一种基于深度学习的河道抛物行为检测的方法

    公开(公告)号:CN117475352A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311428950.X

    申请日:2023-10-31

    Abstract: 本发明涉及城市水环境治理技术领域,公开了一种基于深度学习的河道抛物行为检测的方法,包括:获取监控视频流并进行截取设定图像尺寸大小的彩色图像若干张;将若干张图像分为两组,对第一组和第二组图像进行标注,并划分为训练集和测试集;构建网络模型,其结构包括检测结构和分割结构;采用两个网络分别训练,得到训练后的检测模型和分割模型;获取到所有路摄像头的待检测图像,并全部放入内存队列供模型预测;检测进程从队列取出图像,图像输入到检测结构对漂浮物和岸上的人进行预测;汇总结果展示在网页管理平台中,以供管理员及时查看和分析。本发明能够适应不同场景,可以抓拍到往河道里抛丢垃圾的人员并及时更新到管理平台供管理员查看。

    基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影校正方法

    公开(公告)号:CN119648834A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411804331.0

    申请日:2024-12-10

    Inventor: 谢世朋 时虎

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像修复实现能谱CT射束硬化伪影校正方法,包括:扫描待测物体获取原始投影数据;采用图像修复算法消除原始投影数据中高衰减材料轨迹作为输入数据;通过阈值分割获取的模板图像和初始模型谱来重投影数据,并与输入数据迭代更新模型谱参数;使用估计能谱重投影原始投影数据的分割图像,通过预设单能谱重投影单色投影数据并与重投影的多能投影数据作差来获取伪影部分以用于校正原始投影数据;最后对校正后投影数据滤波反投影重建获得校正后CT图像。本发明解决了射束硬化伪影校正的软件方法对含有高衰减材料的待测物体的CT图像的校正效果不佳的问题。

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