公开(公告)号：CN115661222A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211266168.8

申请日：2022-10-17

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 戴激光 ,  许浩 ,  孔天宇

IPC: G06T7/40 ,  G06T7/00 ,  G06T5/20 ,  G06V10/75 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种具有多维注意力机制的大支持窗立体匹配方法，该方法包含构建特征提取模块，该模块利用ResNet‑50的卷积部分提取左影像、右影像的特征，并利用通道注意力和空间注意力捕获通道依赖和空间上下文依赖，以生成左右影像的特征图；构建代价卷积模块，该模块将左右影像的特征图连接构成一个代价空间；构建空洞堆叠沙漏模块，用于正则化代价空间；构建视差回归模块，该模块利用Softmax函数从预测代价中计算像素的视差值。本发明利用多维注意力机制提取图像特征的通道信息和位置信息，以解决重复纹理区域特征趋同引起的同名点计算错误问题；利用3D空洞卷积提升弱纹理区域的信噪比，以提取更多的上下文差异性信息寻找同名点。

公开(公告)号：CN116310277A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211269540.0

申请日：2022-10-17

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 戴激光 ,  孔天宇 ,  申子墨

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V20/52

Abstract: 本发明依据路面井盖病害在街景影像中的视觉表征特点，公开了一种基于改进YOLOv5的路面井盖病害检测方法。本发明具体方法包括改进网络模型的Backbone及Output两个部分。本发明首先在YOLOv5的基础上，提出新的主干网络以增强网络的特征提取能力；其次，通过在网络Backbone中应用CBAM注意力机制，减少由于背景信息干扰而引发的误检测；最后，在网络输出端增加一个检测层，来实现网络特征的充分利用，提升网络检测图像中小目标井盖的能力。本方法解决现有方法检测井盖病害精度较低且不完全的问题，可快速准确检测路面井盖病害，排除道路安全隐患，具有一定的实用意义。