公开(公告)号：CN118629020A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410623760.1

申请日：2024-05-20

Applicant: 浙江大学 ,  上海湃梭信息科技有限公司

Inventor： 林华伶 ,  沈会良 ,  张学 ,  余俊辰 ,  项基 ,  强幸兴

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于集成并行注意力模块的垃圾分拣方法。该方法利用集成并行注意力模块构建可回收垃圾分拣网络，可回收垃圾分拣网络利用通道‑空间注意力提取垃圾特征图的关键信息，实现可回收垃圾图像的自动识别与分类；可回收垃圾分拣网络的具体构建方法为：基于层归一化搭建通道注意力模块，捕捉不同通道之间的相互依赖关系；基于实例归一化搭建空间注意力模块，捕捉特征图在空间维度上的变化；将通道注意力模块和空间注意力模块并行连接，即可得到集成并行注意力模块；将集成并行注意力模块插入卷积神经网络，得到所述可回收垃圾分拣网络；搭建TrashZJ数据集可回收垃圾图像数据集用于网络的训练和测试。该方法可有效提高垃圾处理的效率和准确性。

公开(公告)号：CN116452981A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310454790.X

申请日：2023-04-24

Applicant: 浙江中烟工业有限责任公司 ,  浙江大学

Inventor： 张晓兵 ,  林华伶 ,  朱宏福 ,  李奇 ,  王荣浩 ,  毕一鸣 ,  胡建欣 ,  俞贝楠 ,  沈会良

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/10 ,  G06V10/77 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种烟叶自动化分级方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：采集待测烟叶样本的图像；基于自适应稀疏卷积构建自适应注意力模型；将构建的所述自适应注意力模型插入卷积神经网络，得到烟叶分级模型；将采集待测烟叶样本的图像输入所述烟叶分级模型，得到烟叶分级结果。本发明的烟叶自动化分级方法、系统、设备及存储介质，自适应注意力模型通过自适应稀疏点卷积和自适应稀疏深度卷积提取烟叶的深层特征，自适应计算通道间的权重，关注影响分类性能的重要特征，可以提高网络的分类性能；自适应注意力模型模块可以嵌入经典卷积神经网络，具有特征提取的能力，获得了最佳分类准确率，为烟叶等级判定提供了一个有效的方法。