工件计件模型的训练方法、计件方法及相关装置

    公开(公告)号:CN119229163A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411070739.X

    申请日:2024-08-06

    Applicant: 五邑大学

    Abstract: 本申请提供了工件计件模型的训练方法、计件方法及相关装置;通过图像的多尺度特征确定锚框;根据目标锚框与真实边界框的交并比的均值和标准差确定交并比的阈值,根据交并比的阈值将目标锚框分为正样本锚框和负样本锚框,利用正样本锚框和负样本锚框重新训练骨干网络;通过骨干网络根据第一特征确定候选框和第二特征;根据候选框和第二特征确定预测边界框和第三特征;根据预测边界框和第三特征进行聚类得到预测类别;然后调整工件计件模型的参数;实现了智能化的实时工件统计方法,通过类无关检测器来完成对工件的检测,利用聚类对工件进行分类计数,能够有效地对多类别工件进行计件操作,提高了工件计数效率。

    高自由度类不平衡性损失函数的调整方法和存储介质

    公开(公告)号:CN111831956B

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202010548112.6

    申请日:2020-06-16

    Applicant: 五邑大学

    Abstract: 本发明公开了一种高自由度类不平衡性损失函数的调整方法和存储介质,包括:采用标准交叉熵损失函数来对训练网络进行训练;根据收敛后的所述训练网络计算所述标准交叉熵损失函数的梯度模长;根据所述梯度模长来选择梯度均衡损失函数或者自适应调整权重损失函数;其中,所述梯度均衡损失函数用于均衡batch数据内落入所述梯度模长中每个区间的数量;所述自适应调整权重损失函数用于使每个所述batch数据自适应调整权重。本发明实施例可以根据数据集的特点自适应选取损失函数,然后在网络训练过程中再次自适应调整权重来充分学习图像特征,尤其是学习难度较大的样本,能够在充分利用有限数据资源的前提下有效解决类别不平衡问题。

    一种便携式遮阳伞
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109998239B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN201910287197.4

    申请日:2019-04-11

    Applicant: 五邑大学

    Abstract: 本发明公开了一种便携式的遮阳伞,包括伞体、可伸缩的主柱和用作桌子的托盘,所述伞体设置于主柱的外套管上,所述托盘与主柱的内套管相连接,所述托盘底侧设置有脚轮,主柱和伞体收缩后可通过脚轮推动移动,便携性高;还包括至少一个凳体,所述凳体顶侧与托盘铰链连接,所述凳体可沿铰链连接处翻转至所述托盘上方,与托盘组成箱体结构,实现了遮阳伞与桌椅的一体化和便携性,同时丰富了遮阳伞的功能。

    视频版权控制方法、设备及介质
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117412145A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311266850.1

    申请日:2023-09-27

    Applicant: 五邑大学

    Abstract: 本申请实施例提供了视频版权控制方法、设备及介质,通过根据用户ID信息和用户硬件指纹信息生成用户特征文本;通过水印图像生成器根据输入视频的视频帧和用户特征文本生成嵌有数字水印的水印图像,由水印图像按时间轴形成水印视频;通过水印图像生成器对水印视频进行验证,将水印视频和水印视频的版权交易信息写入链式分布网络存储;从链式分布网络获取水印视频和水印视频的版权交易信息,根据版权交易信息验证水印视频,播放水印视频;版权视频中的数字水印具有良好的可追溯性和抗攻击性,内容分发过程能有效避免离线密钥泄露与破解的风险,通过数字水印和版权交易信息保证了用户对版权视频的使用权。

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