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[发明专利]一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质-CN202310417790.2有效
发明人： 吴显德;傅君梅;周瑶越;俞伟娜;鲁杰 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法对原始船舶检测模型进行修改，在保留之前检测头的参数下，增加一个或几个新的检测头的类别通道和坐标通道；更新训练集只标注新增类别的目标框，采用原始船舶检测模型对更新训练集图片进行预测，得到每张图片伪标签的预测结果；采用蒸馏的方法，针对原始类别标注在瓶颈层和检测头进行蒸馏；通过目标框的类别均值和置信度的类别均值，解决目标类别不平衡问题和易检、难检问题，加大模型对难检类别的学习，降低对易检类别的关注。
一种船舶检测方法系统计算机存储介质

[发明专利]一种压缩数据船舶检测方法、系统及计算机存储介质-CN202310335897.2有效
发明人： 吴显德;俞伟娜;张鹏;周瑶越;钱茂俊 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开一种压缩数据船舶检测方法、系统及计算机存储介质。该方法包括：利用原始图片的复杂因子对原始数据集进行压缩，筛选出简单样本集；利用原始图片的损失值挑选易简样本集；将既属于简单样本集又属于易简样本集的原始图片删除；将原始训练集中除去简单样本集和易简样本集的原始图片作为难例样本集；将难例样本集、属于简单样本集但不属于易简样本集的原始图片和属于易简样本集但不属于简单样本集的原始图片进行模型训练，得到目标船舶检测模型；将待检测图片输入到目标船舶检测模型中进行检测得到船舶位置。该方法减少了训练集数量，加快了模型训练；降低了模型对既属于简单样本又属于易简样本的过分学习；提高了模型对难例样本集的学习。
一种压缩数据船舶检测方法系统计算机存储介质

[发明专利]一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质-CN202310209497.7有效
发明人：陈江海;鲁杰;曹彩霞;吴显德;张进虎 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开一种船舶检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法包括：将原始训练集进行复制，并将复制好的图片从不同种类的数据增强中随机选择一种进行数据增强，将上述图片进行模型训练，得到第一更新船舶检测模型；对原始训练集进行不同种类的数据增强，得到增强训练集；将原始训练集、增强训练集通过第一更新船舶检测模型进行训练，计算得到全部目标的差异值，根据差异值将目标进行裁剪并粘贴到对应的原始图片中并进行融合操作，以使目标与原始图片的边缘虚化，中心突出；本发明利用原始迭代图片对增强迭代图片的引导，使模型不仅能学习原始迭代图片特征，还能学习各种场景下的增强迭代图片特征，提高不同环境下的准确率和降低错误率。
一种船舶检测方法系统计算机存储介质

[发明专利]半监督船舶分类模型训练方法及装置-CN202210721409.7有效
发明人： 吴显德;邹凡;欧阳志益;雷明根;赵立立 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督船舶分类模型训练方法及装置，其中，该方法包括：采用标定数据集分别对初始总类别船舶分类模型及多个初始单类别船舶分类模型进行模型训练，得到第一总类别船舶分类模型及多个第一单类别船舶分类模型；使用第一总类别船舶分类模型及多个第一单类别船舶分类模型分别赋值网络，并进行模型训练；使用训练得到的模型对最新的伪标签训练集进行预测，并从中删除奇异样本；将删除奇异样本的伪标签训练集作为训练集对总类别船舶分类模型进行训练，得到最终船舶分类模型。本发明降低了错误样本对模型的影响，提高模型的准确率。
监督船舶分类模型训练方法装置

[发明专利]训练图片缩放尺寸船舶检测方法及系统-CN202211250232.3有效
发明人： 吴显德;陈江海;徐登峰;邹凡;周瑶越;鲁杰;曹彩霞 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种训练图片缩放尺寸船舶检测方法及系统。其中，该方法包括：顺次获取目标船舶检测模型和图片缩放比例模型；将图片缩放比例模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中；将目标船舶检测模型的权重值插入到初始自动缩放尺寸船舶检测网络的参数中，得到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络，将训练集中每张图片输入到更新的自动缩放尺寸船舶检测网络中进行训练并调整网络中的参数，得到目标自动缩放尺寸船舶检测模型；将待检测图片输入到目标自动缩放尺寸船舶检测模型中进行检测，得到船舶位置。本发明通过在传统的自动缩放尺寸船舶检测网络中增加图片缩放比例模块，能够实现依据图片的特征进行自动缩放。
训练图片缩放尺寸船舶检测方法系统

[发明专利]一种磁芯缺陷检测方法、系统及计算机存储介质-CN202211502648.X有效
发明人： 吴显德;邹凡;李玲妃;曹彩霞 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种磁芯缺陷检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法包括：对样本训练集进行不同的处理，得到不同图片属性的样本训练集；根据不同图片属性的样本训练集构建图片属性分类模型；将原始训练集输入到初始磁芯缺陷检测模型中进行多轮模型训练，得到每张图片每轮的原始损失值；将每张图片全部轮的原始损失值输入到图片属性分类模型中进行分类训练，得到每张图片的图片属性；将包含图片属性的原始训练集输入到初始磁芯缺陷检测模型中进行模型训练得到目标磁芯缺陷检测模型；将待检测图片输入到目标磁芯缺陷检测模型中进行检测，得到磁芯缺陷位置和类别。该方法中得到的目标磁芯缺陷检测模型对于磁芯缺陷检测的准确率高。
一种缺陷检测方法系统计算机存储介质

[发明专利]一种变电站目标检测方法、系统及计算机存储介质-CN202211632345.X有效
发明人： 吴显德;李军;于超;邹凡;欧阳志益;周瑶越;曹彩霞 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种变电站目标检测方法、系统及计算机存储介质。其中，该方法包括：将人工标定训练集中所有图片输入到原始分类模型中进行多轮模型训练，得到违章分类模型；将人工标定训练集中所有图片输入到学生模型中进行模型训练，将未标定训练集中所有图片输入到教师模型和学生模型中进行模型训练；学生模型训练过程中，同时优化教师模型的缺陷；通过违章分类模型对学生模型和教师模型训练时进行监督。该方法通过学生模型和教师模型对人工标定训练集和未标定训练集进行训练，解决了变电站投入使用后训练集收集困难的问题；引入了违章分类模型，对学生模型和教师模型训练时进行监督，使得目标检测的准确率更高。
一种变电站目标检测方法系统计算机存储介质

[发明专利]通过半监督实例分割标定监控目标的方法及系统-CN202211298566.8有效
发明人： 吴显德;于超;陈江海;温志伟;徐登峰;宋春 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种通过半监督实例分割标定监控目标的方法及系统。其中，该方法包括：获取预训练模型，将所述预训练模型的权重赋值到初始学生模型的权重中，得到更新的学生模型；将所述更新的学生模型的权重赋值到初始教师模型的权重中，得到更新的教师模型；将训练集中每张图片随机进行全监督实例分割训练或自监督实例分割训练，得到目标学生模型和目标教师模型；将待检测图片输入到所述目标学生模型和所述目标教师模型中进行检测，得到目标位置和类别。通过该方法代替原先的目标检测方法，减少目标框的噪音影响，降低误检率；采用全监督实例分割训练或自监督实例分割训练，减少人工因素导致的误检；教师模型和学生模型同时训练减少训练时间。
通过监督实例分割标定监控目标方法系统

[发明专利]一种基于多源特征的磁芯缺陷检测模型训练方法及系统-CN202210857647.0有效
发明人： 吴显德;李军;邹凡;鲁杰;雷明根 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多源特征的磁芯缺陷检测模型训练方法及系统，其中，该方法包括：S101，获取目标磁芯的自然光成像图片和红外线成像图片并作为训练集进行模型训练，得到当前轮磁芯缺陷检测模型；所述模型训练包括：将两个图片进行位置校正，得到校正后的两个图片；将校正后的两个图片分别分成第一预设数量块，并一一对应进行融合，得到第一预设数量个融合特征块；可得到不同成像之间的关系，解决单一成像的局限性；将第一预设数量个融合特征块进行拼接、分块操作，降低缺陷误检和漏检，采用自注意力机制操作和全卷积操作，得到的特征图具有全局性。并且计算得到当前轮的损失值；S102，重复S101直至损失值在预设范围内波动，得到目标磁芯缺陷检测模型。
一种基于特征缺陷检测模型训练方法系统

[发明专利]船舶目标检测模型训练方法、系统及计算机存储介质-CN202211243677.9在审
发明人： 吴显德;温志伟;于超;邹凡;欧阳志益;周瑶越;曹彩霞 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种船舶目标检测模型训练方法、系统及计算机存储介质。该方法包括：步骤S101，获取原始图片集和样本图片集；步骤S102，从原始图片集中随机选取一张原始图片作为待融合背景图片，对待融合背景图片进行二值化得到待融合背景图片的水平面坐标；步骤S103，从样本图片集中随机选取一张样本图片作为待融合船舶图片，将待融合船舶图片中的船舶样本扣除并对其进行数据增强得到船舶变换图片；步骤S104，根据待融合背景图片的水平面坐标将船舶变换图片融合到待融合背景图片中得到融合图片；对融合图片进行数据增强得到融合增强图片；步骤S105，重复步骤S102、S103、S104得到融合增强图片集。该方法提高了数据的丰富度、船舶数据的利用率以及船舶图片的复杂度。
船舶目标检测模型训练方法系统计算机存储介质

[实用新型]一种用于船舶停靠的水上引导设备-CN202222358978.8有效
发明人：吴惠国;陈卫刚;徐斌;吴显德;邹凡;欧阳志益;曹彩霞 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： E02B3/20 文献下载
摘要：本实用新型提供一种用于船舶停靠的水上引导设备，包括水上引导器，电动旋转台，电磁滑座，电磁导轨，支撑台，水上人行走道和连接台，其中：水上引导器的底端通过螺栓与电动旋转台上表面的中间进行嵌套连接，且电动旋转台的底面通过螺栓与电磁滑座的上表面进行固定连接，该电磁滑座设置有相匹配的电磁导轨，并且电磁滑座嵌套在电磁导轨上。本实用新型在使用时，不需要操人员一点一点的把船开进船位中，能够使船直来直去的进行停靠，这样一来便会有效的减少船舶停靠转弯时容易发生碰撞的问题，从而有效的避免对船体还有码头造成损坏的问题，同时减少停靠时间，使其更加的安全和稳定，便于市场推广和应用。
一种用于船舶停靠水上引导设备

[发明专利]船舶信息匹配方法及装置-CN202210732075.3有效
发明人：沈琳;俞永方;吴显德;何文平;徐炜;郭艳艳;陈娟娟 -专利权人：杭州声飞光电技术有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种船舶信息匹配方法及装置，其中，该方法包括：人工识别图像中的船舶，通过像素‑经纬度的转换计算，得到画面中每个船舶的经纬度及航向。通过AIS信息计算真实船舶相应时刻的经纬度及航向，并与未匹配船舶的经纬度及航向匹配，得到图像中船舶的船名等信息。联动后台稽查数据，对所有船只在画面中显示，对稽查有问题的船只在画面中特别标注。本发明实施例通过计算监控图像中船舶状态，并将其与AIS信息中船舶状态进行匹配的方案，解决了现有技术中全景相机无法通过识别船牌获得船舶信息的问题，并通过改良的Morphing技术得到监控画面中每个像素对应的经纬度，提高识别准确率。
船舶信息匹配方法装置

[发明专利]一种基于强弱对抗训练的船舶检测模型训练方法及系统-CN202210658893.3有效
发明人： 吴显德;叶海珍;邹凡;李玲飞;张进虎 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种基于强弱对抗训练的船舶检测模型训练方法及系统。其中，该方法通过将训练集中全部图片根据对抗系数从小到大进行排序得到正序列；以及将训练集中全部图片根据对抗系数从大到小进行排序得到倒序列；每次迭代训练集分别从正序列和倒序列中取出预设数量张图片；这样可以减少船舶检测模型训练过程中受训练集复杂程度不一，导致损失值不稳定的问题，提高模型训练速度，又可以避免一次迭代数据复杂过大或过小对反向传播造成的不良反应。通过修改损失函数，即通过对抗系数计算损失权重，根据损失权重计算迭代训练集的损失值，加大对复杂样本的学习，降低对简单样本的学习，从而实现模型减少对简单样本的误检，提高复杂样本的检出率。
一种基于强弱对抗训练船舶检测模型方法系统

[发明专利]一种船舶类别分类模型训练方法、系统及计算机存储介质-CN202210525452.6有效
发明人： 吴显德;邹凡;金振中;王震艳;钱茂俊 -专利权人：浙江华是科技股份有限公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种船舶类别分类模型训练方法、系统及计算机存储介质。该方法包括：S1将原始训练集分成多个小数据集；S2.将多个小数据集分为多组训练样本；S3.将每组训练样本进行训练得到一一对应的多个船舶类别分类模型以及多个难例数据集；S4.将多个船舶类别分类模型进行融合得到预训练模型；S5.加载预训练模型并通过数据增强方法对原始训练集和多个难例数据集进行m轮模型训练，得到当前更新的船舶类别分类模型；S6.对原始测试集训练，得到当前更新的难例数据集，对其和原始训练集进行m+1轮模型训练，得到下一更新的船舶类别分类模型，重复S6进行预设轮模型训练，得到目标船舶类别分类模型。本发明中的目标船舶类别分类模型正确率高，错误率较少。
一种船舶类别分类模型训练方法系统计算机存储介质

[实用新型]一种便于拆装的防护棚-CN202220221916.X有效
发明人：徐德恒;吴显德;黄石磊;黄浩宏;胡世强 -专利权人：广东领航智慧建造科技有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： E04H1/12 文献下载
摘要：本申请涉及防护棚技术领域，且公开了一种便于拆装的防护棚，包括支撑腿，支撑腿顶部焊接有支撑柱，支撑柱顶部焊接有第一支撑套，第一支撑套套接有连接柱，连接柱顶部焊接有第二支撑套，支撑柱内侧设置有升降机构，第二支撑套顶部设置有支撑机构，升降机构包括支撑柱外表面焊接有连接环，连接环外表面焊接有连接板，连接板内侧焊接有第一连接套，第一连接套通过轴承连接有第一螺纹套，第一螺纹套底部焊接有转动盘，第一螺纹套螺纹连接有螺纹杆。该便于拆装的防护棚，当第一螺纹套转动时螺纹杆在第一螺纹套内部上下移动，使得工作人员方便调节防护棚的高度，通过四组支撑腿组成矩形结构，使得防护棚更加稳定。
一种便于拆装防护

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