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公开(公告)号：CN113222904B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110432301.1
申请日：2021-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T3/00 , G06T11/40 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种改进PoolNet网络结构的混凝土路面裂缝检测方法，获取路面图像集，并筛选出具有裂缝的路面图像；基于仿射变换和非刚体变换，对所述路面图像以及对应的标注进行数据增强处理；将数据增强后的训练集输入改进PoolNet网络结构进行训练，直至迭代次数达到指定阈值或者性能指标满足应用要求，完成训练；基于测试集判断改进PoolNet网络结构是否满足应用要求，若满足，则保存改进PoolNet网络结构，若不满足，则修改数据增强和训练环境的超参数重新进行训练；使用训练好的模型进行路面裂缝检测，并对提取得到的路面裂缝使用基于连通域标记分类算法，对裂缝进行分类和严重程度的评估，准确地检测路面裂缝。
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公开(公告)号：CN115424029A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211128912.8
申请日：2022-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种改进YOLOX网络结构的小目标检测方法，通过引入CSPDarkNet网络并进行改进，将多尺度空间金字塔池化层、全局自注意力和多尺度特征融合等模块融入网络模型中，能够从复杂数据集中提取图像的小目标特征，准确地检测小目标的定位与有效检测。主要解决三个方面技术问题，一是针对有限使用最大池化卷积使顶层卷积变得过于稀疏，导致所提取的特征不完整的问题；二是针对CNN缺乏全局建模、长距离建模的能力问题；三是针对单一层次提取的特征，会造成最终的预测结果与真实情况相差甚远的问题。
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公开(公告)号：CN115018733A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210746258.0
申请日：2022-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的高动态范围成像及鬼影去除方法；所述方法通过引入基于双重注意力机制的特征提取模块，对视频图像连续帧的语义和像素特征进行提取，以提升图像融合的细节和纹理特征；为有效地提升成像质量和算法鲁棒性，同时解决GAN网络中的梯度消失和模式崩溃问题，本文研究基于球面距离的损失函数，以解决运动目标位移大在合成阶段产生的大范围鬼影问题。
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公开(公告)号：CN114677559A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210253649.9
申请日：2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种改进ResNet‑50网络结构的路面裂缝检测方法，通过移除ResNet‑50网络的全连接层和平均池化层，将混合扩张卷积融入网络后三层中，在第二层与第三层、第三层与第四层、第四层与第五层之间加入空间‑通道注意力机制，并使用多尺度特征融合的方式对提取的特征进行融合形成改进ResNet‑50网络，并使用路面裂缝数据集对改进后的网络模型进行训练获得裂缝检测网络模型，最后使用裂缝检测网络模型进行裂缝分类和严重程度评估，改进的扩张卷积模块可以从更大范围的像素中提取特征，确保网络能获取全局特征信息，多尺度特征融合的方式对提取的特征融合提高了准确率。
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公开(公告)号：CN113298720A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110430956.5
申请日：2021-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应的重叠图像旋转方法，在使用A‑KAZE特征提取算法和双向KNN特征匹配算法作为图像配准的基础上，通过检测两幅图像的特征匹配对之间是否存在交叉来判断两幅图像的重叠区域是否存在相对旋转；再通过限定图像的配准区域来实现图像的旋转，同时减少不必要区域的配准时间；调整图像的旋转角度，得到重叠区域平行的有序图像。本发明选取右图作为待旋转图像，左图作为参考图像，能够将待旋转图像旋转到其重叠区域与参考图像平行的位置，实现任意拍摄角度下的图像自适应的旋转。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111445446A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010182203.2
申请日：2020-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的U-net的混凝土表面裂缝检测方法，包括：获取待检测图像；利用预先训练好的基于改进的U-net裂缝检测模型对待检测图像中的像素进行分类，得到分类结果；所述分类结果包括背景像素和裂缝像素。本发明提供一种基于改进的U-net网络结构的裂缝自动化检测方法，能够实现完全依靠深度模型自动提取裂缝特征，实现混凝土裂缝的自动快速检测。
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公开(公告)号：CN111127353A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911295011.6
申请日：2019-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于视频图像处理技术领域，具体涉及一种基于块配准和匹配的高动态图像去鬼影方法，包括以下步骤：输入图像，选择曝光良好的图像作为参考图像，选择参考图像之前和之后的一帧作为原始输入图像；将参考图像、原始输入图像分别处理成大小为N×N的图像块；采用尺度不变特征变换SIFT和互信息MI算法对图像块进行块配准；构建基于结构相似度SSIM的块匹配能量函数对图像块进行块匹配；采用融合权重方法获得中间融合图像，将中间融合图像作为参考图像，进行更新迭代，获得最终融合图像；输出最终融合图像。本发明能够解决带有复杂运动目标或是拍摄角度变化较大的鬼影问题，实现图像结构、纹理和细节的提升。
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公开(公告)号：CN109754378A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811633121.4
申请日：2018-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供的裂缝图像的毛刺去除方法结合了裂缝分块的技术，衡量毛刺的标准不再是所扫描的分支长度，而以分支的目标像素点数量与裂缝的目标点数量的比值关系为准，若小于阈值则判定为毛刺，以整个裂缝骨架作为判定标准能更动态的适应简单和复杂裂缝图像，即适应不同目标像素点密度图像，解决了不能高效的去除复杂裂缝骨架毛刺问题，利用裂缝分块之后，每个单一裂缝并行处理的机制，能够有效缩减了分块后的裂缝图像毛刺去除的时间，同时能高效适应于不同结构类型的裂缝图像。
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公开(公告)号：CN109754377A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811632569.4
申请日：2018-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多曝光图像融合方法，解决细节信息保留不完整和鬼影消除不彻底的技术问题，通过采用步骤一，使用多曝光图像序列的曝光亮度和色度信息构建初始权重图；步骤二，首先，对低动态图像序列进行运动物体检测，计算出运动区域，然后使用基于超像素分割的鬼影消除方法消除鬼影；步骤三，完成对步骤一的初始权重图进行鬼影修正；步骤四，对步骤三鬼影修正后的权重图进行归一化处理；步骤五，根据步骤四中的权重图构造权重的高斯金字塔，构造低动态图像序列的拉普拉斯金字塔，定义细节增益项，计算融合金字塔，根据融合金字塔进行图像重构得出融合图像HDR的技术方案，较好的解决了该问题，可用于图像处理中。
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公开(公告)号：CN107403427A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710593926.X
申请日：2017-07-20
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T7/0008 , G01N21/8851 , G01N2021/8887 , G06T2207/20081 , G06T2207/30132
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传规划与渗流模型的混凝土表面裂缝检测方法，解决的是测精度低、效率低的技术问题，通过采用对原始图像使用改进遗传规划方法训练出最优图像处理模型，基于最优图像处理模型对原始图像进行预处理，去除点状噪声得到预处理图像；在预处理图像上，使用并行骨架提取方法提取裂缝骨架，得裂缝骨架终端节点，将裂缝骨架终端节点加入端点集Pend；使用渗流检测方法进行检测，将结果为裂缝的区域设为预提取图像；使用基于区域延伸的裂缝连接方法对预提取图像中的断裂的裂缝进行连接，进行去噪处理后，得到结果为混凝图表面图像的真实裂缝的技术方案，较好的解决了该问题，可用于混凝土表面裂缝检测中。
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