷积操作替换为深度可分离卷积操作；三尺度预测机制替换为双尺度预测机制；Focus模块删除；将空间金字塔池化模块删除；对改进YOLOv5网络进行训练；将待检测的机车司机手势图像输入到训练好的改进YOLOv5网络中进行驾驶状态监测。本发明在保证对司机手势识别性能的情况下降低了计算量，使其满足实时性的要求。
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公开(公告)号：CN114882410B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210510312.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进定位损失函数的隧道顶灯故障检测方法及系统，该方法包括：构建隧道顶灯检测图像的数据集；获取基于改进定位损失函数的YOLOv5s神经网络；根据数据集对YOLOv5s神经网络进行训练，得到训练后的YOLOv5s神经网络；获取待检测的隧道顶灯图像；利用训练后的YOLOv5s神经网络对待检测的隧道顶灯图像进行检测，得到发光顶灯的位置坐标；根据发光顶灯的位置坐标判断隧道顶灯是否存在故障。本发明能够精准定位隧道顶灯并标定其位置，并能够通过各个标定顶灯位置的相对关系检测隧道顶灯的工作状态是否正常。
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公开(公告)号：CN115421043A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211022348.1
申请日：2022-08-25
Applicant: 江西方兴科技股份有限公司 , 华东交通大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842 , G06N3/04 , G06N3/08 , B60L58/12
Abstract: 本发明公开了一种基于跨越‑侧抑制宽度学习的电动汽车SOC估计方法，包括：获取训练数据集；构建跨越‑侧抑制宽度学习系统；通过所述训练数据集对所述跨越‑侧抑制宽度学习系统进行训练；通过训练好的跨越‑侧抑制宽度学习系统估计电动汽车SOC。本发明采用的基于跨越‑侧抑制宽度学习系统的因其良好的非线性映射能力和学习能力，只需考虑电池的外部特征，通过对电池相关样本数据的学习，即可实现电池不同工作状态下SOC的有效估计，因此，本发明提供的电池SOC估计方法可以避免卡尔曼滤波法的SOC估计方法存在的问题，同时比基于物理模型的机理建模方法更方便实用。
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