公开(公告)号：CN118628883A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202311515514.6

申请日：2023-11-14

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  王奕文 ,  曾少宁

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V30/10

Abstract: 本发明属于机器学习领域，提出了一种基于深度学习的工业仪表指针读数方法及系统。系统通过基于YOLOv7网络、注意力串联ELAN模块和注意力并联ELAN模块的优化特征层堆叠和注意力计算过程，实现智能仪表视觉识别框架。刻度提取和最小二乘法的椭圆拟合方法被用于拟合刻度圆和校正仪表图像倾斜。系统进一步引入了基于U‑Net++模型的Attention模块和ECA模块，用于建模特征频道之间的相互依赖关系。滑动角被用于定位指针式仪表盘的起始指针，确定表盘的起始刻度、结束刻度和指针位置。本发明解决了工业场景中指针式仪表读数困难的问题，适应倾斜和透视效应强的指针式仪表，具有广泛的工业应用价值。

公开(公告)号：CN115908461A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211423802.4

申请日：2022-11-14

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 饶云波 ,  王奕文 ,  曾少宁

IPC: G06T7/12 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的古生物图像生成方法，包括获取古生物图像数据集和非古生物图像数据集；对古生物图像数据集和非古生物图像数据集进行预处理；将预处理后的古生物图像数据集和非古生物图像数据集进行视角图像分割处理，根据分割结果训练生成对抗网络Style GAN；利用训练后的生成对抗网络Style GAN生成第一视角图像，并与视角图像分割得到的第二视角图像进行拼接，生成新的古生物图像。本发明通过对古生物图像数据集和非古生物图像数据集进行视角图像分割后训练生成对抗网络Style GAN，从而能够生成清晰的对抗图像，并且保证图像信息更加完整。