-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114757948A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210664982.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料砂浆含量检测方法及装置，属于深度学习的视觉检测领域，采用混合有纯骨料和纯砂浆的第一数据集训练图像分割模型，得到基础模型；使其第二数据集进行分割，获得第三数据集；将第一数据集、第三数据集和第四数据集合并打乱，得到第五数据集，将其用于训练基于deeplab的语义分割模型，得到最终模型；获取待检测再生骨料的不同表面的图像并通过最终模型分割，得到第二分割结果后计算出砂浆含量和连通域面积占比；获取标准骨料的吸水率与砂浆含量和连通域面积占比之间的关系，根据该关系以及砂浆含量和连通域面积占比计算出待检测再生骨料的吸水率，解决无法实时检测再生骨料的性能，检测效率低等问题。
-
公开(公告)号：CN114429573A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210022048.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06K9/62 , G06V20/10 , G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 一种基于Copy‑Paste数据增强的生活垃圾数据集生成方法，具体包括：将生活垃圾分作若干批次，每一批次为相同类别，并且分批将生活垃圾稀疏放置在传送带上；使用RGB‑D采集系统对物体进行彩色图和高度图的图像采集；利用高度图中物体的轮廓信息和高度信息，对彩色图进行自动标注；以没有生活垃圾的纯传送带背景作为图片模板，通过Copy‑Paste将N个物体随机粘贴到图像模板上，N为整数，生成第一批生活垃圾数据集A1；使用第一批生活垃圾数据集A1对深度学习模型进行训练；使用训练好的深度学习模型对未标注的生活垃圾数据集D进行预测；以带有伪标签的数据集作为图像模板，对第一批生活垃圾数据集A1通过Copy‑Paste进行数据增强生成第二批生活垃圾数据集A2；合并第一批生活垃圾数据集A1和第二批生活垃圾数据集A2，形成合并生活垃圾数据集B1。本发明提出的方法可以生成大量的生活垃圾数据集，快速高效地扩充生活垃圾数据集，有助于深度学习模型的训练，提高生活垃圾识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN114429573B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210022048.7
申请日：2022-01-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 一种基于数据增强的生活垃圾数据集生成方法，包括：将生活垃圾分作若干批次，并且分批将生活垃圾稀疏放置在传送带上；进行彩色图和高度图的图像采集；利用高度图中物体的轮廓信息和高度信息，对彩色图进行自动标注；以没有生活垃圾的纯传送带背景作为图片模板，将N个物体随机粘贴到图像模板上，生成第一批生活垃圾数据集A1；使用A1对模型进行训练；使用训练好的模型对未标注的生活垃圾数据集D进行预测；带有伪标签的数据集作为图像模板，对A1进行数据增强生成第二批生活垃圾数据集A2；合并A1和A2，形成合并生活垃圾数据集B1。本发明可以生成大量的生活垃圾数据集，快速高效地扩充生活垃圾数据集，有助于模型的训练，提高生活垃圾识别的准确率。
-
公开(公告)号：CN115761205A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211464923.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的图像数据自动增强方法，包括：获取用于搜索的代理数据集；获取多种数据增强操作方法：根据增强操作原理把数据增强操作分为几何变换和颜色变换；构建离散搜索空间：把每种增强策略的操作方法、操作概率、操作幅度进行离散编码；搜索增强策略：采用遗传算法，随机生成若干个操作方法作为初始种群，通过种群的迭代寻优，在搜索空间中搜索出若干个最优的增强策略，确定最优的增强策略组合个数；通过在搜索时使用代理数据集，对几何变换和颜色变换分开进行寻优，减少单个搜索空间的参数量，即减少了搜索过程的时间成本，又能实现增强策略组合个数的优选，最大限度的保留了数据增强的有效性，普遍适用于各类数据集。
-
公开(公告)号：CN114757948B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210664982.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料砂浆含量检测方法及装置，属于深度学习的视觉检测领域，采用混合有纯骨料和纯砂浆的第一数据集训练图像分割模型，得到基础模型；使其第二数据集进行分割，获得第三数据集；将第一数据集、第三数据集和第四数据集合并打乱，得到第五数据集，将其用于训练基于deeplab的语义分割模型，得到最终模型；获取待检测再生骨料的不同表面的图像并通过最终模型分割，得到第二分割结果后计算出砂浆含量和连通域面积占比；获取标准骨料的吸水率与砂浆含量和连通域面积占比之间的关系，根据该关系以及砂浆含量和连通域面积占比计算出待检测再生骨料的吸水率，解决无法实时检测再生骨料的性能，检测效率低等问题。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.016 seconds)
