公开(公告)号：CN118485605B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202410760974.3

申请日：2024-06-13

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 周欣欣 ,  黄宇宁 ,  赵鸿皓 ,  王贤鹏 ,  李心月 ,  姜万昌 ,  宋琼 ,  郭树强

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/05 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强方法，具体包括以下步骤：建立水下图像数据集；对数据集进行数据预处理；构建基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强模型；改进损失函数；采用训练集和验证集对模型进行训练；采用测试集对模型进行测试，满足图像质量的客观评价指标要求，获得最终水下图像增强模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强方法，有效解决水下图像细节丢失、局部雾化与图像颜色失真的问题。

公开(公告)号：CN118710607A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410786769.4

申请日：2024-06-18

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 周欣欣 ,  王相雨 ,  王贤鹏 ,  赵鸿皓

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，具体包括以下步骤：（1）建立路面缺陷图像数据集；（2）为数据集中的图像添加标注信息；（3）构建基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测模型；（4）改进损失函数；（5）采用训练集和验证集对模型进行训练并保存训练好的模型；（6）采用测试集对模型进行测试，模型的精度满足泛化性要求，即获得最终的轻量化路面缺陷检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，能够有效提高路面缺陷检测的精度，同时，使模型具备了更好的轻量化特性，便于部署在资源受限的移动硬件平台上。

公开(公告)号：CN118710607B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202410786769.4

申请日：2024-06-18

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 周欣欣 ,  王相雨 ,  王贤鹏 ,  赵鸿皓

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，具体包括以下步骤：（1）建立路面缺陷图像数据集；（2）为数据集中的图像添加标注信息；（3）构建基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测模型；（4）改进损失函数；（5）采用训练集和验证集对模型进行训练并保存训练好的模型；（6）采用测试集对模型进行测试，模型的精度满足泛化性要求，即获得最终的轻量化路面缺陷检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLOv7的轻量化路面缺陷检测方法，能够有效提高路面缺陷检测的精度，同时，使模型具备了更好的轻量化特性，便于部署在资源受限的移动硬件平台上。

公开(公告)号：CN119810761A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411779632.2

申请日：2024-12-05

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 周欣欣 ,  张宏瑞 ,  李育才 ,  王贤鹏 ,  杨明强 ,  崔嘉炜 ,  康慧莹 ,  王逸菲 ,  陈诗涵

IPC: G06V20/54 ,  G06V20/17 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/776 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO11n的无人机航拍车辆检测方法，具体包括以下步骤：（1）获取无人机航拍车辆图像数据集；（2）为数据集中的图像添加标注信息并划分数据集；（3）构建基于改进YOLO11n的无人机航拍车辆检测模型；（4）采用训练集和验证集对模型进行训练，并将训练好的模型保存为最优模型；（5）采用测试集对最优模型进行测试，测试结果满足精度要求，即获得最终的基于改进YOLO11n的无人机航拍车辆检测模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于改进YOLO11n的无人机航拍车辆检测方法，有效提高了无人机航拍车辆的检测精度。

公开(公告)号：CN118673275A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410920724.1

申请日：2024-07-10

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 周欣欣 ,  李心月 ,  李育才 ,  黄宇宁 ,  赵鸿皓 ,  王贤鹏

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于ICEEMDAN和改进小波阈值的航空发动机传感器信号去噪方法，具体包括以下步骤：（1）获取航空发动机传感器的信号；（2）对传感器信号采用ICEEMDAN方法进行信号分解，获得不同频率的IMF分量和一个残差分量；（3）计算每个IMF分量的样本熵；（4）对大于样本熵阈值的高频噪声IMF分量，利用改进的小波阈值法进行去噪；（5）对去噪处理后的高频噪声IMF分量、未经处理的低频有用IMF分量以及残差分量进行信号重构，获得去噪后的航空发动机传感器信号。相较于现有技术，本发明公开的去噪方法，有效提高了航空发动机传感器信号的去噪效果，提高了信噪比，降低了均方根误差。

公开(公告)号：CN118485605A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410760974.3

申请日：2024-06-13

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 周欣欣 ,  黄宇宁 ,  赵鸿皓 ,  王贤鹏 ,  李心月 ,  姜万昌 ,  宋琼 ,  郭树强

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/05 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强方法，具体包括以下步骤：（1）建立水下图像数据集；（2）对数据集进行数据预处理；（3）构建基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强模型；（4）改进损失函数；（5）采用训练集和验证集对模型进行训练；（6）采用测试集对模型进行测试，满足图像质量的客观评价指标要求，获得最终水下图像增强模型。相较于现有技术，本发明公开的一种基于多尺度注意力混合特征融合的水下图像增强方法，有效解决水下图像细节丢失、局部雾化与图像颜色失真的问题。