公开(公告)号：CN117974694A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311852867.5

申请日：2023-12-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 鲁怡 ,  左哲 ,  李忠新 ,  覃卫 ,  徐宁

IPC: G06T7/12 ,  G06T9/00 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明提供一种水陆分割方法、分割装置及水陆两栖移动平台，其中，水陆分割方法应用于水陆两栖移动平台中，包括以下步骤：获取水域场景图像；获取IMU特征向量：获取水陆两栖移动平台的位姿信息并对获取的位姿信息进行编码，得到IMU特征向量；获取水陆边界分割图：将水域场景图像和IMU特征向量输入训练得到的语义分割神经网络模型中，通过语义分割神经网络模型对水域场景图像中的语义特征与位姿信息的IMU特征向量进行融合，得到水陆边界分割图。本发明能够区分水、天空和环境的不同的特征纹理，从而得到较高精度的水陆边界分割图。

公开(公告)号：CN116523916B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310801199.7

申请日：2023-07-03

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李忠新 ,  左哲 ,  徐宁 ,  鲁怡 ,  方婷婷

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种产品表面缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法将获取的产品的待检测图像输入至缺陷检测模型，由缺陷检测模型输出产品的缺陷检测结果。该方法采用了缺陷检测模型中的特征提取模块提取待检测图像的图像特征，并利用注意力细化模块提取图像特征的细化特征，如此可以增强缺陷检测模型的表达能力，显著提高缺陷检测模型的精度和鲁棒性。进而，不仅可以使通过特征解析模块得到的缺陷检测结果更加准确可靠。此外，由于初始模型的训练过程中采用了特征分离损失，可以使缺陷检测模型尽可能地分离缺陷和背景的语义成分，减少把背景误检成缺陷或漏检的情况出现，提高缺陷检测结果的准确性，降低误检率。

公开(公告)号：CN116523916A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310801199.7

申请日：2023-07-03

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李忠新 ,  左哲 ,  徐宁 ,  鲁怡 ,  方婷婷

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种产品表面缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法将获取的产品的待检测图像输入至缺陷检测模型，由缺陷检测模型输出产品的缺陷检测结果。该方法采用了缺陷检测模型中的特征提取模块提取待检测图像的图像特征，并利用注意力细化模块提取图像特征的细化特征，如此可以增强缺陷检测模型的表达能力，显著提高缺陷检测模型的精度和鲁棒性。进而，不仅可以使通过特征解析模块得到的缺陷检测结果更加准确可靠。此外，由于初始模型的训练过程中采用了特征分离损失，可以使缺陷检测模型尽可能地分离缺陷和背景的语义成分，减少把背景误检成缺陷或漏检的情况出现，提高缺陷检测结果的准确性，降低误检率。