基于YOLOv4-tiny的插板阀开度检测方法

    公开(公告)号:CN112561885A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011502843.3

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明涉及一种检测方法,尤其是一种基于YOLOv4‑tiny的插板阀开度检测方法。基于YOLOv4‑tiny的配置文件,能构建YOLOv4‑tiny基本检测模型,经过训练后,能最终得到YOLOv4‑tiny目标检测模型,利用YOLOv4‑tiny目标检测模型能对插板阀进行开度检测,具有鲁棒性高、泛化能力强,能够实现其对插板阀有效的检测,为后续对插板阀的开度进行控制,提供了科学有效的保障,在实现自动化检测的同时,节省了劳动力,提高智能化程度。

    基于多模态静脉图像性别信息异构分离的身份识别方法

    公开(公告)号:CN112214746A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN202010962618.1

    申请日:2020-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态静脉图像性别信息异构分离的身份识别方法,依赖于双层无监督稀疏特征学习模型和改进的最大类间方差二进制特征编码模型。本发明涉及计算机视觉领域,包括自行构建静脉图像库,无监督稀疏特征学习对人体手背静脉图像进行性别信息异构分离,在性别属性判断的基础上进行特征提取,分别计算图像二进制特征编码值和编码权值,再进行特征向量相似度判断,身份识别等步骤。本发明公开的基于多模态静脉图像性别信息异构分离的身份认证方法,通过对静脉图像进行性别信息分离,用性别标签引导不同特征提取策略来进行身份认证,提高了身份识别的准确性,能很好地满足准确性要求较高的各类身份识别应用需求。

    一种破碎煤岩样可视化伺服加载渗流实验测试方法

    公开(公告)号:CN109655392A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811462254.X

    申请日:2018-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种破碎煤岩样可视化伺服加载渗流实验测试方法,用于进行煤矿开采采空区破碎煤岩体压实过程中孔隙结构变化及渗流演化特征的测试,同时能够构建破碎煤岩体的孔隙结构。测试方法流程具体为:(1)根据实验设计方案选择合适粒径的破碎煤岩样放置于可视化透明釜体内;(2)实测采空区垮落带压实应力,设计破碎煤岩样实验室加卸载应力路径;(3)按照设计的加卸载应力路径进行破碎煤岩样加载;(4)在应力加载过程中,每增加指定应力,采用全自动气液渗流系统进行气体或者液体的渗透率测试;(5)在加载过程中分别在压实应力达到指定应力的情况下进行CT扫描。最终得出采空区破碎煤岩体压实过程中孔隙结构变化及渗流演化特征。

    钢管混凝土支架断面及注浆口和排气孔结构

    公开(公告)号:CN103485805B

    公开(公告)日:2016-04-13

    申请号:CN201310404232.9

    申请日:2013-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种钢管混凝土支架断面及注浆口和排气孔结构,包括圆形支架、直墙半圆拱形支架、椭圆形支架、马蹄形支架、浅底拱圆形支架五种钢管混凝土支架断面结构。根据巷道的断面尺寸以及围岩来压特性,确定钢管混凝土支架的结构形式,并根据结构形式进一步确定混凝土的灌注方式,解决了在巷道现场钢管内部浇筑混凝土的技术问题,保证钢管填芯混凝土的顺利灌注和混凝土的强度。

    一种基于头部输出特征自适应匹配的知识蒸馏方法

    公开(公告)号:CN117152810B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202311012547.9

    申请日:2023-08-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于头部特征自适应匹配的知识蒸馏方法,对教师网络和学生网络的输出层特征进行排序和修剪处理,将注意力集中到修剪处理后得到的头部特征中,根据相应的排序方式计算头部蒸馏损失;再将头部特征中包含目标类信息的特征层修剪得到主体特征,在主体特征中进行自适应匹配,根据相应的排序方式计算自适应输出特征损失;利用总蒸馏损失促使学生网络学习主要输出特征层的类间相似度信息。本发明利用了非目标类知识的信息并且融合了自适应注意力匹配的方法,定位到含更多泛化信息的主体特征,自适应地提取到更有利于学生网络学习的分类信息,提升了学生网络对陌生数据集的适应性,同时也增强了模型的泛化性和鲁棒性。

    基于类别统计驱动的伪标签自蒸馏语义分割方法

    公开(公告)号:CN116958548B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202310902217.0

    申请日:2023-07-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于类别统计驱动的伪标签自蒸馏语义分割方法,属于计算机图像处理技术,在训练过程中对教师模型语义类别概率信息进行统计,并根据概率分布特性将类别标签进行平滑处理,将平滑标签与教师模型输出语义类别概率信息的加权均值作为学生模型的监督信息,有效地提升了类别统计驱动下的伪标签自蒸馏语义分割的效果。本发明公开的基于类别统计驱动的伪标签自蒸馏语义分割方法,将经过平滑处理的标签与教师模型输出语义类别概率信息加权均值作为学生模型的监督信息,改善了在训练过程中标签硬化难以拟合以及人为平滑操作引入标签噪声的问题,解决了蒸馏过程中因教师模型类别预测错误导致学生网络知识学习受到噪声标签影响的问题。

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