基于图像处理的梁底裂纹检测方法、系统、装置及介质

    公开(公告)号:CN111008956B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN201911103773.1

    申请日:2019-11-13

    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。

    一种农作物种植种类推荐信息处理装置、方法及存储介质

    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

    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。

    基于组合学习的人脸超分辨率方法及装置

    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

    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。

    多尺度纹理转移残差网络的遥感卫星超分辨率方法及装置

    公开(公告)号:CN112734642A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202110035136.6

    申请日:2021-01-12

    Abstract: 本发明公开了一种多尺度纹理转移残差网络的遥感卫星超分辨率方法及装置,属于遥感卫星图像超分辨率领域,该方法包括:将下采样后的目标低分辨率图像通过深度残差网络进行特征提取,对提取出的特征图进行两次上采样操作,使其与原高分辨率卫星图像大小一致;由多尺度残差模块内使用不同卷积的残差块提取特征图特征信息,使用交叉的方式实现特征信息共享,残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合;通过特征融合来更新目标低分辨率卫星图像的特征图以生成最终的高分辨率卫星图像;利用判别器对生成的高分辨率图像与原始的高分辨率图像进行对比。本发明所提出的网络优于其他最新的遥感卫星图像超分辨率算法,能生成更高质量的卫星图像。

    基于分层多尺度残差融合网络的人脸超分辨率方法及装置

    公开(公告)号:CN111915487A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010771552.8

    申请日:2020-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于分层多尺度残差融合网络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:将高分辨率人脸图像下采样至目标低分辨率人脸图像,将目标低分辨率图像进行分块操作,分出相互重叠的图像块后,使用瓶颈注意力模块提取精细的脸部特征图;将提取的精细脸部特征图发送到多尺度残差模块,多尺度残差模块内使用不同卷积层提取特征信息,使用交叉的方式实现特征信息共享,多尺度残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合,以更有效的提高SR性能;通过特征融合来更新目标低分辨率人脸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。

    一种农作物种植种类推荐信息处理装置、方法及存储介质

    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

    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。

    基于图像处理的梁底裂纹检测方法、系统、装置及介质

    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

    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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