公开(公告)号：CN115546819A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211371566.6

申请日：2022-11-03

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 黄志开 ,  孙佳思 ,  虞超凡 ,  陈佳磊 ,  刘宇浩 ,  王欢

IPC: G06V30/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明提供了一种古籍钤印分割方法，属于古籍钤印分割技术领域，包括将古籍图像由RGB图像转换到Lab彩色空间；分别对L、a、b三个分量设置阈值进行像素点筛选，筛选结果作为区域生长的初始种子；得到初始种子后，设置区域生长算法的生长准则，进行区域生长；对区域生长结果进行形态学操作，得到膨胀后的区域生长结果；对膨胀后的区域生长结果进行轮廓检测，设置条件进行轮廓筛选，筛选结果为钤印位置，实现将钤印从古籍图像中的分割。该方法能够对古籍图像中的钤印进行分割。

公开(公告)号：CN115908845A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211418024.X

申请日：2022-11-14

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 黄志开 ,  邹家豪 ,  陈佳磊 ,  王欢 ,  刘宇浩 ,  虞超凡 ,  孙佳思 ,  席贤昌 ,  甯聆怡 ,  王振宁

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Unet网络模型的辗环分割定位方法，涉及图片处理技术领域，包括以下步骤：制作碾环图片的数据集；将Unet网络的原始编码部分替换为resnet50残差网络模块，在Unet网络的解码网络输出与最终输出卷积之间加入空洞卷积模块，构建改进Unet网络模型；通过数据集对改进Unet网络模型进行训练；使用训练后的改进Unet网络模型对待测碾环图片进行预测分割，对碾环进行定位。本发明的定位方法通过CCD相机采集视频，接着逐帧分解为图片。对于此图片，放入编码部分由resnet50代替、输出全连接层加入空洞卷积模块的Unet分割网络对其定位，定位实时性好以及定位精度高。

公开(公告)号：CN117197815A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311299489.2

申请日：2023-10-09

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 黄志开 ,  陈佳磊 ,  刘宇昊 ,  孙佳思 ,  虞超凡 ,  王欢

IPC: G06V30/148 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06V30/164 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的数字碑帖文字识别方法，属于人工智能技术领域。包括数字碑帖文字定位、文字分割、文字识别；文字定位选择改进的Yolov5s网络：将改进的RepVGG模块引入主干网络，并根据数字碑帖文字特点减少中间层特征图分支，构建改进的Yolov5s网络模型对数字碑帖文字进行定位；将目标检测到的碑帖图像进行分割，方法为自动选取生长点的区域生长分割算法；最后选择SVTR网络模型进行数字碑帖单字符识别。本发明通过引入RepVGG模块提高了Yolov5s网络主干网络的特征提取能力，减少特征信息丢失，在提高网络特征提取能力的同时兼顾速度，并根据数字碑帖文字特点，为提高模型检测速度；并且通过删除拥有较大感受野的特征图分支降低模型复杂度并提高检测实时性。