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公开(公告)号：CN114742799B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210401019.1
申请日：2022-04-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开一种基于自监督异构网络的工业场景未知类型缺陷分割方法：准备大型预训练网络并固定参数，作为教师网络；构建异构学生网络，由异构特征编码模块、特征融合模块和分割模块组成；训练异构学生网络，将合成异常图像输入至教师和异构学生网络中，一方面，约束学生网络在合成图像的正常区域提取的多尺度特征与教师网络相应尺度特征相似，另一方面，约束分割模块产生的分割概率图准确回归合成的异常区域；测试阶段通过教师和异构学生网络提取的相应尺度的特征图的差异和分割概率图得到异常得分图，设置合适的阈值二值化得到异常分割图。本发明通过对特征编码模块的相关设计和自监督的引入，实现了对图像异常区域的精确分割。
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公开(公告)号：CN114170599A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111523499.0
申请日：2021-12-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蒸馏比较的异常物体分割方法：在无异常训练集上，训练一个语义分割网络，移除语义分类头后作为教师分支；固定教师分支参数，利用语义特征分布蒸馏获得与教师分支结构相似的学生分支。两分支的输出在正常类上保持一致，在异常类上不一致。输入带异常测试图像，两分支分别对图像进行多尺度特征提取和聚合，提取的语义特征逐位置进行比较得到异常分数图，异常分数图双线性插值取阈值将图像中的所有像素划分为正常和异常两类。本方法引入了一种全新的简单灵活的蒸馏比较网络来进行异常物体分割，在推理阶段没有利用语义分类头的结果，大幅减少了对语义分割错误的正常类别像素的误判，实现了更准确的异常物体分割。
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公开(公告)号：CN104706350A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201410640510.5
申请日：2014-11-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61B5/0428
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/7203
Abstract: 本发明公开了一种心电信号降噪方法，包括以下步骤：(1)对原始心电信号进行均值滤波，计算每一信号点的梯度值gi及衰减系数hi，并判断该信号点为边缘信号点或非边缘信号点；(2)对原始心电信号的进行非局部均值降噪，得到非局部均值预滤波结果；(3)对步骤(2)中获得的非局部均值预滤波结果，根据步骤(1)获得的梯度值gi结果修正。本发明对不同的心电信号波段，自适应调整衰减系数，有效抑制心电信号中噪声的同时更好地保护信号细节，滤波效果良好。
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公开(公告)号：CN114863098B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210397331.8
申请日：2022-04-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种用于工业场景的细小微弱缺陷分割方法。所述方法包括以下步骤：利用深度卷积神经网络特征编码器对RGB图像进行多尺度特征提取来适应不同尺度的缺陷；特征解码器对特征编码器提取的多尺度图像特征进行融合上采样以尽可能保留细节信息，得到高分辨率高区分力的图像特征图；基于融合后的图像特征图，采用分类器对图像进行逐像素二分类，将图像中所有像素划分为正常像素和缺陷像素两类。本方法提出了一种将正常像素与缺陷像素损失平衡的目标函数，使模型更有效学习到细小微弱缺陷特征，大幅减少了对工业场景下细小微弱缺陷的漏检，实现了更准确的缺陷像素级分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103866223B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310444641.1
申请日：2013-09-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种新型韧性颗粒强化的铁基非晶基复合涂层，以铁基非晶合金粉末和韧性金属粉末的机械复合粉末为原料，其中铁基非晶合金粉末由下述元素和不可避免的杂质组成：Cr10.0?17.0；Mo12.0?20.0；B4.0?8.0；C10.0?18.0；Y0.0?5.0；Fe余量（原子百分比）；韧性金属粉末可以采用：不锈钢粉末、镍基金属粉末、钴基金属粉末、铝基金属粉末或铜基合金粉末；该涂层采用超音速火焰喷涂技术制得。本发明获得的铁基非晶基复合涂层结构致密，孔隙率低，具有较高的韧性以及与金属基材良好的结合强度。该复合涂层水力及油气田开发设施、管道运输、船舶甲板等诸多工业领域有着极大的应用前景。
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公开(公告)号：CN105125204A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510464674.1
申请日：2015-07-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了一种基于极点对称模态分解和非局部均值方法的心电信号滤波算法，该方法包括以下几个步骤：首先对心电信号进行极点对称模态分解，得到一序列本征模态函数IMF，然后对各IMF进行非局部均值滤波，再对各阶IMF与残差项进行叠加，最后对叠加信号进行非局部均值平滑处理，得到心电信号最终降噪结果。本发明由于采用了极点对称模态分解和非局部均值滤波方法的有机结合，有效改善了传统非局部均值算法在噪声污染程度较高时易产生的信号削弱问题，可在有效抑制心电信号噪声的同时很好地保护信号的尖峰等细节信息。
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公开(公告)号：CN103866223A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201310444641.1
申请日：2013-09-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种新型韧性颗粒强化的铁基非晶基复合涂层，以铁基非晶合金粉末和韧性金属粉末的机械复合粉末为原料，其中铁基非晶合金粉末由下述元素和不可避免的杂质组成：Cr10.0-17.0；Mo12.0-20.0；B4.0-8.0；C10.0-18.0；Y0.0-5.0；Fe余量（原子百分比）；韧性金属粉末可以采用：不锈钢粉末、镍基金属粉末、钴基金属粉末、铝基金属粉末或铜基合金粉末；该涂层采用超音速火焰喷涂技术制得。本发明获得的铁基非晶基复合涂层结构致密，孔隙率低，具有较高的韧性以及与金属基材良好的结合强度。该复合涂层水力及油气田开发设施、管道运输、船舶甲板等诸多工业领域有着极大的应用前景。
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公开(公告)号：CN105125204B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510464674.1
申请日：2015-07-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了一种基于极点对称模态分解和非局部均值方法的心电信号滤波算法，该方法包括以下几个步骤：首先对心电信号进行极点对称模态分解，得到一序列本征模态函数IMF，然后对各IMF进行非局部均值滤波，再对各阶IMF与残差项进行叠加，最后对叠加信号进行非局部均值平滑处理，得到心电信号最终降噪结果。本发明由于采用了极点对称模态分解和非局部均值滤波方法的有机结合，有效改善了传统非局部均值算法在噪声污染程度较高时易产生的信号削弱问题，可在有效抑制心电信号噪声的同时很好地保护信号的尖峰等细节信息。
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