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公开(公告)号：CN117689951A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311730143.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于无训练开集模拟器的开集识别方法及系统，涉及于图像分类技术领域，包括采集原始图片，构建无训练开集模拟器，对已知类图像实施局部退化操作，模拟生成未知样本；构建多变换特征提取模型，提取训练集中的已知类图像和生成的未知类样本的判别性特征；将判别性特征输入基于原型学习的特征提取器和分类器进行训练。本发明提供的基于无训练开集模拟器的开集识别方法，通过低通滤波去除图像的高频信息，将表示图像内容的低频信息的特征作为多变换特征的一部分，增强识别准确性，构建未知样本进行图像翻转不会出现较大的图像差异，提高了模型的泛化能力，使其在面对现实世界中多变和未知的数据时表现更加稳定。
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公开(公告)号：CN117689951B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202311730143.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于无训练开集模拟器的开集识别方法及系统，涉及于图像分类技术领域，包括采集原始图片，构建无训练开集模拟器，对已知类图像实施局部退化操作，模拟生成未知样本；构建多变换特征提取模型，提取训练集中的已知类图像和生成的未知类样本的判别性特征；将判别性特征输入基于原型学习的特征提取器和分类器进行训练。本发明提供的基于无训练开集模拟器的开集识别方法，通过低通滤波去除图像的高频信息，将表示图像内容的低频信息的特征作为多变换特征的一部分，增强识别准确性，构建未知样本进行图像翻转不会出现较大的图像差异，提高了模型的泛化能力，使其在面对现实世界中多变和未知的数据时表现更加稳定。
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公开(公告)号：CN118298510A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410482738.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于视频流时序动作改进的建议敏感生成系统及方法，涉及视频检测领域，其中系统部分包括：特征聚合模块、概率估计模块、提案生成模块和后处理模块；特征聚合模块与概率估计模块连接，用于将视频流中的相似特征进行聚合，得到全局结构信息；概率估计模块与提案生成模块连接，用于基于全局结构信息，生成动作概率序列；提案生成模块与后处理模块连接，用于基于动作概率序列，生成若干候选提案并对每个候选提案进行置信度评分；后处理模块用于基于每个候选提案的置信度评分，得到用于改进时序动作的建议。本发明采用“由部分到全部、自上而下”的方式，可以更好地捕获时间信息。
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公开(公告)号：CN222618490U
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202420969118.4
申请日：2024-05-07
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本实用新型涉及风机缺陷检测装置技术领域，公开了一种基于机器视觉的风机缺陷检测装置，包括两个安装板，两个安装板相对设置的一侧分别安装有一组安装架，两组安装架的内壁封闭安装有检测摄像头，位于每组检测摄像头主体之间的安装板的内壁分别安装有电机，两个电机的输出轴分别安装有联轴器，联轴器远离电机的一侧安装有转动板，通过两个安装板可以对安装架和检测摄像头起到安装的作用，而对向设置的检测摄像头可以对风机中的扇叶起到检测的作用，而电机的转动频率为设定的，从而让电机带动转动板转动，从而让转动板带动清理块对检测摄像头起到清理的作用，且子魔术贴和母魔术贴可以方便对清理块进行更换，加强检测摄像头检测图像的清晰度。
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