公开(公告)号：CN118506422A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410661055.0

申请日：2024-05-27

Applicant: 五邑大学

Inventor： 潘文锋 ,  何元锋 ,  翟懿奎 ,  潘嘉灏 ,  龙智豪 ,  冼庭锋 ,  游杰 ,  黎心如 ,  沈展宇 ,  黄梓杰 ,  肖廷轩 ,  何东润

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/98 ,  G06V10/778 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本申请提供了面向低分辨率图像的人脸检测方法、设备及介质，通过提取训练图像的图像特征；根据图像特征预测得到人脸预测结果；根据图像特征确定与图像分辨率相关的图像质量；根据图像质量设置调整系数；根据所述调整系数和所述人脸预测结果调整所述检测模型的参数，得到训练好的检测模型；通过检测模型检测得到待检测图像的人脸检测结果；通过调整系数调整所述检测模型对不同图像分辨率的训练图像的学习程度；在低计算复杂度的情况下量化图像质量，并根据不同图像质量结果动态调整分类损失的边距，使得模型在训练过程中侧重于高分辨率的难例样本而轻视低分辨率的难例样本，以获得更具泛化性的人脸检测效果。

公开(公告)号：CN118212517A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410169191.8

申请日：2024-02-06

Applicant: 五邑大学 ,  未来航空科技(江门)有限公司

Inventor： 肖廷轩 ,  吕浩霖 ,  谭梓峻 ,  翟懿奎 ,  李文霸 ,  冼庭锋 ,  沈展宇 ,  何元锋 ,  黄梓杰

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/62 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于无人机的违章建筑变化检测方法和装置、设备及介质。其中，方法包括：获取建筑区域的双时相遥感图像；将双时相遥感图像输入至变化检测模型；确定双时相遥感图像的变化区域和非变化区域；通过变化区域信息增强模块对变化区域进行特征提取，得到变化区域的特征表示；通过非变化区域信息抑制模块对非变化区域进行特征提取，得到非变化区域的特征表示；通过块级匹配相似度优化模块对双时相遥感图像的特征图之间的余弦相似度进行块级计算，得到块级相似度信息；根据变化区域的特征表示、非变化区域的特征表示和块级相似度信息得到违章建筑变化检测结果，基于此，本发明实施例能够对建筑违章变化实现更为准确和精细的检测。

公开(公告)号：CN119477812A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411459904.0

申请日：2024-10-18

Applicant: 五邑大学

Inventor： 黄梓杰 ,  翟懿奎 ,  周建宏 ,  吕浩霖 ,  应自炉 ,  徐颖 ,  李烨 ,  王天雷 ,  李博 ,  曾鸿 ,  王程旋

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供了工件计件方法、设备及介质；通过对工件图像进行裁切得到切片图像；通过工件分类模型的检测器根据工件图像进行工件检测得到包含第一预测框的第一检测图像，根据切片图像进行工件检测得到包含第二预测框的第二检测图像；合并第一检测图像和第二检测图像，并从第一预测框和第二预测框中选择目标预测框，得到合并检测图像；对合并检测图像根据聚类进行计数，得到各类工件的数量；能从不同的预测框中筛选出合适的预测框，从有限和扭曲的样本信息中提取到合适的特征，提升分类和计数的准确性。

公开(公告)号：CN117409338A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311207437.8

申请日：2023-09-18

Applicant: 未来航空科技(江门)有限公司 ,  五邑大学

Inventor： 谭梓峻 ,  肖廷轩 ,  吕浩霖 ,  周建宏 ,  翟懿奎 ,  李文霸 ,  梁长钊 ,  沈展宇 ,  何元锋 ,  黄梓杰

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于无人机的分布式光伏屋顶勘测方法、装置及设备。该方法包括获取无人机在勘测区域采集的遥感图像；对遥感图像进行预处理，得到RGB图像、深度图像和多光谱图像；将RGB图像、深度图像和多光谱图像输入至多模态目标检测模型，得到检测结果，其中，多模态目标检测模型包括细节特征模块、注意力交互模块和回溯补充模块，细节特征模块内置有中层特征提取模块和信息交互机制模块，注意力交互模块内置有注意力交互机制模块，回溯补充模块内置有信息交互机制模块；根据检测结果判断勘测区域的屋顶大小是否合适安装分布式光伏。基于此，本发明实施例能够提高对基于无人机的分布式光伏屋顶勘测的效率。

公开(公告)号：CN117952946A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410151711.2

申请日：2024-02-02

Applicant: 五邑大学

Inventor： 潘文锋 ,  黄梓杰 ,  翟懿奎 ,  潘嘉灏 ,  李博 ,  游杰 ,  沈展宇 ,  何元锋 ,  肖廷轩

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种铁轨表面缺陷检测方法和装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：获取铁轨表面图像；将铁轨表面图像输入至训练好的RDD‑YOLOv5模型中；基于中心的锚点算法对铁轨表面图像的缺陷区域进行定位；通过Focus切片模块对铁轨表面图像的缺陷区域进行切片，得到图像切片；通过深度缺陷特征卷积模块和空间金字塔池化改进模块对图像切片进行特征提取，得到图像特征；通过显示视觉中心和坐标注意力机制对图像特征中的小尺寸缺陷进行关注和识别，得到铁轨表面缺陷检测结果，基于此，本发明实施例能够通过引入显示视觉中心与注意力机制对缺陷区域关注，实现小样本场景下的小目标铁轨表面缺陷检测，从而提高检测精度。