公开(公告)号：CN116452564A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310447441.5

申请日：2023-04-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄廷辉 ,  李升典 ,  彭佳宝

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于像素强度顺序变化与分割网络的裂缝检测方法，首先利用像素点强度顺序变化的特点对裂样本缝数据集中的各个样本裂缝图像进行处理，生成各个样本裂缝图像的辅助图；然后利用样本裂缝图像及其辅助图对裂缝分割网络进行训练，得到裂缝分割网络模型；接着利用像素点强度顺序变化的特点对将待检测裂缝图像进行处理，生成待检测裂缝图像的辅助图；最后将待检测裂缝图像及其辅助图送入裂缝分割网络模型中，完成待检测裂缝图像的裂缝检测。本发明不仅有效地解决了多样化裂缝检测场景中面临的挑战，并能够实现高效、准确、稳健的裂缝检测，还能够降低检测成本，提高检测效率，同时应用范围广泛。

公开(公告)号：CN119992522A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510459797.X

申请日：2025-04-14

Applicant: 珠海市格努科技有限公司 ,  桂林电子科技大学

Inventor： 黄廷辉 ,  彭佳宝 ,  朱天元 ,  王奕凯 ,  彭岗举 ,  彭举彬

IPC: G06V20/59 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请涉及计算机视觉和深度学习技术领域，公开了一种驾驶分心识别方法、装置、设备及存储介质，用于解决传统驾驶分心识别方案难以兼顾识别的时效性和准确度的技术问题。驾驶分心识别方法包括：将原始驾驶员图像数据输入预置的驾驶分心识别模型的输入层进行预处理，并将候选驾驶员图像数据通过深度可分离卷积层进行特征提取，得到初始驾驶行为特征图；将初始驾驶行为特征图输入多频谱注意力层进行频谱划分，并对各频谱范围的特征图进行注意力融合操作，得到融合特征图；将融合特征图输入池化层和特征展平层进行处理，得到待识别驾驶行为特征向量；将待识别驾驶行为特征向量输入分类器进行驾驶分心行为识别，得到驾驶分心识别结果。