一种金属锈蚀图像分割方法和装置

    公开(公告)号:CN115170579B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202211098621.9

    申请日:2022-09-09

    Abstract: 本发明属于图像识别技术领域,涉及一种金属锈蚀图像分割方法和装置,该方法包括:建立金属锈蚀图像数据集,将金属锈蚀图像数据集分为训练集和测试集;构建基于U‑net网络和混合注意力机制的深度学习分割网络模型;将训练集输入所述深度学习分割模型中进行训练,得到训练好的模型;将测试集输入所述训练好的模型中进行测试,得到金属锈蚀图像的分割结果;将得到的金属锈蚀图像的分割结果与测试集对应的标签图像中的锈蚀位置进行对比,计算评价指标,对测试结果进行评价。本发明的方法,在原始U‑net网络的基础上,添加混合注意力机制,分别从通道域和空间域两个方面对锈蚀所在区域的权重进行提升,提高了金属锈蚀图像的分割精度、准确度。

    一种基于牛耕式运动的全覆盖路径规划方法

    公开(公告)号:CN115542897A

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211137238.X

    申请日:2022-09-19

    Abstract: 本发明属于单机器人全覆盖路径规划领域,公开了一种基于牛耕式运动的全覆盖路径规划方法,以路径长度最短(路径重复率较低)为目标的、基于牛耕式运动的单机器人全覆盖路径规划方法,可应用于机器人扫地、除锈、扫雷、探伤等环境已知的二维平面场景。本方法在栅格地图上进行,通过机器人的牛耕式运动,并在陷入死区时更新未遍历栅格集合,之后对已生成路径进行路径插入操作,以及A*算法逃离死区的方式,获取一条路径重复率较低的规划路径。本发明能够在具有较复杂的区域边界、障碍物的二维已知环境下获取一条长度较短(路径重复率较低)的单机器人全覆盖路径。

    一种金属锈蚀图像分割方法和装置

    公开(公告)号:CN115170579A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202211098621.9

    申请日:2022-09-09

    Abstract: 本发明属于图像识别技术领域,涉及一种金属锈蚀图像分割方法和装置,该方法包括:建立金属锈蚀图像数据集,将金属锈蚀图像数据集分为训练集和测试集;构建基于U‑net网络和混合注意力机制的深度学习分割网络模型;将训练集输入所述深度学习分割模型中进行训练,得到训练好的模型;将测试集输入所述训练好的模型中进行测试,得到金属锈蚀图像的分割结果;将得到的金属锈蚀图像的分割结果与测试集对应的标签图像中的锈蚀位置进行对比,计算评价指标,对测试结果进行评价。本发明的方法,在原始U‑net网络的基础上,添加混合注意力机制,分别从通道域和空间域两个方面对锈蚀所在区域的权重进行提升,提高了金属锈蚀图像的分割精度、准确度。

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