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公开(公告)号：CN114723049B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210450329.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度优化的类激活映射方法及装置。首先将电气设备图像输入至已训练好的卷积神经网络提取目标卷积层的特征图，同时网络输出能预测该图像类别的分数，利用反向传播计算特征图相对于分数的梯度；对得到的梯度进行优化处理，并使所有梯度都转换为正梯度后得到正相关梯度，将正相关梯度进行全局平均池化操作得到权重，最后将权重与特征图线性结合，并进行上采样和归一化操作得到初始类激活图；将得到的初始类激活图与输入图像点乘后再送入卷积神经网络，经过softmax操作后得到分数；将的分数与初始类激活图相乘，ReLU操作后得到最后的类激活图。本发明通过优化梯度使类激活图中显著性区域更加集中。
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公开(公告)号：CN117495988A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310214538.1
申请日：2023-03-08
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于图像压缩感知重建技术领域，公开了一种基于优化算法展开的图像压缩感知重建方法及系统，在采样阶段，利用卷积采样方法代替传统的随机矩阵采样，在重建阶段，将泛化型迭代阈值收缩算法展开成深度网络，并在重建子模块R中设计了跳跃信息连接结构，利用残差模块模块连接前后特征信息，避免了深度展开网络中的固有信息损失。不仅如此，在重建子模块R的后端设计了一个双尺度去噪模块，结合不同尺度的特征对图像去噪。本发明不仅实现了算法展开方法在图像压缩感知中的应用，还利用跳跃连接结构以及双尺度去噪模块提升重建效果。本发明具有更高的准确率和较好的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116402784A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310343792.1
申请日：2023-03-29
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供基于机器视觉的辅助对中方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：S1，对参考圆的图像进行霍夫圆检测，对参考圆的图像进行处理得到参考圆的圆心坐标，并进行标定显示；S2，对提取的待处理图像进行灰度化、中值滤波和霍夫圆检测处理，得到包含目标圆的图像信息；S3，确定合适的阈值，对包含目标圆的图像信息进行霍夫圆检测，只检测出目标圆，得到目标圆的圆心和半径；S4，将得到的目标圆圆心储存在数组之中，采用条件判断算法对目标圆的圆心和参考圆的圆心分别进行横纵坐标对比，根据对比结果判断需要调节的方位；S5，将目标圆的圆心和轮廓图像显示在操作界面上。本发明的对中判断显示的速度相对较快，能达到实时处理的要求。
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公开(公告)号：CN114822590B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210448675.7
申请日：2022-04-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于电网频率相位时序表征的数字音频篡改被动检测方法及装置，首先对待检测音频数据进行处理得到电网频率(ENF)成分，基于DFT1变换对ENF成分处理得到ENF相位#imgabs0#根据待检测最长时长音频计算出帧数与帧长，并对ENF相位#imgabs1#进行分帧处理获取相位时序表征；利用神经网络从ENF相位时序表征中获取ENF时序信息，经过拟合后分类。本发明能够有效提升系统的识别性能提高了模型泛化能力，优化了系统结构，提高了相应设备源识别产品的竞争力。
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公开(公告)号：CN114723049A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210450329.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度优化的类激活映射方法及装置。首先将电气设备图像输入至已训练好的卷积神经网络提取目标卷积层的特征图，同时网络输出能预测该图像类别的分数，利用反向传播计算特征图相对于分数的梯度；对得到的梯度进行优化处理，并使所有梯度都转换为正梯度后得到正相关梯度，将正相关梯度进行全局平均池化操作得到权重，最后将权重与特征图线性结合，并进行上采样和归一化操作得到初始类激活图；将得到的初始类激活图与输入图像点乘后再送入卷积神经网络，经过softmax操作后得到分数；将的分数与初始类激活图相乘，ReLU操作后得到最后的类激活图。本发明通过优化梯度使类激活图中显著性区域更加集中。
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公开(公告)号：CN117456250A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311417853.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的高压输电线路巡检方法及系统，首先采集高压输电线路图片；然后利用本专利设计的轻量化卷积构成的神经网络，对采集的图片进行定位和识别，以目标框的形式输出目标样本在图像或视频中的具体位置和所属类别。本发明提出了一种轻量化卷积以应用到现有的参数量和浮点数较大的目标检测模型中，以降低模型的参数量和浮点数，同时保证检测精度的可靠性。
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公开(公告)号：CN114822590A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210448675.7
申请日：2022-04-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于电网频率相位时序表征的数字音频篡改被动检测方法及装置，首先对待检测音频数据进行处理得到电网频率(ENF)成分，基于DFT1变换对ENF成分处理得到ENF相位根据待检测最长时长音频计算出帧数与帧长，并对ENF相位进行分帧处理获取相位时序表征；利用神经网络从ENF相位时序表征中获取ENF时序信息，经过拟合后分类。本发明能够有效提升系统的识别性能提高了模型泛化能力，优化了系统结构，提高了相应设备源识别产品的竞争力。
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