公开(公告)号：CN112396017A

公开(公告)日：2021-02-23

申请号：CN202011362445.6

申请日：2020-11-27

Applicant: 上海建科工程咨询有限公司

Inventor： 黄科锋 ,  张海丰 ,  张晨晨 ,  陈云龙 ,  李奇岩 ,  胡心怡 ,  杨扬 ,  周亚峰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于图像识别的工程安全隐患识别方法及系统。该方法包括：根据固定摄像头和无人机获取工地图像的视频流数据；对所述视频流数据进行预处理，得到预处理后的视频流数据；根据所述预处理后的视频流数据，构建图像特征提取骨干网络模型；根据所述图像特征提取骨干网络模型，提取图像特征；根据所述图像特征和所述人工标注的安全隐患，训练图像检测识别模型；获取待预测的工地图像；对所述工地图像预处理，得到预处理后的工地图像；根据所述预处理后的工地图像和所述图像检测识别模型进行识别，得到工地安全隐患结果。本发明能够提高监理人员生产效率，降低成本。

公开(公告)号：CN112396017B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202011362445.6

申请日：2020-11-27

Applicant: 上海建科工程咨询有限公司

Inventor： 黄科锋 ,  张海丰 ,  张晨晨 ,  陈云龙 ,  李奇岩 ,  胡心怡 ,  杨扬 ,  周亚峰

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于图像识别的工程安全隐患识别方法及系统。该方法包括：根据固定摄像头和无人机获取工地图像的视频流数据；对所述视频流数据进行预处理，得到预处理后的视频流数据；根据所述预处理后的视频流数据，构建图像特征提取骨干网络模型；根据所述图像特征提取骨干网络模型，提取图像特征；根据所述图像特征和所述人工标注的安全隐患，训练图像检测识别模型；获取待预测的工地图像；对所述工地图像预处理，得到预处理后的工地图像；根据所述预处理后的工地图像和所述图像检测识别模型进行识别，得到工地安全隐患结果。本发明能够提高监理人员生产效率，降低成本。

公开(公告)号：CN116883773A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310648281.0

申请日：2023-06-02

Applicant: 上海建科工程咨询有限公司 ,  宁波海棠信息技术有限公司

Inventor： 陈梓欣 ,  陆荣欣 ,  黄科锋 ,  张重阳 ,  张保柱 ,  肖思奇 ,  孙恺毓 ,  胡百魁 ,  张晨晨 ,  刘禹辰 ,  刘振宇

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/778 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于知识迁移的图像异常检测方法及系统，采用预训练教师网络和学生网络，构建图像异常检测初始模型；获取正常样本，通过帧内蒸馏将预训练教师网络的知识迁移到学生网络；存储预训练教师网络与学生网络之间表征差异最大的近异常样本作为帧间原型特征库；根据概率策略选择帧内蒸馏和帧间蒸馏，分别训练学生网络的正常样本表征能力和近异常样本的表征能力，得到图像异常检测模型，获得待检测图像样本的多尺度特征差异，作为图像异常得分，检测出图像异常样本。本发明有利于模型学习更丰富的正常样本特征，形成一个更符合实际需求的决策边界，从而降低异常检测的误检率，更加适合于工业表面缺陷检测等场景中的应用。