龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明公开一种基于关键特征融合的皮带撕裂检测方法和系统，包括：采集皮带表面图像构建数据集；训练双流融合网络的共享特征层提取通用特征信息，输出融合特征图供双分支任务共享；轻量化目标检测分支通过双分支感知注意力机制，增强易漏检撕裂类别特征的感知敏感度，输出定位锚框及类别预测结果和对应置信度Cd；轻量化分割决策分支通过误检特征增强模块，精准区分干扰物与真实撕裂，输出目标真正为撕裂的预测结果和对应置信度Cs；将Cd和Cs输入置信度融合器，输出被检测目标最终分类，同时根据目标检测分支的定位结果标出最终检测锚框位置；使用训练完成的双流融合网络，对被检皮带表面图像进行撕裂检测。本发明可以对皮带撕裂进行精准检测。
主权项：1.一种基于关键特征融合的皮带撕裂检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、收集并预处理多张皮带表面图像，对所述多张皮带表面图像分别进行目标检测任务与分割任务的标注，并划分训练集和验证集；S2、将训练集中的图像输入并训练双流融合网络的共享特征层，提取通用特征信息，并进行基于双向特征金字塔的特征融合，输出融合特征图像供后续的双分支任务共享；S3、将所述融合特征图像输入并训练双流融合网络的针对漏检问题的轻量化目标检测分支，通过双分支感知注意力机制，将全局特征与漏检类别关键特征紧密结合，针对性增强模型对小目标及小样本撕裂类别的特征信息感知敏感度，输出目标检测的定位检测锚框以及目标的类别预测结果，同时输出预测类别对应的置信度Cd；S4、将所述融合特征图像输入并训练双流融合网络的针对误检问题的轻量化分割决策分支，通过误检特征增强模块，针对性提高模型对干扰物纹理特征的识别能力，精准区分图像背景中的干扰物与真正撕裂区域，输出目标是否真正属于撕裂的预测结果及对应的置信度Cs；S5、将Cd和Cs输入并训练双流融合网络的置信度融合器，输出被检测目标的最终分类，同时根据所述轻量化目标检测分支的被检出目标的预测框位置，确定目标最终被标出的检测锚框位置；S6、使用训练完成的双流融合网络，对待检测皮带表面图像进行皮带撕裂检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于关键特征融合的皮带撕裂检测方法和系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号