公开(公告)号：CN117809210A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202310422125.2

申请日：2023-04-19

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 何佳 ,  罗素云 ,  查超能 ,  万洪清 ,  刘富宽 ,  胡智豪

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/54 ,  G06V10/82 ,  G06V10/62 ,  G06T7/254 ,  G06V10/74 ,  G06V10/25 ,  G06T5/50 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/34 ,  G06V10/36 ,  G06V10/30

Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于帧差法和孪生网络的运动目标检测方法及其应用。该方法如下：S1：利用DCGAN对初始样本图像进行数据扩充构成特征库。S2：采集视频流数据并进行分帧处理得到连续的序列图像。S3：采用三帧图像差分法对序列图像进行处理，获取运动目标的位置信息。S4：对当前帧图像进行图像分割得到目标图像。S5：构建用于对目标图像和样本图像进行相似度分析的孪生神经网络。S6：将目标图像与特征库中的样本进行相似度分析，并输出相似度值最大的类别信息。S7：在视频流数据中标注识别出的类别信息和相似度值。本发明解决现有的基于深度神经网络的图像目标检测方法在实时性、精度和硬件开销上无法兼顾的问题。

公开(公告)号：CN117876289A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202310380707.9

申请日：2023-04-11

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 查超能 ,  罗素云 ,  万洪清 ,  何佳 ,  徐新昊 ,  楼哲航 ,  沈凯琪

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及热轧带钢表面缺陷检测分析技术领域，具体涉及针对基于融合网络的热轧带钢表面缺陷检测分析方法、使用了该种检测分析方法的检测分析装置。本发明针对热轧带钢小目标检测难，和缺陷易漏检的特点，以PP‑LCNet与YOLOv5s融合架构为网络基础进行改进，在提高精度和速度的同时，为硬件端的部署提供可行依据。本发明对热轧带钢缺陷检测的结果有效且可靠，通过对缺陷多层次的抽象和分解，更好地学习到表征更为抽象和高级的语义信息，更好地从噪声和背景中准确地提取这些缺陷区域，进一步提高对于这类缺陷检测的准确性和鲁棒性。