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公开(公告)号：CN119091426A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411236548.6
申请日：2024-09-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种基于旋转小目标检测的学生指针式电表检测及读数方法。所述方法包括：首先，获取学生电学实验中指针式电表的图片数据，进行预处理后得到训练数据集；之后，搭建旋转目标检测模型，所述目标检测模型包括改进的增强有效感受野的增强扩张残差块、路径聚合网络特征融合模块和轻量检测头网络；之后，基于所述训练数据集训练所述旋转目标检测模型；之后，将待检测电表图像数据输入训练好的旋转目标检测模型，得到目标位置和类别检测结果；最后，基于所述目标位置和类别检测结果确定学生指针式电表读数。
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公开(公告)号：CN119762780A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411834284.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/01
Abstract: 本申请涉及一种基于分层并行网络的指针式压力表读数方法。所述方法包括：首先，获取指针式仪表图像，并进行预处理，得到指针式仪表数据集；之后，基于OCR分割网络进行改进，增加区域分类模块和全局上下文向量增强模块，得到分层并行网络；之后，将所述指针式仪表数据集输入所述分层并行网络中进行训练，得到训练好的图像去模糊模型；之后，将待处理指针式压力表图片输入所述图像去模糊模型，得到分割图像；最后，基于所述分割图像进行指针刻度的读数识别。提出了基于OCRNet引入区域特征分类方法、全局上下文向量增强策略的总体语义分割网络结构，改善了模型的分割性能，提高了基于深度学习的指针式仪表盘读数的准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN118887139A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410897622.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于编解码结构的双阶段图像恢复方法，包括以下步骤：S1、制作数据集；S2、构建图像恢复模型，该图像恢复模型采用基于编解码结构的双阶段网络结构；S3、对图像恢复模型进行训练，迭代至网络收敛；S4、将档案文本图片作为训练好的图像恢复模型的输入，经过模型推理后得到恢复后的清晰图像。本发明可以提升图像恢复的效果，并可以提升图像恢复模型的性能和适应性，增强模型对复杂数据的表达和学习能力。
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公开(公告)号：CN119741494A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411913502.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及语义分割技术领域，是指基于多尺度变换器的水稻遥感影像分割方法，解决了现有技术中遥感影响语义分割过程中依赖自注意力机制及多尺度特征整合能力差的问题。本发明包括以下步骤：S1.制作数据集；S2.设计并搭建训练模型；S3.进行训练，迭代至网络收敛，得到语义分割模型；S4.将新增不同月份遥感影像作为训练好的语义分割模型的输入，通过模型进行推理，得到分割地块之后的遥感影像。本发明设计了一种基于自适应多尺度混合变换器的语义分割模型，通过特征融合模块和多层优化解码器模块不仅提高了精度，也增强了鲁棒性和适应性，对于农业监测和相关应用具有较高的实用价值。
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