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公开(公告)号：CN115170783A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210745004.7
申请日：2022-06-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种使用街景图像的快速公路路面裂缝检测方法，包括对获取的街景图像进行预处理，得到训练集和测试集；利用训练集使用VGG‑16网络结构对二分类器模型进行改进，得到改进二分类器模型；基于U‑Net网络结构将U形裂缝分割网络进行改进后集成改进二分类器模型，得到街景图像裂缝分割网络；使用训练集和测试集对街景图像裂缝分割网络进行训练和测试，得到最优裂缝分割网络；将待检测路线图像输入最优裂缝分割网络，得到裂缝检测结果，本发明通过最优裂缝分割网络在街景图像中进行学习，提高了对待检测路线图像的检测精确度，解决了现有的图像处理的算法单一，导致裂缝检测精确度低的问题。
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公开(公告)号：CN114638802A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210253650.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及道路检测技术领域，具体涉及一种改进FPHBN网络结构的路面裂缝检测方法，包括采集路面图像集；筛选路面图像集中含有裂缝的图像，将其裁剪成256×256的固定尺寸后进行标注得到GroundTrue数据，用以构建训练集和测试集；调整FPHBN模型及参数，用DeepCrack数据集对改进后的FPHBN模型进行训练；将采集到的路面裂缝图像放入训练后的FPHBN模型中进行测试，若测试结果不合格则调整FPHBN模型结构和参数重新训练，直至测试合格；利用测试合格的FPHBN模型对裂缝图像进行分类和损害程度的评估；通过改进的FPHBN网络结构，并整合空间注意力机制到特征金字塔模块，能够实现在复杂的背景环境中准确地检测出路面裂缝。
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公开(公告)号：CN114677559B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210253649.9
申请日：2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种改进ResNet‑50网络结构的路面裂缝检测方法，通过移除ResNet‑50网络的全连接层和平均池化层，将混合扩张卷积融入网络后三层中，在第二层与第三层、第三层与第四层、第四层与第五层之间加入空间‑通道注意力机制，并使用多尺度特征融合的方式对提取的特征进行融合形成改进ResNet‑50网络，并使用路面裂缝数据集对改进后的网络模型进行训练获得裂缝检测网络模型，最后使用裂缝检测网络模型进行裂缝分类和严重程度评估，改进的扩张卷积模块可以从更大范围的像素中提取特征，确保网络能获取全局特征信息，多尺度特征融合的方式对提取的特征融合提高了准确率。
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公开(公告)号：CN114612304A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210242863.4
申请日：2022-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及图像拼接技术领域，具体涉及一种改进二叉树模型的无序图像快速拼接方法；对若干无序图像归一化预处理后进行随机排序，得到图像序列；基于所述图像序列获取差异图像、相似率和匹配序列；将所述匹配序列按相似率从大到小依次与若干参考图像进行匹配，找到图像匹配对拼接，得到若干全景子图；改进二叉树，并基于若干所述全景子图制备配准索引表辅助二叉树拼接图像，得到最终全景图，通过计算每幅图像与其他图像匹配区之间的相似率来构建一个匹配序列，减少寻找图像匹配的无效匹配次数，在多幅无序图像配对并拼接后，记录拼接信息作为配准索引表，省去后续拼接中寻找图像匹配对的过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114581780A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210283169.7
申请日：2022-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及裂缝检测技术领域，具体涉及一种改进U‑Net网络结构的隧道表面裂缝检测方法，包括采集隧道表面图像集；对图像集进行筛选，得到数据集；将数据集分解为训练集和测试集，并对训练集和测试集进行标注；使用隧道表面裂缝数据集来训练改进U‑Net网络模型，得到裂缝检测网络模型；将裂缝检测网络模型加载在训练集上，得到参数权重；使用裂缝检测网络模型基于参数权重在标注的测试集上进行测试，得到预测结果；通过预测结果对裂缝检测网络模型进行评估，通过评估合格的裂缝检测网络模型使用基于连通域标记分类算法对图像集中的裂缝进行分类和严重程度评估，解决数字图像处理技术对裂缝检测的准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN114612304B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210242863.4
申请日：2022-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T3/4038 , G06T5/50
Abstract: 本发明涉及图像拼接技术领域，具体涉及一种改进二叉树模型的无序图像快速拼接方法；对若干无序图像归一化预处理后进行随机排序，得到图像序列；基于所述图像序列获取差异图像、相似率和匹配序列；将所述匹配序列按相似率从大到小依次与若干参考图像进行匹配，找到图像匹配对拼接，得到若干全景子图；改进二叉树，并基于若干所述全景子图制备配准索引表辅助二叉树拼接图像，得到最终全景图，通过计算每幅图像与其他图像匹配区之间的相似率来构建一个匹配序列，减少寻找图像匹配的无效匹配次数，在多幅无序图像配对并拼接后，记录拼接信息作为配准索引表，省去后续拼接中寻找图像匹配对的过程。
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公开(公告)号：CN114638802B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210253650.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及道路检测技术领域，具体涉及一种改进FPHBN网络结构的路面裂缝检测方法，包括采集路面图像集；筛选路面图像集中含有裂缝的图像，将其裁剪成256×256的固定尺寸后进行标注得到GroundTrue数据，用以构建训练集和测试集；调整FPHBN模型及参数，用DeepCrack数据集对改进后的FPHBN模型进行训练；将采集到的路面裂缝图像放入训练后的FPHBN模型中进行测试，若测试结果不合格则调整FPHBN模型结构和参数重新训练，直至测试合格；利用测试合格的FPHBN模型对裂缝图像进行分类和损害程度的评估；通过改进的FPHBN网络结构，并整合空间注意力机制到特征金字塔模块，能够实现在复杂的背景环境中准确地检测出路面裂缝。
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公开(公告)号：CN104680557A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510104855.3
申请日：2015-03-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种视频序列图像中的异常行为智能检测方法，涉及图像处理技术领域。本发明针对现有行为检测技术运算量大、实时性差的缺陷，通过码本背景建模和改进的粒子滤波对视频序列图像中的运动目标进行目标检测与目标跟踪，然后设置警戒线、警戒区域，根据目标检测与跟踪所得结果对运动目标的行为进行分析，对运动目标越过警戒线、运动目标进入虚拟墙、运动目标加速及其人体动作异常行为进行检测。
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公开(公告)号：CN114677559A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210253649.9
申请日：2022-03-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/00 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种改进ResNet‑50网络结构的路面裂缝检测方法，通过移除ResNet‑50网络的全连接层和平均池化层，将混合扩张卷积融入网络后三层中，在第二层与第三层、第三层与第四层、第四层与第五层之间加入空间‑通道注意力机制，并使用多尺度特征融合的方式对提取的特征进行融合形成改进ResNet‑50网络，并使用路面裂缝数据集对改进后的网络模型进行训练获得裂缝检测网络模型，最后使用裂缝检测网络模型进行裂缝分类和严重程度评估，改进的扩张卷积模块可以从更大范围的像素中提取特征，确保网络能获取全局特征信息，多尺度特征融合的方式对提取的特征融合提高了准确率。
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