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[发明专利]一种基于深度学习的电池表面缺陷检测方法和装置-CN202310901937.5在审
发明人： 胡友章;闫超;袁良垲;李胜军;李捷 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的电池表面缺陷检测方法和装置，包括：采集电池表面图像，对电池表面图像进行预处理，得到预处理后的电池表面图像；构建缺陷检测深度学习模型，并基于预处理后的电池表面图像，对缺陷检测深度学习模型进行模型训练和模型测试；并将经过模型训练的最优缺陷检测深度学习模型移植到边缘计算平台中，实现在边缘计算平台上的实时处理。本发明首先是利用卷积神经网络进行特征提取，避免了复杂的预处理和特征提取过程，极大简化了电池表面缺陷检测流程，能够更加准确高效的完成缺陷检测任务；其次将模型进行轻量化然后部署到边缘计算平台中，为边缘端实现实时处理缺陷检测任务提供了可能。
一种基于深度学习电池表面缺陷检测方法装置

[实用新型]一种光电探测系统-CN202320477579.5有效
发明人：闫超;袁良垲;邓尧;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01V8/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种光电探测系统，涉及光电探测技术领域，包括：二维转台、光电载荷、电源控制箱、计算平台以及连接各器件单元的配套线缆，所述光电载荷固定连接并电连接于所述高精度二维转台，所述高精度二维转台通过配套线缆电连接于所述电源控制箱，所述电源控制箱通过配套线缆电连接于计算平台；本实用新型，利用多(高)光谱相机成像机制，可同时获取场景的强度信息和光谱信息，可实现车载伪装目标检测跟踪、地物场景分类等功能；可根据使用需求及场景进行成像体制的配置；可保证高速转动状态下成像清晰，且不影响静态拍照的成像质量，同时适用于高灵敏度相机和曝光时间较长的相机，具有较好的功能扩展性。
一种光电探测系统

[发明专利]一种基于用户意图提取识别的内容中心网络缓存方法-CN202310335970.6在审
发明人： 胡友章;赵峙岳;姚月;徐强;蒋定德;李捷 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04L67/5682 文献下载
摘要：本发明提供一种基于用户意图提取识别的内容中心网络缓存方法，包括如下步骤：S1，用户提出新请求时从用户请求数据中提取用户请求意图；S2，当有新的内容到达节点时，进行内容流行度预测；S3，计算新的内容和节点的匹配程度；S4，基于用户请求意图和预测的内容流行度进行缓存阈值判断；S5，基于匹配程度和缓存阈值判断进行缓存。本发明提出了基于用户请求意图的路径缓存策略，当新的内容到达边缘路由器时，根据内容和用户请求意图的匹配程度，并结合预测的内容流行度和节点的缓存空间来进行缓存放置决定，用户可以更轻松地获取感兴趣的内容。本发明提高了缓存内容多样性和缓存命中率，降低了网络流量开销。
一种基于用户意图提取识别内容中心网络缓存方法

[发明专利]一种牙齿分割建模方法和装置-CN202110855137.5有效
发明人：张伊慧;李胜军;王正伟;刘志刚;胡友章;王志勇;闫超;晏开云 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司;成都玻尔兹曼智贝科技有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种牙齿分割建模方法和装置，属于医学图像处理技术领域，解决了现有方法鲁棒性较差、对噪声敏感等问题。方法包括：对CBCT图像序列进行数据清洗、标注和预处理以建立CBCT三维牙齿数据集；建立三维卷积神经网络模型，包括编码分支、第一解码分支、第二解码分支和融合模块；利用CBCT三维牙齿数据集对三维卷积神经网络模型进行训练以获得预测模型，将待分割的CBCT图像序列输入预测模型以获得牙齿分割概率图；采用中心点聚类法对牙齿分割概率图进行后处理，将假阳性分割结果剔除，得到三维牙齿分割点云；采用移动立方体算法将三维牙齿分割点云进行三维重建，得到牙齿三维模型。能够准确预测牙齿区域。
一种牙齿分割建模方法装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法-CN202010907242.4有效
发明人：王志勇;王正伟;刘志刚;付强;闫超;李胜军;白虎冰;张伊慧;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法，该方法中的卷积神经网络包括顺次相连的输入层、空间信息提取层、光谱信息提取层、全连接层模块以及分类器；输入层用于将高光谱图像像素转换为输入图像块；空间信息提取层主要用于提取高光谱图像的空间信息；光谱信息提取层主要用于提取高光谱图像的光谱信息；全连接层模块用于将高维度的特征向量转换为低维度的特征向量；分类器用于将全连接层模块得到的特征向量进行归一化，进而对高光谱图像所属类别进行预测分类。应用本发明能够同时提取高光谱图像的空间信息和光谱信息，且能够很好的平衡分类速度和分类精度。
一种基于卷积神经网络光谱图像分类方法

[发明专利]一种二次雷达应答信号并行处理方法和装置-CN202210252664.1在审
发明人：李胜军;姚月;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种二次雷达应答信号并行处理方法和装置，方法包括：采用锁页内存的方式进行二次雷达信号数据传输；采用数字下变频技术将数字载频信号还原成两路数字基带信号；利用GPU对两路基带信号进行差分数字解调；利用GPU对经过差分解调后得到的两路抽样信号进行数字相关处理；利用GPU进行恒虚警检测；利用GPU进行数据解码，即可完成应答信号的处理。本发明采用CPU‑GPU架构处理二次雷达应答信号，克服了传统雷达信号处理方法在处理大规模数据时表现出的不足，能有效降低代码开发难度，提高程序可移植性。
一种二次雷达应答信号并行处理方法装置

[发明专利]一种基于小样本的低慢小目标雷达回波识别方法-CN202210213465.X在审
发明人：李胜军;胡友章;王沫然;王正伟;刘志刚;王梦馨 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本的低慢小目标雷达回波识别方法，包括以下步骤：构建雷达回波识别网络模型，所述雷达回波识别网络模型包括残差网络特征提取模块、融合双向长短记忆网络的多头注意力机制的记忆增强模块和相似性度量模块；采用数据集对雷达回波识别网络模型进行训练、验证和测试。
一种基于样本低慢小目标雷达回波识别方法

[发明专利]一种交互式牙齿三维图像的显示及更新方法、装置及系统-CN202210109870.7在审
发明人：晏开云;王正伟;刘志刚;闫超;张伊慧;王志勇;李胜军;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司;成都玻尔兹曼智贝科技有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了本发明实施例公开的一种交互式牙齿三维图像的显示及更新方法、装置及系统，方法包括：S101：获取与口内CBCT图像数据对应的原始牙齿三维图像数据；S201：读取原始牙齿三维图像数据并生成原始牙齿切片图像、显示，并根据原始牙齿三维图像数据获取对应于各个牙齿的多个第一三维模型并显示；S301：对至少一个第一三维模型进行第一操作；S401：切片更新；S501：根据多个第二三维模型多次重复步骤S301、S401。本发明将变化前后的三维模型通过二维的切片图像更新显示出来，利用二维图像的变化来指导三维模型的交互操作，提高交互的准确性及直观性，同时可以实现各个牙齿的独立交互。
一种交互式牙齿三维图像显示更新方法装置系统

[发明专利]一种基于图像分割的高光谱目标检测方法-CN202010687080.8有效
发明人：王志勇;王正伟;刘志刚;付强;闫超;李胜军;白虎冰;张伊慧;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2020-07-16 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像分割的高光谱目标检测方法，属于目标检测技术领域，解决了现有技术中在获得较为精确的高光谱目标信息上还存在一定困难的问题。本发明中基于图像分割的高光谱目标检测方法，包括以下步骤：对高光谱图像进行图像分割，得到高光谱图像中的像素的所属类别和二维的高光谱分割图像；基于高光谱分割图像，进行像素聚类，获得每一类别对应的聚类中心点集；基于高光谱分割图像以及聚类中心点集，进行图联通性判断，获得与每一类别对应的优化聚类中心点集；基于高光谱分割图像以及优化聚类中心点集，输出目标信息。提高了检测和识别高光谱目标信息的精确度，能够更加准确、高效地获得高光谱目标信息。
一种基于图像分割光谱目标检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的马赛克多光谱图像伪装目标检测方法-CN202011181749.2有效
发明人：闫超;刘志刚;付强;王正伟;张伊慧;王志勇;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的马赛克多光谱图像伪装目标检测方法，属于目标检测技术领域。该方法包括以下步骤：构建包含伪装目标的马赛克多光谱图像数据集，并将所述数据集划分为训练数据集和测试数据集；基于特征提取网络构建包含损失函数的目标检测模型；采用所述训练数据集对所述目标检测模型的损失函数进行迭代训练，并将测试数据集输入所述训练的目标检测模型进行检测识别，得到训练完成后的目标检测模型；将待检测的马赛克多光谱图像输入所述训练完成后的目标检测模型检测识别出马赛克多光谱图像中的伪装目标。本发明解决了现有技术对伪装目标检测能力与精度不高的问题。
一种基于深度学习马赛克光谱图像伪装目标检测方法

[发明专利]一种牙齿图像分割方法和装置-CN202110850238.3在审
发明人：王志勇;张伊慧;王正伟;李胜军;刘志刚;闫超;胡友章;晏开云 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司;成都玻尔兹曼智贝科技有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种牙齿图像分割方法和装置，属于图像分割和重建技术领域，解决了现有技术中相邻接触的牙齿彼此分割错误的问题。该方法包括：获取输入对象，输入对象是牙齿二值图像；从输入对象中提取前景标记和背景标记，并获取边界梯度；将牙齿二值图像、前景标记、背景标记和边界梯度作为分水岭算法的输入参数，生成初始分割图像，使得初始分割图像中的不同牙齿具有不同的编号值；初始分割图像结合牙齿结构修正获得修正前景标记，将牙齿二值图像、修正前景标记、背景标记和边界梯度作为分水岭算法的输入参数，生成修正分割图像；以及对修正分割图像进行牙齿结构修正以获得输出分割图像。能够校正分割错误以提高分割精度。
一种牙齿图像分割方法装置

[发明专利]一种交互式对象更新方法、装置及处理系统-CN202110851785.3在审
发明人：王志勇;冯胜;晏开云;李胜军;张伊慧;王正伟;刘志刚;闫超;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司;成都玻尔兹曼智贝科技有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种交互式对象更新方法、装置及处理系统，属于图像处理技术领域，解决了现有分割方法中存在局部分割错误等问题。方法包括：检索参考图像和与参考图像相对应的分割图像，参考图像为CBCT图像；从分割图像中提取不合格子对象，不合格子对象包括分割图像的子对象切片与参考图像中正确的牙齿走向不一致的子对象；对不合格子对象进行二次分割和/或合并操作，并且将不合格子对象更新为合格子对象；以及将更新的合格子对象和分割图像中剩余的合格子对象进行整合为重新分割图像，并且更新重新分割图像中的各个子对象的编号，其中，更新的重新分割图像中的不同牙齿具有不同编号。通过局部分割和/或合并操作大幅度提高了分割速度和准确性。
一种交互式对象更新方法装置处理系统

[发明专利]一种交互式牙齿分割方法、装置和处理系统-CN202110860343.5在审
发明人：王志勇;王正伟;刘志刚;李胜军;张伊慧;闫超;晏开云;胡友章 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司;成都玻尔兹曼智贝科技有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种交互式牙齿分割方法、装置和处理系统，属于图像处理技术领域，解决了现有方法存在局部牙齿分割错误等的问题。该方法包括：在2D空间和3D空间中显示参考图像和患者图像；对2D空间中的两个或多个不合格子对象分别设置两个或多个标记并将两个或多个标记划分为两个或多个标记集；根据两个或多个标记集将患者图像中一个或多个子对象分割和/或合并为两个或多个子部分并利用两个或多个子部分实时更新患者图像；在更新患者图像后，用户根据在2D空间和3D空间中显示的患者图像交互式地增加、删除或调整标记，并重复以上分割和/或合并和更新步骤。通过对不合格子对象设置标记修正牙齿错误分割区域以减小工作量并提高牙齿实例分割精度。
一种交互式牙齿分割方法装置处理系统

[发明专利]一种三维模型配准方法、设备及存储介质-CN202110655430.7在审
发明人：闫超;胡友章;王正伟;刘志刚;张伊慧;王志勇;李胜军;晏开云 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维模型配准方法、设备及存储介质，包括步骤：将三维模型数据分为源模型A0与目标模型B0；对A0预处理，将处理后的A0输入训练后的MeshSegNet网络进行分割，将分割出的部分模型进行后处理得A1；选取目标模型B0的配准部分B1；对A1与B1进行粗配准，得线性变换矩阵，并对A1进行变换得A2；对A2与B1进行细配准，得线性变换矩阵，并对A2进行变换得到配准后的三维模型A3。本发明能针对模型精度、模型外形有较大差异的多模态三维模型数据实现配准，有效减少三维模型数据中非重叠部分在配准过程中的干扰，提高了配准结果的准确性；对模型初始位置要求不高，提高了方法的鲁棒性，拓宽了应用范围。
一种三维模型方法设备存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的高光谱图像伪装目标检测方法-CN202010135340.0在审
发明人：闫超;张伊慧;付强;王正伟;胡友章;王志勇 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的高光谱图像伪装目标检测方法，包括如下步骤：a.构建高光谱数据集：包括高光谱数据集的采集、预处理、划分和标注的步骤，得到训练数据集和测试数据集；b.构建目标检测模型：使用开源的Mask R‑CNN模型，并针对输入的高光谱数据集对Mask R‑CNN模型进行调整，构建目标检测模型；c.训练模型：使用训练数据集对步骤b构建的目标检测模型进行训练；d.测试模型：使用步骤c训练后的目标检测模型对测试数据集进行检测识别。本发明利用基于深度学习的目标检测模型，同时利用高光谱图像的光谱维和空间维信息，实现了伪装目标的定位分类。
一种基于深度学习光谱图像伪装目标检测方法

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