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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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公开(公告)号：CN112651926A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011412270.5
申请日：2020-12-04
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于递归注意力机制的裂纹检测的方法，包括以下步骤：采集裂纹图片，通过U‑Net的编码部分对裂纹图片进行下采样，得到不同尺度下采样图片的特征信号；将不同尺度下采样图片的特征信号输入到相应的RAM模块中，RAM模块中包含有递归模块，输出相应的下采样特征信号；输入U‑Net的编码部分的l层特征信号和解码部分的l‑1层门控信号；输出U‑Net的编码部分的下采样输出信号和通过门控信号关注得到显著区域的特征信号；构建U‑Net的上采样模块，将RAM模块输出的显著区域的特征信号与通过反卷积得到的上采样的特征信号拼接后进行上采样，得到裂纹检测图片。本发明通过递归残差块和注意力模块，将RAM整合到了裂纹分割的任务中，提高了图像裂纹检测算法的性能。
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公开(公告)号：CN107749832A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201711247278.9
申请日：2017-12-01
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: H04L25/0228 , H04L25/024 , H04L27/2647
Abstract: 本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种基于相位补偿的LS信道估计方法，它包括以下步骤：S1、发送端在发送信号中插入导频信号，选择每帧中的其中两个符号作为导频符号位，其他十二个符号则为信号符号位；S2、接收端通过对导频信号的处理获得信道的相关参数，然后根据得到的相关参数通过LS信道估计算法得到这两个导频符号位中的导频信号的信道响应；S3、对其中一个导频符号位中的导频信号的信道响应进行相位补偿，使得两个导频信号的信道响应的相位相同，然后再通过插值算法计算其他十二个信号符号位中的信号的信道响应。这种方法能有效降低频偏对信道估计影响。
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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：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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Patent Agency Ranking
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：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：CN105879482B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201610361491.1
申请日：2016-05-26
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉鑫丞智能制造技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种加强旋流除砂螺旋挤压排沙装置，包括除砂筒、集砂筒、排砂管道和二级旋流过滤机构；所述二级旋流过滤机构包括电机、螺旋挤压杆、螺旋压榨叶片、连接盘、过滤网架、滤砂网和旋流加强器，所述螺旋挤压杆与电机固定连接，其上端伸入集砂筒底部，所述螺旋压榨叶片套装在螺旋挤压杆的外部，所述旋流加强器固定安装在所述螺旋挤压杆的顶部，所述旋流加强器的上端伸入圆柱形旋流腔内，所述连接盘固定套装在所述螺旋挤压杆的上端，所述连接盘的上表面均匀设置有多个集砂板，所述连接盘上开设有流砂孔。本发明在入口液体流速低的情况下也可实现分离，且可连续无间断运行。
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公开(公告)号：CN117934869B
公开(公告)日：2024-06-18
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：CN105879482A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610361491.1
申请日：2016-05-26
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉鑫丞智能制造技术有限公司
CPC classification number: B01D36/00 , B01D2221/04 , E21B43/34
Abstract: 本发明公开了一种加强旋流除砂螺旋挤压排沙装置，包括除砂筒、集砂筒、排砂管道和二级旋流过滤机构；所述二级旋流过滤机构包括电机、螺旋挤压杆、螺旋压榨叶片、连接盘、过滤网架、滤砂网和旋流加强器，所述螺旋挤压杆与电机固定连接，其上端伸入集砂筒底部，所述螺旋压榨叶片套装在螺旋挤压杆的外部，所述旋流加强器固定安装在所述螺旋挤压杆的顶部，所述旋流加强器的上端伸入圆柱形旋流腔内，所述连接盘固定套装在所述螺旋挤压杆的上端，所述连接盘的上表面均匀设置有多个集砂板，所述连接盘上开设有流砂孔。本发明在入口液体流速低的情况下也可实现分离，且可连续无间断运行。
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