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公开(公告)号：CN112802038B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110100670.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度边缘注意力的全景分割方法，针对不同尺度的图片进行多尺度边缘检测引导，多尺度的边缘检测引导可以让每个尺度选出较优权重再进行融合得到效果更好的全景分割结果。基于多尺度的边缘注意力模块提取图片的边缘金字塔，更好地提取物体的深层边缘信息。特征金字塔深度参与到全景分割网络的学习中去，与全景分割原本的多维度特征进行多次互补融合，相互影响，不仅能提高全景分割的精度，也可以大幅度提高最终结果中的物体边缘信息识别。
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公开(公告)号：CN113780310A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111039693.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于关键点检测的仪表读数方法，包括：建立仪表关键点检测训练模型；获取仪表图像；基于训练模型和仪表图像获取指针仪表的指针尖端点和中心点；用指针尖端点和中心点可以计算出指针的角度；根据角度‑读数映射表获取指针仪表的读数。本发明摒弃直接使用二值化的方式来检测仪表的指针，而是使用基于深度学习的关键点检测的方式来检测指针仪表的两个关键点，即指针的尖端和指针仪表的中心点。利用两个关键点可以计算出指针的角度，然后根据各个范围的角度‑读数映射来获取此时指针仪表的读数，从而提高了算法的鲁棒性以及读数的精确度。
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公开(公告)号：CN113989479A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111230839.0
申请日：2021-10-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，通过所述神经网络训练学习，直接检测出指针仪表的指针所在的直线，从而计算出此时指针的转向角，并结合转向角计算此时指针仪表的读数，所使用的方法不受背景、光照因素的影响，相比于常规的方法更加精确，解决了现有技术中的指针仪表读数方法容易受到环境、光照影响而导致读数的可靠性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112688438B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011543584.9
申请日：2020-12-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02J50/10 , H02J7/02 , B60L53/12 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04W4/38 , H04W4/80 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了仪表识别与读数智能系统，所述机载环境监测及传感器模块用于监测当前环境中空气质量指数、温度、湿度和有害气体指数等，所述无线充电模块采用电磁感应式无线充电，所述仪表识别与读数模块用于获取仪表的读数，所述仪表识别与读数模块包括任务一分支单元和任务二分支单元，所述任务一分支单元用于检测指针端点坐标，并计算出此时指针角度，所述任务二分支单元用于获取仪表刻度，并得到量化的刻度信息，结合所述任务一分支单元和所述任务二分支单元得出指针仪表读数，通过上述结构的设置，使仪表识别与读数智能系统能够代替人工完成繁琐工作，从而提高效率，确保工厂的正常运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112802039B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110100682.3
申请日：2021-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于全局边缘注意力的全景分割方法，在原全景分割网络结构的基础上添加了一个全局边缘注意力模块，利用当前模型的全景分割网络对原始训练图像进行全景分割得到当前模型的全景分割掩码；利用当前模型的全局边缘注意力模块对全景分割掩码进行全局边缘注意力检测，得到当前模型的全景分割掩码边缘矩阵；利用当前模型的全局边缘注意力模块对原始训练图像进行全局边缘注意力检测，得到当前模型的边缘矩阵因子；利用边缘矩阵因子去引导全景分割网络的实例和语义的全景分割，有利于区分细节和边缘，增强分割效果，提高分割效率。
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公开(公告)号：CN112802039A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110100682.3
申请日：2021-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于全局边缘注意力的全景分割方法，在原全景分割网络结构的基础上添加了一个全局边缘注意力模块，利用当前模型的全景分割网络对原始训练图像进行全景分割得到当前模型的全景分割掩码；利用当前模型的全局边缘注意力模块对全景分割掩码进行全局边缘注意力检测，得到当前模型的全景分割掩码边缘矩阵；利用当前模型的全局边缘注意力模块对原始训练图像进行全局边缘注意力检测，得到当前模型的边缘矩阵因子；利用边缘矩阵因子去引导全景分割网络的实例和语义的全景分割，有利于区分细节和边缘，增强分割效果，提高分割效率。
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公开(公告)号：CN112802038A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110100670.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度边缘注意力的全景分割方法，针对不同尺度的图片进行多尺度边缘检测引导，多尺度的边缘检测引导可以让每个尺度选出较优权重再进行融合得到效果更好的全景分割结果。基于多尺度的边缘注意力模块提取图片的边缘金字塔，更好地提取物体的深层边缘信息。特征金字塔深度参与到全景分割网络的学习中去，与全景分割原本的多维度特征进行多次互补融合，相互影响，不仅能提高全景分割的精度，也可以大幅度提高最终结果中的物体边缘信息识别。
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公开(公告)号：CN112688438A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011543584.9
申请日：2020-12-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02J50/10 , H02J7/02 , B60L53/12 , G06K9/34 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04W4/38 , H04W4/80 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了仪表识别与读数智能系统，所述机载环境监测及传感器模块用于监测当前环境中空气质量指数、温度、湿度和有害气体指数等，所述无线充电模块采用电磁感应式无线充电，所述仪表识别与读数模块用于获取仪表的读数，所述仪表识别与读数模块包括任务一分支单元和任务二分支单元，所述任务一分支单元用于检测指针端点坐标，并计算出此时指针角度，所述任务二分支单元用于获取仪表刻度，并得到量化的刻度信息，结合所述任务一分支单元和所述任务二分支单元得出指针仪表读数，通过上述结构的设置，使仪表识别与读数智能系统能够代替人工完成繁琐工作，从而提高效率，确保工厂的正常运行。
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公开(公告)号：CN213276964U
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202022431763.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开一种智能交通信号系统，包括发光模块、摄像头、感应线圈、控制模块、边缘计算模块、交通灯配时模块、通信模块和后台管理器，所述发光模块安装在路口、与控制模块的输出端连接，所述摄像头安装在发光模块上、并与边缘计算模块的输入端连接，所述感应线圈埋在路口的停车线下、并与边缘计算模块的输入端连接，所述边缘计算模块包括机器视觉模型单元，边缘计算模块与交通灯配时模块的输入端连接，所述交通灯配时模块与控制模块的输入端连接，所述控制模块的输入端、输出端通过通信模块与后台管理器连接。本实用新型可以有效缓解交通路口的拥堵情况，从而增大交通路口绿灯时长的利用率。
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