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公开(公告)号：CN119206384A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411722810.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种基于深度学习的积水水渍检测方法及装置，方法包括：通过双目摄像头抓拍图像，白天获取彩色图像，晚上获取红外图像；将红外图像输入训练好的图像超分辨率重建模型进行图像质量增强；将彩色图像和经过图像质量增强后的红外图像同时输入训练好的分割模型和检测模型；将分割模型输出的初步分割结果映射回原图大小，通过归一化和最大值操作得到分割置信度特征图；将分割置信度特征图与检测置信度特征图进行加权融合得到最终置信度特征图，其中权重w和置信度阈值a通过在区间[0,1]和[0.05,0.95]内以0.05间隔遍历并在测试集上验证确定；将最终置信度特征图中大于0.5的像素点判定为积水或水渍区域；本申请能够有效提高积水水渍检测的准确率。
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公开(公告)号：CN118298251B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410717357.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/50
Abstract: 本申请实施例提供一种基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置，方法包括：将多个已标注物体标签的预设大规模图像数据集分别对应一个预先构建的目标检测模型的检测头进行目标检测模型预训练，确定对应的预训练损失和与预训练损失对应的预训练模型；在预训练模型中输入多个预设任务数据集，判断输入的预设任务数据集的图像类别是否包含已标注的物体标签，若包含，则对预训练模型进行任务训练，确定任务训练损失和与任务训练损失对应的任务模型；根据任务模型对预训练模型进行自蒸馏训练，确定自蒸馏训练的总训练损失和对应的目标检测模型；本申请能够在不增加标注成本的情况下，完成多个数据源的目标检测模型训练。
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公开(公告)号：CN119600029B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510143671.1
申请日：2025-02-10
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/60 , G06T7/64 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06Q10/20 , G06Q50/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种桥梁裂缝宽度监测方法，方法包括获取桥梁表面的连续视频图像；利用目标检测模型，生成裂缝的像素级分割掩膜图；在对目标检测模型进行预训练时，通过光流计算算法提取第一数据集中相邻帧之间的光流特征，并将光流特征与图像特征进行深度融合；基于裂缝分割掩模图提取裂缝的轮廓像素点，获得裂缝的宽度变化信息与宽度变换速率；根据宽度变化信息和宽度变换速率，利用时间序列预测模型对裂缝宽度变化进行趋势预测，获得裂缝宽度变化的预测结果；在时间序列预测模型的训练过程中，设计基础模型和复杂性捕捉模块，使用加权融合策略优化主模型权重。本申请通过对裂缝的识别和预测，实现高效精准的裂缝宽度监测。
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公开(公告)号：CN119206384B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411722810.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种基于深度学习的积水水渍检测方法及装置，方法包括：通过双目摄像头抓拍图像，白天获取彩色图像，晚上获取红外图像；将红外图像输入训练好的图像超分辨率重建模型进行图像质量增强；将彩色图像和经过图像质量增强后的红外图像同时输入训练好的分割模型和检测模型；将分割模型输出的初步分割结果映射回原图大小，通过归一化和最大值操作得到分割置信度特征图；将分割置信度特征图与检测置信度特征图进行加权融合得到最终置信度特征图，其中权重w和置信度阈值a通过在区间[0,1]和[0.05,0.95]内以0.05间隔遍历并在测试集上验证确定；将最终置信度特征图中大于0.5的像素点判定为积水或水渍区域；本申请能够有效提高积水水渍检测的准确率。
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公开(公告)号：CN119221712A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411720288.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种批量全自动绑扎控制系统及其方法。所述系统包括：控制单元通过构建以平台左上角为原点，地平面为水平面，x轴平行于龙门架，y轴垂直于龙门架，z轴垂直于地面的坐标系，计算钢筋摆放位置；固定槽系统根据计算的摆放位置提供固定横筋的槽位。抓取感知子系统识别钢筋并确定其三维坐标；抓取子系统依序抓取所有横筋并放置到槽位，然后抓取竖筋并放置到指定位置。绑扎感知子系统在每次放置竖筋后识别十字结并确定其位置；绑扎子系统根据十字结位置和交叉点坐标对钢筋进行绑扎。通过本发明实施例的系统可实现全自动进行钢筋抓取、绑扎以及移动成品，提高钢筋绑扎效率以及精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118298250B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410716215.7
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40
Abstract: 本申请实施例提供一种数据智能标注方法及装置，涉及人工智能领域，方法包括：接收用户发送的图像数据标注指令，根据图像数据标注指令确定对应的待标注图像，采用任务分类模型和计算机视觉自监督模型中分类精度较大的一个进行待标注图像的类别标注操作；采用任务检测模型和开放词汇检测模型中检测精度较大的一个进行待标注图像的目标标注操作，采用任务分割模型和SAM分割模型中分割精度较大的一个进行待标注图像的实例分割操作；根据类别标注操作、目标标注操作以及实例分割操作，得到经过标注后的图像；本申请能够有效提高数据标注的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN118298251A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410717357.5
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/50
Abstract: 本申请实施例提供一种基于多数据源目标检测模型的图像识别方法及装置，方法包括：将多个已标注物体标签的预设大规模图像数据集分别对应一个预先构建的目标检测模型的检测头进行目标检测模型预训练，确定对应的预训练损失和与预训练损失对应的预训练模型；在预训练模型中输入多个预设任务数据集，判断输入的预设任务数据集的图像类别是否包含已标注的物体标签，若包含，则对预训练模型进行任务训练，确定任务训练损失和与任务训练损失对应的任务模型；根据任务模型对预训练模型进行自蒸馏训练，确定自蒸馏训练的总训练损失和对应的目标检测模型；本申请能够在不增加标注成本的情况下，完成多个数据源的目标检测模型训练。
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公开(公告)号：CN119600029A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143671.1
申请日：2025-02-10
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/60 , G06T7/64 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06Q10/20 , G06Q50/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种桥梁裂缝宽度监测方法，方法包括获取桥梁表面的连续视频图像；利用目标检测模型，生成裂缝的像素级分割掩膜图；在对目标检测模型进行预训练时，通过光流计算算法提取第一数据集中相邻帧之间的光流特征，并将光流特征与图像特征进行深度融合；基于裂缝分割掩模图提取裂缝的轮廓像素点，获得裂缝的宽度变化信息与宽度变换速率；根据宽度变化信息和宽度变换速率，利用时间序列预测模型对裂缝宽度变化进行趋势预测，获得裂缝宽度变化的预测结果；在时间序列预测模型的训练过程中，设计基础模型和复杂性捕捉模块，使用加权融合策略优化主模型权重。本申请通过对裂缝的识别和预测，实现高效精准的裂缝宽度监测。
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公开(公告)号：CN119206796A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411712859.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/10 , G06V10/40 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种基于深度学习的服饰识别方法及装置，方法包括：通过将现场图像输入预设人体检测模型进行人体检测操作，确定对应的人体区域，根据设定外扩比例对所述人体区域进行外扩操作，确定对应的扩张人体区域，将所述扩张人体区域输入预设上半身检测模型进行上半身检测操作，确定对应的上半身区域；将所述上半身区域输入设定服饰识别模型，确定对应的相似度得分；将所述上半身区域输入设定服饰分类模型，确定对应的穿着状态得分，对所述相似度得分和所述穿着状态得分进行加权求和操作，确定对应的综合得分，根据所述综合得分和预设阈值，确定所述现场图像中的服饰状态，本申请能够基于多模型融合提高服饰识别的精度和准确性。
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公开(公告)号：CN118298250A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410716215.7
申请日：2024-06-04
Applicant: 杭州宇泛智能科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40
Abstract: 本申请实施例提供一种数据智能标注方法及装置，涉及人工智能领域，方法包括：接收用户发送的图像数据标注指令，根据图像数据标注指令确定对应的待标注图像，采用任务分类模型和计算机视觉自监督模型中分类精度较大的一个进行待标注图像的类别标注操作；采用任务检测模型和开放词汇检测模型中检测精度较大的一个进行待标注图像的目标标注操作，采用任务分割模型和SAM分割模型中分割精度较大的一个进行待标注图像的实例分割操作；根据类别标注操作、目标标注操作以及实例分割操作，得到经过标注后的图像；本申请能够有效提高数据标注的效率和准确率。
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