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公开(公告)号：CN118552878A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410820785.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于跨模态对齐的弱监督新型扒渣终点判断方法和系统，包括：接入当前扒渣现场摄像头，将实时视频流数据输入训练完成的视频数据处理器；视频数据处理器以每一当前帧为基准，将包括当前帧在内向前共若干帧数据进行切割打包，输出当前帧的实时视频片段，作为训练完成的跨模态特征提取器的视频模态输入，同时以当前钢种文本编号和“非终点”文本作为跨模态特征提取器的文本模态输入；跨模态特征提取器提取视频片段特征和文本特征，将提取的视频片段特征和文本特征输入特征比对决策模块进行特征比对，最终输出当前帧是否为对应当前钢种扒渣终点的判断结果。本发明可以对扒渣终点进行准确判断。
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公开(公告)号：CN118447440A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410499775.1
申请日：2024-04-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种多模态浮选泡沫监测方法及装置，涉及泡沫浮选技术领域。所述方法包括：获取多模态浮选泡沫监测数据，多模态浮选泡沫监测数据包括RGB图像数据及三维点云数据；对多模态浮选泡沫监测数据进行预处理；对预处理后的多模态浮选泡沫监测数据进行多维视觉特征提取，生成多维视觉特征；基于多维视觉特征生成可视化监测信息，输出可视化监测信息。本发明可以根据多个维度的视觉特征准确量化和可视化浮选泡沫的关键特征，如厚度分布、体积变化、气泡尺寸与密度等。此外，还结合图像处理方法，实现对复杂浮选过程中泡沫特征的自动识别，从而为优化浮选效率、提升产品质量及指导决策提供更精确的科学依据。
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公开(公告)号：CN118333979A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410478844.0
申请日：2024-04-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于离散状态可选空间模型的皮带撕裂检测方法和系统，包括：收集多张皮带运行现场的图像；对每张图像上的撕裂目标进行标注，得到一个图像‑标签对，将所有图像‑标签对按比例划分为训练集和验证集；对训练集里的图像数据进行预处理以扩充训练集，得到输入图像I与标签L；使用输入图像I和输入的语言指导文本训练皮带撕裂开放域检测主干网络，得到训练完成的皮带撕裂开放域检测主干网络，皮带撕裂开放域检测主干网络由基于离散状态可选空间模型M的多个模块构成；使用训练完成的皮带撕裂开放域检测主干网络，对待检测皮带运行现场的图像进行检测，输出待检测皮带运行现场的图像的撕裂检测结果。本发明能高效地对皮带撕裂进行检测。
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公开(公告)号：CN116385455B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310577993.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明涉及浮选技术领域，尤其涉及一种基于梯度场标签的浮选泡沫图像实例分割方法和装置，包括：S1、采集浮选泡沫图像，进行泡沫实例层级的掩膜标注；S2、将所述掩膜标注转化成能够利用梯度强度拟合泡沫空间分布的梯度场标签；S3、将所述泡沫图像输入泡沫实例分割网络模型，预测出所述浮选泡沫图像的梯度图，所述泡沫实例分割网络模型的训练学习，利用所述梯度场标签替代所述掩膜标注进行监督；S4、将预测出的梯度图转化成实例掩膜，得到实例层级的分割结果。本发明可以有效地直接将泡沫分割成不同的泡沫实例。(56)对比文件CN 115471660 A,2022.12.13US 2009220137 A1,2009.09.03US 2010080430 A1,2010.04.01Li S 等.Diversity regularizedspatiotemporal attention for video-basedperson re-identification《.2018 IEEE/CVFConference on Computer Vision and PatternRecognition.Salt Lake City》.2018,第369页.张然;赵凤群.考虑分数阶梯度的雾天图像增强偏微分方程模型.计算机辅助设计与图形学学报.2018,(09),第57-65页.张超;都玉莹;韩成;白烨.融合多线索信息的数字图像抠图方法研究.计算机工程与应用.2018,(17),第174-179+190页.周开军;阳春华;牟学民;桂卫华.一种基于图像特征提取的浮选回收率预测算法.高技术通讯.2009,(09),第81-87页.
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公开(公告)号：CN116416253B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310689836.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/70 , G06V10/766 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开一种基于亮暗通道先验景深估计的神经元提取方法及装置，方法包括：输入原始图像视频数据；计算原始图像视频数据的亮暗通道先验，利用两种先验估计原始图像视频数据景深对应的传输率；将原始图像视频数据以像素为单位点除景深对应的传输率，构建约束性非负矩阵分解的神经元提取框架；迭代求解神经元的相关参数，包括：空间位置及形状大小、动作电位及时序变化、背景，直至迭代结束，最终输出神经元的提取信息，包括：空间位置及形状大小、动作电位和时序变化。本发明能够快速估计与利用原始数据景深，有效地去除原始数据的散射，准确地提取神经元的空间位置及形状大小、动作电位和时序变化等特征信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116000105A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310007939.X
申请日：2023-01-04
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于金属压力加工技术领域，涉及一种减少咬钢冲击对板带头部厚度影响的辊缝自学习补偿方法。所述方法为：每次咬钢前，将辊缝设定值减去咬钢冲击补偿值作为辊缝目标值；轧机咬钢后，在达到咬钢冲击补偿时间时，取消所述咬钢冲击补偿值，完成此次补偿；轧机咬钢后，对辊缝反馈数据进行分析，得到当前轧制钢板在对应的所述咬钢冲击补偿值下的最大咬钢冲击值和最大咬钢冲击时刻；在咬钢冲击完成后，利用自学习算法，对所述咬钢冲击补偿值和所述咬钢冲击补偿时间进行自学习，得到修正后的咬钢冲击补偿值和修正后的咬钢冲击补偿时间，用于下一块钢板的咬钢冲击补偿。本发明提供的补偿方法能有效减少咬钢冲击对钢板头部厚度造成的影响，提高钢板尺寸精度。
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公开(公告)号：CN115239034A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211169343.1
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机叶片早期缺陷预测方法及系统，属于风力发电设备领域。所述方法先收集叶片早中晚期场景的图像，对晚期图像进行人工标注作为反演语义分割训练集样本；将对应的叶片早中期图像集作为模型样本集划分自监督训练集和验证集，并对验证集进行人工标注；构建基网络及早期缺陷自监督学习模型，采用自监督训练集进行训练，得到成熟模型，获得模型权重；构建分割头模型，基网络加载权重，并将基网络与分割头模型进行连接，输入反演语义分割训练集进行训练，输出语义分割标签，得到成熟的下游任务分割模型；获取待预测叶片的早期图像输入下游任务分割模型，输出早期缺陷的位置信息。本发明提高了叶片早期缺陷预测准确度。
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公开(公告)号：CN114581859B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210489189.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种转炉下渣监测方法和系统，属于冶金设备与工艺领域。所述方法采集转炉出钢过程中不同倾斜角度下的图片，进行像素点标注后，生成图片数据集；构建图像双流分割模型，包括Stem模块、第一流卷积模块、第二流P‑E模块、基于Transformer模型的融合模块、第一流下采样模块、第二流下采样模块和分割头模块；对图像双流分割模型进行训练和验证后，捕捉现场转炉的实时出钢图片，预处理后输入成熟的图像双流分割模型，得到钢渣实时监测位置。本发明通过分流与融合机制的多次交叉与结合，增强了模型表达能力；Transformer模型无需预训练权重，可以灵活调整模型结构；将钢渣准确、实时地识别出来，提高了监测精度，保证了操作人员的安全。
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公开(公告)号：CN112381982B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202011120372.X
申请日：2020-10-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习构建的无人超市系统，包括：中控模块、用户服务端、闸机模块、人员检测模块以及商品检测模块；其中，人员检测模块设置在超市内，用于对闸机模块区域和超市内的顾客进行图像采集，并配合中控模块生成顾客的跟踪轨迹；商品检测模块设置在超市的货架中，用于配合中控模块确定购买当前商品的顾客及购买数量；闸机模块包括入口闸机和出口闸机，用户服务端用于在顾客通过入口闸机进入超市后生成顾客的唯一标识，并配合中控模块生成对应顾客的结算清单，出口闸机用于配合中控模块，在顾客完成支付前，禁止顾客走出超市。本发明智能化程度高，可实现无感知购物。
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公开(公告)号：CN113537166A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111078709.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开涉及一种报警方法、装置及存储介质，上述方法包括：接收监控端发送的监控图像，并通过神经网络模型对所述监控图像进行检测，其中，所述神经网络模型已通过训练，学习并保存有输入的监控图像和输出的检测结果信息之间的对应关系；通过事件处理中心根据任务编码对所述检测结果信息和多个报警服务进行匹配，以确定目标报警服务，其中，所述检测结果信息和每个报警服务均包含所述任务编码，所述检测结果信息的任务编码是所述监控端发送所述监控图像时所携带的；根据所述检测结果信息，通过所述目标报警服务发出报警信息。采用上述技术手段，解决现有技术中，煤炭工业上的安全监控需要依赖硬件传感器，同时报警内容单一的问题。
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