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公开(公告)号：CN115100514B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210508159.9
申请日：2022-05-11
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的云跟踪方法，首先通过工业相机获取云团间隔一段时间前后的图像输入FPGA；然后一方面对图像进行畸变校正、图像平滑处理、形态学操作、Canny边缘检测以及提取矩特征，另一方面对图像提取灰度共生矩阵特征量，将上述两种特征赋予适当的权重，作为总的云团特征；最后，预测云团一段时间后的特征量状态，然后将上述特征量与图像二进行匹配从而实现云跟踪。本发明考虑到云的形状随时间会发生改变，并采用多特征进行云跟踪，提高跟踪的准确性。同时考虑到不同类别的云团演变方式不同，针对不同类别的云团分别训练预测模型。本发明采用“FPGA+ARM”体系架构提高了图像采集的实时性、速度以及性能。
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公开(公告)号：CN115100514A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210508159.9
申请日：2022-05-11
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的云跟踪方法，首先通过工业相机获取云团间隔一段时间前后的图像输入FPGA；然后一方面对图像进行畸变校正、图像平滑处理、形态学操作、Canny边缘检测以及提取矩特征，另一方面对图像提取灰度共生矩阵特征量，将上述两种特征赋予适当的权重，作为总的云团特征；最后，预测云团一段时间后的特征量状态，然后将上述特征量与图像二进行匹配从而实现云跟踪。本发明考虑到云的形状随时间会发生改变，并采用多特征进行云跟踪，提高跟踪的准确性。同时考虑到不同类别的云团演变方式不同，针对不同类别的云团分别训练预测模型。本发明采用“FPGA+ARM”体系架构提高了图像采集的实时性、速度以及性能。
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公开(公告)号：CN117058116B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202311079010.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于木地板表面缺陷检测的方法，该方法的具体处理步骤包括对采集的木地板图像进行缩放和标准化处理、应用深度分离可卷积提取特征、将提取的特征输入到特定计算模块进行处理实现更进一步的特征提取及特征融合、对生成的预测框应用非极大值屏蔽、置信度屏蔽的方法筛选木地板缺陷边界框。该方法基于缺陷检测常用的目标检测算法的结构，并进行适用于木地板表面缺陷检测的改进，包括设计C‑ELAN、R‑SAM、Mini‑Head、RCU、CCG‑NORM模块或方法，达到提高识别缺陷类别的准确率以及定位精度、减少计算量的有益效果，有效降低木地板表面缺陷检测的成本。
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公开(公告)号：CN117058116A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311079010.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于木地板表面缺陷检测的方法，该方法的具体处理步骤包括对采集的木地板图像进行缩放和标准化处理、应用深度分离可卷积提取特征、将提取的特征输入到特定计算模块进行处理实现更进一步的特征提取及特征融合、对生成的预测框应用非极大值屏蔽、置信度屏蔽的方法筛选木地板缺陷边界框。该方法基于缺陷检测常用的目标检测算法的结构，并进行适用于木地板表面缺陷检测的改进，包括设计C‑ELAN、R‑SAM、Mini‑Head、RCU、CCG‑NORM模块或方法，达到提高识别缺陷类别的准确率以及定位精度、减少计算量的有益效果，有效降低木地板表面缺陷检测的成本。
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