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公开(公告)号:CN112598003A
公开(公告)日:2021-04-02
申请号:CN202011499496.3
申请日:2020-12-18
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据扩充和全监督预处理的实时语义分割方法。本发明通过设置细节路径部分、空间路径部分,其中,细节路径部分利用高分辨率的输入得到丰富的边界信息,空间路径部分利用细节路径部分产生的高质量特征图获得足够大的感受野,最后利用图像融合方式进行融合处理,以达到在计算速度与分割性能之间取得良好的平衡;在空间路径部分的后面加入了注意力模块,并通过特征融合模块将细节信息和空间信息有效结合;同时,本发明还通过裁剪—粘贴小目标的方式,增加小目标点在训练集上的比重,实现提升小目标点的分割结果。
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公开(公告)号:CN119295787A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411530205.0
申请日:2024-10-30
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于改进DBSCAN和区域距离的钢板缺陷归集方法及系统,涉及钢板缺陷归集领域,方法步骤包括:采集带有缺陷钢板的图像数据;构建钢板缺陷归集模型,钢板缺陷归集模型首先采用区域距离对缺陷进行处理,再利用DBSCAN对数据进行初步聚类,划分出密度不同的区间,并在每个区间中利用K‑dist图提取距离信息;随后,根据区间内的距离信息生成Eps进行聚类;最后,根据预设规则将每个区间中的噪声点分配到相应的簇中;利用钢板缺陷归集模型完成图像数据中钢板的缺陷归集。本发明提出一种基于改进DBSCAN和区域距离的钢板缺陷归集方法,在处理复杂和集中分布的缺陷时表现出优越的聚类性能。
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公开(公告)号:CN112598003B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202011499496.3
申请日:2020-12-18
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据扩充和全监督预处理的实时语义分割方法。本发明通过设置细节路径部分、空间路径部分,其中,细节路径部分利用高分辨率的输入得到丰富的边界信息,空间路径部分利用细节路径部分产生的高质量特征图获得足够大的感受野,最后利用图像融合方式进行融合处理,以达到在计算速度与分割性能之间取得良好的平衡;在空间路径部分的后面加入了注意力模块,并通过特征融合模块将细节信息和空间信息有效结合;同时,本发明还通过裁剪—粘贴小目标的方式,增加小目标点在训练集上的比重,实现提升小目标点的分割结果。
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