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公开(公告)号：CN119313049A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411228210.6
申请日：2024-09-03
Applicant: 中铁大桥局集团有限公司 , 中铁大桥科学研究院有限公司 , 武汉工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06V20/52 , G06V10/25
Abstract: 一种工序识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：其获取施工现场的施工画面图像；根据预设的区域约束模型，确定施工画面图像中的目标区域；根据预设的设备识别模型，识别施工画面图像的目标区域中的设备种类；根据连续多个施工画面图像中的所述设备种类，确定施工现场当前的施工工序。通过在获取到施工现场的施工画面图像后，率先确定施工画面图像中需要分析的目标区域，实现有效降低其他无需识别区域画面的干扰，并进一步在目标区域内利用设备识别模型识别到相关设备的设备种类，并最终根据连续多个所述施工画面图像中的所述设备种类来结合确定施工现场当前的施工工序，实现有效保障施工工序的识别准确性。
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公开(公告)号：CN110930309B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911140189.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Inventor： 卢涛 , 王宇 , 张彦铎 , 姚全锋 , 杨泳 , 吴昊 , 石子慧 , 石仝彤 , 陈冲 , 许若波 , 周强 , 郝晓慧 , 魏博识 , 郎秀娟 , 吴志豪 , 王彬 , 陈中婷 , 王布凡 , 刘奥琦 , 陈润斌
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图纹理学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：首先将高分辨率人脸图像对下采样至目标低分辨率人脸图像对，将目标低分辨率人脸图像对进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用残差池化模块网络提取脸部纹理多尺度特征。然后，将提取的脸部多尺度特征发送到纹理注意力模块，以通过计算注意图来融合补偿纹理信息，收集最相似的特征，以更有效的提高SR性能。最后，通过特征融合来更新目标视图图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN111639740A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010386609.2
申请日：2020-05-09
Applicant: 武汉工程大学 , 中铁大桥局集团有限公司 , 中铁大桥科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度卷积神经网络的钢筋计数方法，包括：采集成捆钢筋的端部图像；制作训练集；基于多尺度卷积神经网络构建钢筋检测模型，并对训练集中钢筋的端部图像进行浅层、中层、深层三个尺度的特征提取，然后将顶层特征图上采样与底层特征图融合；检测时将钢筋的端部图像划分为多个单元网格，以每一个单元网格为中心，每个单元网格又以得到的深层尺度特征图、新的中层尺度特征图和新的浅层尺度特征图的尺寸为模板，提取图像的特征，并与对应尺寸的特征图模板相比较，得到候选边界框，利用非极大抑制算法得到钢筋的数量。本发明的钢筋计数方法能够准确、快速的统计一堆尺寸不一的钢筋中钢筋的数量，且精度高。
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公开(公告)号：CN117934869A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410331986.4
申请日：2024-03-22
Applicant: 中铁大桥局集团有限公司 , 中铁大桥科学研究院有限公司 , 武汉工程大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种目标检测方法、系统、计算设备以及介质。方法包括：获取高空监控视角的目标数据域和无人机视角的源数据域，并将所述目标数据域和所述源数据域作为训练集输入到初始模型中进行训练；在训练过程中确定所述判别损失值、对抗损失值和回归损失值；基于所述判别损失值对所述判别网络的参数进行调整，基于所述对抗损失值和所述回归损失值对初始模型的参数进行调整；直至迭代预设次轮后，获得训练完成的目标检测模型；获取高空监控视角的数据并将其输入到所述目标检测模型，获得检测结果。能够使目标检测模型较为准确地识别高空监控场景中不同尺度的待检测目标，以提高在面向实际高空监控场景中，目标检测模型的性能表现。
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公开(公告)号：CN111488520B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010198233.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种农作物种植种类推荐信息处理装置、方法及存储介质，装置包括：土壤原始数据采集模块、合成处理模块、土壤合成数据集计算模块、目标参数计算模块和推荐信息获得模块，土壤原始数据采集模块用于从待测土壤中采集多个土壤原始数据，根据多个土壤原始数据得到土壤原始数据集；合成处理模块用于将土壤原始数据集进行合成处理，得到土壤合成数据集；土壤合成数据集计算模块用于对土壤合成数据集进行计算，得到目标参数，目标参数用于计算目标平面Z；目标参数计算模块用于对目标参数进行计算，得到目标平面Z。本发明解决了土壤数据不平衡问题、小样本多分类问题，减少种植决策者的主观意向和其他客观因素影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110580680B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910849721.2
申请日：2019-09-09
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于组合学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：对下采样得到的低分辨率人脸图像进行组件分割；将低分辨率人脸图像和分割后的人脸组件图像块进行分块操作，分出相互重叠的图像块；将图像块输入各组件生成对抗网络产生高分辨率组件图像块，由上采样后的低分辨率人脸背景图像生成高分辨率人脸背景图像；通过融合网络提取高分辨率图像块特征及人脸背景图像组件特征；将两种特征进行融合后，重建得到目标人脸组件图像块；通过人脸组件在人脸图像中的坐标点，将目标人脸组件图像块对应合并至高分辨率人脸背景图像中，形成高分辨率人脸图像。本发明可以提高网络的重建性能，产生更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN114648457A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210272822.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 中铁大桥局集团有限公司 , 中铁大桥科学研究院有限公司 , 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种图像增强方法、装置、设备及可读存储介质，图像增强方法包括：对每张低光照图像分别进行光照增强处理；以每张低光照图像和其对应的初步光照增强图像以及正常光照图像作为一个训练图像对；使用多个训练图像对交替训练增强生成器网络、降质生成器网络、增强判别器网络和降质判别器网络，得到训练好的增强生成器网络。通过本发明，将低光照图像进行初步光照增强，在增强生成器网络的基础上增加了降质生成器网络，将正常光照图像进行反向的降质学习训练，由于判别器和生成器之间的互斥，使得增强的图像和降质的图像都与对应的真实光照图像越来越相似，通过本发明，可以生成更高质量的正常光照图像。
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公开(公告)号：CN111488520A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010198233.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种农作物种植种类推荐信息处理装置、方法及存储介质，装置包括：土壤原始数据采集模块、合成处理模块、土壤合成数据集计算模块、目标参数计算模块和推荐信息获得模块，土壤原始数据采集模块用于从待测土壤中采集多个土壤原始数据，根据多个土壤原始数据得到土壤原始数据集；合成处理模块用于将土壤原始数据集进行合成处理，得到土壤合成数据集；土壤合成数据集计算模块用于对土壤合成数据集进行计算，得到目标参数，目标参数用于计算目标平面Z；目标参数计算模块用于对目标参数进行计算，得到目标平面Z。本发明解决了土壤数据不平衡问题、小样本多分类问题，减少种植决策者的主观意向和其他客观因素影响。
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公开(公告)号：CN111008956A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911103773.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的梁底裂纹检测方法、系统、装置和介质，方法包括获取桥梁底面的多个原始裂纹图像，并对所有原始裂纹图像进行预处理，得到多个处理裂纹图像；从所有处理裂纹图像中获取多个待拼接裂纹图像，基于SURF图像处理方法，将所有待拼接裂纹图像进行拼接，得到待检测裂纹图像；获取预设的神经网络裂纹检测模型，并利用所述神经网络裂纹检测模型对所述待检测裂纹图像进行检测，得到目标裂纹图像；对所述目标裂纹图像进行分析，得到裂纹检测数据。本发明能避免图像拍摄距离对梁底裂纹识别和检测的影响，提高裂纹检测精度，能够避免微小裂纹的图像被当做噪声过滤掉，极其适用于微小裂纹的检测。
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公开(公告)号：CN114648457B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210272822.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 中铁大桥局集团有限公司 , 中铁大桥科学研究院有限公司 , 武汉工程大学
IPC: G06T5/92 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供一种图像增强方法、装置、设备及可读存储介质，图像增强方法包括：对每张低光照图像分别进行光照增强处理；以每张低光照图像和其对应的初步光照增强图像以及正常光照图像作为一个训练图像对；使用多个训练图像对交替训练增强生成器网络、降质生成器网络、增强判别器网络和降质判别器网络，得到训练好的增强生成器网络。通过本发明，将低光照图像进行初步光照增强，在增强生成器网络的基础上增加了降质生成器网络，将正常光照图像进行反向的降质学习训练，由于判别器和生成器之间的互斥，使得增强的图像和降质的图像都与对应的真实光照图像越来越相似，通过本发明，可以生成更高质量的正常光照图像。
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