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[发明专利]一种基于多尺度滑动窗口的两阶段配电线路缺陷检测方法-CN202311132205.0在审
发明人：梁益郝;宋艳枝;杨周旺 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-09-05 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及配电线路缺陷检测技术领域，解决了现有技术针对配电线路缺陷检测效果不理想且难以准确识别的技术问题，尤其涉及一种基于多尺度滑动窗口的两阶段配电线路缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：S1、通过无人机以多角度拍摄不同配电线路、不同杆塔的若干张图像，并对若干张图像所存在的缺陷的部位或主体进行标注以形成初始数据集；S2、根据初始数据集构建基于多尺度滑动窗口的目标检测训练集。本发明通过结合主体检测和分类的两阶段缺陷检测方法，先使用目标检测模型识别出图像中可能发生缺陷的主体部位，再裁切下来使用分类模型来判断该主体部件是否存在缺陷，实现更加高效且通用的配电线路缺陷检测。
一种基于尺度滑动窗口阶段配电线路缺陷检测方法

[发明专利]一种基于风格迁移的图像分割域泛化方法-CN202311036723.2在审
发明人：王瑞;宋艳枝;杨周旺 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-08-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，解决了前基于风格迁移的方法难以在生成多样化风格的同时保留图像的结构信息的技术问题，尤其涉及一种基于风格迁移的图像分割域泛化方法，该方法包括以下步骤：S1、从包含多个源域的训练数据集P中提取纹理结构特征；S2、采用训练数据集P训练基于局部不变性的随机风格生成模型。本发明通过局部纹理不变约束和域无关的随机变量实现图像生成，进而构建模拟域偏移的情景训练方案，使得模型更加关注图像的内容，减少对于风格信息的依赖，能够在生成多样化风格的同时保留图像的结构信息，有效提高了模型在未知域上的分割准确率，提升了模型部署的效率。
一种基于风格迁移图像分割泛化方法

[发明专利]一种保持结构的三维模型智能编辑方法-CN201811549405.5有效
发明人：石磊;杨周旺;王康;王士玮 -专利权人：广东三维家信息科技有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种保持结构的三维模型智能编辑方法，设计三维模型智能编辑技术领域。本发明包括模型分析、模型编辑。本发明通过采用球体、圆柱、长方体作为控制器对三维模型进行聚类分析获取与零部件自身逼近的控制器且不同控制器间建立了相应的关系；同时对聚类分析获取的控制器分别进行位置调整、形状缩放、举证变换；实现了语义结构信息编辑，增加了必要的语义结构信息和必要的尖锐图形特征，提高了编辑效果。
一种保持结构三维模型智能编辑方法

[发明专利]融合图像处理算法和深度学习的印刷缺陷检测方法及系统-CN202211376432.3在审
发明人：宋艳枝;刘子恒;杨周旺 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合图像处理算法和深度学习的印刷缺陷检测方法及系统，包括：采用两阶段two‑stage方法对降噪后的印刷图片进行点位子图抠取，从而将印刷整图分为三类子图：常量子图、变量字符子图、条码二维码子图；针对常量子图，采用差分法进行缺陷检测；针对变量字符子图，添加数据构造模块，减少人工标注成本，搭建使用SiLU作为激活函数的Yolo‑V5模型对变量字符进行分割，对于分割后的单个字符，利用差分法对字符进行缺陷检测；针对条码二维码子图，搭建改进嵌入向量生成方式的Padim模型对条码二维码进行缺陷检测；最后综合各子图的缺陷检测结果作为输出，很好地发挥了图像处理算法和深度学习各自的优势，检测效果比直接利用整图做缺陷检测有了较大提升。
融合图像处理算法深度学习印刷缺陷检测方法系统

[发明专利]一种基于深度神经网络的三维模型参数化方法-CN201811534717.9有效
发明人：马阳玲;杨周旺;王康;王士玮 -专利权人：广东三维家信息科技有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的三维模型参数化方法，涉及三维模型参数化技术领域。本发明包括：建立包含两个隐层的从三维空间到二维空间的神经网络模型并通过神经网络模型获取网格的参数化坐标；利用所述神经网络模型通过所述参数化坐标重建三维网格；采用loss函数为约束条件对所述神经网络模型训练。本发明对约束条件中的loss函数为约束条件进行了改进，对扭曲较大的网格的曲面参数化具有很好的效果，与传统的ARAP方法需要初始值不断迭代，而本发明的神经网络模型不必给出特定的初始值，给出随机值就能有效的获取曲面参数化坐标，方便快捷，提高计算效率。
一种基于深度神经网络三维模型参数方法

[发明专利]一种文本抽取任务中的事件分割抽取方法及系统-CN202211366417.0在审
发明人：宋艳枝;吴同洲;杨周旺 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开一种文本抽取任务中的事件分割抽取方法及系统，包括：采用Span片段的数据分割标注策略，搭建基于预训练模型的神经网络分割算法模型，使网络能够学习到事件的首尾token位置，进行事件的分割，以此减少抽取模型单次处理事件的数目；搭建基于预训练模型的神经网络抽取算法模型，将事件抽取任务转换成为论元识别，事件划分及图搜索三个子任务。上述方法能够避免抽取模型解码过于复杂，提升文本事件抽取的正确率，减少抽取错误。此外，本发明简单易实施，采用分割与抽取Pipeline的方式大大提升了文本事件抽取的正确率，抽取效率高，并且理论上不存在传统自回归模型的曝光偏差问题。
一种文本抽取任务中的事件分割方法系统

[发明专利]一种基于笔画交互的实时3D黏土建模方法-CN201811550446.6有效
发明人：万云翀;杨周旺;王康;王士玮 -专利权人：广东三维家信息科技有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于笔画交互的实时3D黏土建模方法，涉及3D建模领域。本发明包括以下：S01、对空间进行等间距逐点采样并记录各个采样点；S02、根据采样点生成空间内所有的体素以及边元素；S03、对元素的坐标按词典顺序排序并存储至平衡二叉搜索树；S04、构建空间的数据结构并生成模型网格；S05、划定空间中的影响区域以及设定区域内势函数的增减；S06、影响区域将空间中的采样点进行分类；S07、将一次拖动离散化为多次影响区域的位移；S08、重复上述步骤，实现笔画交互实时形变。本发明通过采用隐式建模手段来实现模型的构建和存储，利用设置空间势场得到需求的等值面来生成模型表面，不用考虑表面的拓扑性，轻松完成材料之间的接触和融合。
一种基于笔画交互实时黏土建模方法

[发明专利]一种基于空间四叉树的3D点云路径规划方法-CN201811532646.9有效
发明人：巫健豪;杨周旺;王康;王士玮 -专利权人：广东三维家信息科技有限公司
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于空间四叉树的3D点云路径规划方法，包括以下步骤：建立限制误差的空间曲面；对曲面求解模型轮廓边界及距离等势场；回归点云，求解距离等势场等值线上每一点处的扫略矩形扫朝向，令其为对应点的曲面法向，得到均匀的点云的空间路径覆盖。本发明采用该路径规划方法，极大地加速了空间曲面距离等势场的求解，并通过从空间曲线路径到空间具体扫描的实施，提高了曲面抗噪声干扰能力和数据点重建的速度，进而大大地提高了实际制造中材料喷涂均匀性以及重合率控制的准确性。
一种基于空间四叉树路径规划方法

[发明专利]一种对比预测编码自监督结构联合训练的语音识别方法-CN202110081797.2有效
发明人： 杨周旺;王昊;杜叶倩 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种对比预测编码自监督结构联合训练的语音识别方法，包括：获取无标签和有标签的语音数据集，并进行预处理；构建包含语音识别主任务和对比预测编码自监督结构联合训练的模型；将无标签的语音数据集作为对比预测编码自监督结构的输入，将有标签的语音数据集作为语音识别主任务的输入，对模型进行联合训练；将待识别的语音数据输入至训练后的模型，获得语音识别结果。该方法通过设计语音识别主任务和对比预测编码自监督结构联合训练的模型框架，可以使得模型学习到的语音表征既满足语音的结构信息，又适应于语音识别任务，相比于传统的语音识别监督学习方法，有更好的语音识别效果和泛化性能。
一种对比预测编码监督结构联合训练语音识别方法

[发明专利]语音识别任务中的保持注意力机制单调性方法-CN202110250627.2有效
发明人： 杨周旺;杜叶倩;王昊 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音识别任务中的保持注意力机制单调性方法，包括：通过神经网络模块，学习能够拟合注意力机制权重分布的高斯分布的参数，并进行数值计算，使之符合设定要求；将数值计算得到的参数值与注意力机制权重矩阵之间的均方误差作为单调性损失，并将所述单调性损失作为原本优化目标的正则项，得到最终的优化目标；基于所述最终的优化目标对语音识别框架进行训练。上述方法使得模型在训练和测试过程中都能保持良好的语音和文本的对齐关系，从而避免解码过长或重复解码的问题，提升模型稳定性，减少预测错误，尤其是插入错误。此外，该方法简单易实施，参数量小，只少量增加计算量。
语音识别任务中的保持注意力机制调性方法

[发明专利]一种需求导向的瓷砖铺排与切割方法-CN202111614989.1有效
发明人：徐洋;杨周旺 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种需求导向的瓷砖铺排与切割方法，其步骤包括：1、遍历所有起铺点和起铺方向，得到各自对应的整块、边角块、用料块数、内外切割次数，根据用户需求，即目标的优先级，输出最合适的若干布局与切割方案供用户选择；2、利用搜索算法和多边形布尔运算得到整块和边角块；3、基于最大匹配算法得到边角块的两两组合的最优方案；4、利用二维矩形排料算法得到切割方案和内外切割次数。本发明能自动为每个起铺点和起铺方向计算铺排方案，得到边角块、整块，并生成利用率高的切割方案和返回精确的统计信息，从而能够根据客户预先指定的优先级权重，筛选输出定制化的铺排切割方案。
一种需求导向瓷砖铺排切割方法

[发明专利]一种规则方格中药片数量检测方法-CN201711111025.9有效
发明人：崇斯杰;杨周旺;刘利刚;王士玮;王康 -专利权人：广东三维家信息科技有限公司
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种规则方格中药片数量检测方法，包括：获取给药器方格的原始图像；将给药器方格的原始图像转化为给药器方格二值图，并通过角点检测筛选法对给药器方格二值图进行检测得到矩形二值图；对矩形二值图进行轮廓检测，得到药片轮廓二值图；通过分类噪音消除法消除药片轮廓二值图中的噪音，得到去噪药片轮廓二值图；判断去噪药片轮廓二值图中是否出现药片轮廓贴合，当判断结果为否时，通过轮廓检测法对去噪药片轮廓二值图进行检测，得到药片数量；当判断结果为是时，通过凸缺陷法对去噪药片轮廓二值图进行识别，得到药片数量。
一种规则方格药片数量检测方法

[发明专利]一种语音识别任务中的训练后量化压缩方法及系统-CN202111150818.8在审
发明人： 杨周旺;胡云鹤;王星宇;杜叶倩 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音识别任务中的训练后量化压缩方法及系统，相关方法包括：通过对角矩阵来分别放缩输入向量与权重矩阵的各个行列，再进行量化，估计得到量化后计算结果的理论期望误差；设定放缩的权重矩阵量化后计算中不发生截断，并建立相应的约束条件，使用交替迭代的优化算法，求解使理论期望误差最小的对角矩阵；或者，引入预截断边界来调整约束条件，再使用交替迭代的优化算法，求解使理论期望误差最小的对角矩阵。上述方案，上述量化方法通过更精细的放缩和基于理论推导的优化算法，实现了在模型精度损失得到良好控制的同时，模型推理效率获得明显提升，即显著降低存储空间和运行时间，扩展了语音识别模型的应用场景。
一种语音识别任务中的训练量化压缩方法系统

[发明专利]一种基于成对比较的骨折区域识别方法和系统-CN201711111050.7有效
发明人：马阳玲;杨周旺;刘利刚;王士玮;王康 -专利权人：广东三维家信息科技有限公司
申请日： 2017-11-13 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于成对比较的骨折区域识别方法和系统，包括：获取训练X光图；将训练X光图分割为n个骨骼子区域；将n个骨骼子区域进行分类并构造训练样本，根据所述训练样本进行训练得到成对比较网络；获取目标X光图；将目标X光图分割为n个目标骨骼子区域；通过成对比较网络分别对n个目标骨骼子区域进行比对，得到n个目标骨骼子区域与对应部位的骨折代表元、非骨折代表元的相似性分数向量，并根据所述相似性分数向量判断n个目标骨骼子区域中的骨折子区域。
一种基于成对比较骨折区域识别方法系统

[发明专利]基于深度学习实现快速珠宝图片检索的方法-CN201711418561.3有效
发明人：朱翔宇;杨周旺;王康;王士玮 -专利权人：广东三维家信息科技有限公司
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习实现快速珠宝图片检索的方法，涉及图像检索技术领域。本发明包括如下步骤：A、对需要检索的珠宝图片进行CNN特征提取，B、额外提取一种维数较小的CNN特征，并转换成适于检索的二进制编码，C、提取检索图片的CNN特征与二进制编码，利用编码减少候选目标图片数量，D、在缩小的图片范围内使用CNN特征进行检索。本发明通过使用CNN进行图片特征提取时再额外提取一种维数较小的CNN特征并转换为二进制编码，利用编码减少候选目标图片数量，在缩小的图片范围内进行CNN特征进行检索，提高了CNN特征检索的效率。
基于深度学习实现快速珠宝图片检索方法

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