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[发明专利]基于PSPNet-RCNN的球机监控异常检测方法-CN202111489941.2在审
发明人：乔金明;朱耀琴 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSPNet‑RCNN的球机监控异常检测方法，具体为：采集同位置多时段曝光图像融合生成HDR图像，然后与原始位置图像进行SIFT特征配准，得到配准HDR图像并进行增强处理；将PSPNet网络金字塔池化模块的空洞卷积的空洞率增大，并对PSPNet增加编解码卷积神经网络分支，再将特征提取模块的入口增加残差卷积网络，用于双图像的输入，得到改进多尺度PSPNet网络，将其与提取HDR图像中目标信息的Mask R‑CNN网络相融合，得到PSPNet‑RCNN图像异常检测网络，用于提取图像异常区域。
基于 pspnet rcnn 监控异常检测方法

[发明专利]车辆定损方法、装置、设备和存储介质-CN201910667158.7有效
发明人：林立辉;刘金萍;尹钏;王鸿;林峰 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本申请涉及页面智能决策领域，提供了车辆定损的方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取待处理的车辆事故图像集合以及多个车辆事故案件的理赔金额；将车辆事故图像集合以及所述多个车辆事故案件的理赔金额输入搭建的语义分割网络PSPnet卷积神经网络模型，以在多组训练多组超参数下的训练PSPnet；将误差最小的一组超参数下的PSPnet作为目标PSPnet；接收到用户在终端上发送的定损请求，向客户端发送指示消息；接收所述客户端发送的车损照片后，则将客户端发送的车损照片输入至目标PSPnet，构建生成定损策略，并将定损策略发送给所述客户端。
车辆方法装置设备存储介质

[发明专利]基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法-CN202211159179.6在审
发明人：张东彦;虞俊;程涛;张淦;李威风;梁栋;黄林生;赵晋陵 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法，包括如下步骤：利用无人机采集待检测麦田图像，并进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图；将待检测RGB大图输入至训练好的Lstm_PSPNet网络中得到倒伏区域分割图；所述的Lstm_PSPNet网络包括特征图计算模块、改进后的空间金字塔池化模块以及分割预测模块。本发明通过引入具有记忆长短期信息的能力的ConvLSTM神经网络，插入卷积注意力模块CBAM以及Tversky损失函数对PSPNet模型进行改进，将不同生育期之间的时序关系进行逐网络传递，从而提高分割精度
基于 lstm_pspnet 深度学习网络小麦倒伏分割方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的滑坡灾害自动识别方法-CN202310318349.9有效
发明人：王潇;雷湘琦;刘浩宇;董建辉;唐然;赵建军;李骅锦;王毅 -专利权人：成都大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的滑坡灾害自动识别方法，涉及地质灾害识别领域，其包括以下步骤：建立滑坡解译数据库，将影像中的滑坡区域作为正样本，将影像中非滑坡区域作为负样本；构建并采用正负样本训练多路径PSPNet网络，得到训练后的多路径PSPNet网络；采用训练后的多路径PSPNet网络对目标影像进行识别，将训练后的多路径PSPNet网络的输出结果作为滑坡灾害识别结果，完成滑坡灾害自动识别。
一种基于卷积神经网络滑坡灾害自动识别方法

[发明专利]一种基于MobileNet-PSPNet神经网络模型的路面裂缝检测方法-CN202110250339.7在审
发明人：杨亚龙;苏亮亮;赵自豪;朱徐来;张睿;孙加加;李惠;白云飞;张玲;汪成 -专利权人：安徽建筑大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Mobilenet‑PSPNet神经网络模型的校园道路裂缝检测方法，方法步骤如下：S1.收集裂缝图像数据集，人工标定标签并将其转换为对应的掩码位图；S2.设计MobileNet‑PSPNetS1中处理过的图像进行训练；S3.采集校园路面图像并实时传输至终端；S4.利用MobileNet提取步骤S3中采集到的数据集图像的全局特征；S5.对步骤S4中所获得的全局特征图通过MobileNet‑PSPNet本发明通过基于PSPNet卷积神经网络改进的Mobilenet‑PSPNet对校园道路的裂缝实现实时检测，准确高效，不易产生错检漏检。
一种基于 mobilenet pspnet 神经网络模型路面裂缝检测方法

[发明专利]基于PSPNet改进的肺部CT图像分割算法-CN202210221919.8在审
发明人：王灏睿;宋博 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：发明公开一种基于PSPNet改进的肺部CT图像分割算法，步骤包括：在Kaggle上收集肺部CT图像数据，将图像进行预处理，例如图像增强、几何变换、图像裁剪等操作，随后将样本根据比例划分成训练集和测试集；构建一种改进的PSPNet的网络模型，使用轻量级网络Mobilenet系列的最新MobilenetV3算法来提取特征信息，随后引入核心模块金字塔池化模块，提高获取全局信息的能力，最后经过上采样等操作使分类出来的图像更逼近目标的真实轮廓本发明旨在采用改进的PSPNet算法应用于肺部CT分割领域，引入MobilenetV3作为PSPNet的主干提取网络，使网络趋于轻量化的同时进一步提高精度，更快的网络处理速度使得医生专家分析诊疗效率提升
基于 pspnet 改进肺部 ct 图像分割算法

[发明专利]基于PSPNet网络的无人机小麦影像倒伏区域提取方法-CN202211299681.7在审
发明人：赵晋陵;李正;张东彦;黄林生;黄文江 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及基于PSPNet网络的无人机小麦影像倒伏区域提取方法，与现有技术相比解决了难以对不同生育期小麦倒伏区域进行影像提取的缺陷。本发明包括以下步骤：训练数据的获取及预处理；PSPNet语义分割网络的构建；PSPNet语义分割网络的训练；倒伏区域待提取图像的获取；无人机小麦影像倒伏区域的提取。
基于 pspnet 网络无人机小麦影像倒伏区域提取方法

[发明专利]一种基于深度边缘检测的层次场景语义分割模型-CN201811649016.X在审
发明人：王祎男;王宇 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2018-12-30 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度边缘检测的层次场景语义分割模型，其特征在于，包括以下步骤：（1）、采用PSPNet进行语义特征的提取，采用Adam算法对PSPNet网络的参数进行设定。（2）、用PSPNet网络得到的语义特征作为输入，训练整个网络，在域转换模型的基础上，通过控制loss的大小，不断调整网络参数；（3）、采用Fully‑CRF算法对于靠近边缘处的部分进行滤波处理，得到最终结果
场景语义分割模型滤波处理深度边缘语义特征算法检测准确度分割结构网络参数整个网络最终结果边缘处域转换网络

[发明专利]一种基于PSPNet与HED相结合的医学图像骨骼分割方法-CN201911405782.6有效
发明人：陈阳;宋晓伟;高大志;陈吉瑞 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSPNet与HED相结合的医学图像骨骼分割方法，将PSPNet与HED相结合组成新的网络结构，利用有限的医学图像进行训练，将胸部图像中的肋骨与脊柱标识并进行提取。
一种基于 pspnet hed 相结合医学图像骨骼分割方法

[发明专利]基于语义分割网络PSPNet的甲状腺结节超声图像的分割方法-CN202011082848.5有效
发明人：宋军;赵蕾;韩修芹;樊红彬;郑天雷;杨娜;索晗 -专利权人：徐州医科大学附属医院
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割网络PSPNet的甲状腺结节超声图像的分割方法，进行数据的采集及预处理，结合病理诊断结果对甲状腺超声图像进行手工标记，将图像上的每个像素值分为甲状腺结节、甲状腺实质和其他内容这三类，这三类对应像素值分别为3、2、1；对语义分割网络PSPNet进行训练；对语义分割网络PSPNet分割出来的结果进行测试，计算交并比和像素精度等分割评价指标；如果测试结果未达到预期标准则需要调整网络的单次训练的样本数
基于语义分割网络 pspnet 甲状腺结节超声图像方法

[发明专利]一种山地果茶园道路识别语义分割模型构建方法-CN202111220719.2在审
发明人：吴伟斌;唐婷;赵新;刘强;韩重阳;李杰;张颖;郑泽锋;何兆铠 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：将图像尺寸统一调整到960×540像素大小，使用LabelMe标注软件对采集到的果、茶园道路图像进行语义标注S4、将标注好的果、茶园数据按照9：1比例随机分为训练集与测试集；S5、构建果、茶园道路图像识别模型M‑PSPNet；S6、超像素分割算法SLIC进行边缘优化，建立果、茶园道路图像识别优化模型MS‑PSPNet。本发明方法构建的MS‑PSPNet模型在果、茶园道路识别中具有较好的有效性和适用性，可以应用在山地果、茶园智能农业装备导航中。
一种山地果茶道路识别语义分割模型构建方法

[发明专利]基于改进PSPNet的语义分割模型-CN202111328227.5在审
发明人：郑秋梅;徐林康 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出基于改进PSPNet的语义分割算法，解决PSPNet对于小目标与物体边缘分割效果差，提高网络的分割精度。将四种深层特征图上采样与浅层特征图拼接，利用双线性插值恢复至输入图片大小，根据损失函数为每个像素分类，利用自适应时刻估计方法(Adam)优化求解模型；4)用预训练后的网络模型对输入图片提取特征，送入到改进后的PSPNet
基于改进 pspnet 语义分割模型

[发明专利]基于UGATIT联合PSPNet的微地震有效信号的初至拾取方法-CN202210626537.3在审
发明人：盛冠群;黄文轩;马凯;余梅;郑悦林;孙航;汤婧 -专利权人：三峡大学
申请日： 2022-06-04 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：一种基于UGATIT联合PSPNet的微地震有效信号的初至拾取方法，步骤为：对地下开采活动进行观测，获得真实微地震有效信号；利用有限差分波动方程正演方法生成正演模拟信号；得到的真实微地震信号和正演模拟信号制作成原始数据集网络实现“模拟信号‑真实信号”的转换，生成大量真实微地震有效信号数据；将正演模拟信号大量转换为真实微地震信号，选择具有价值的信号进行标注，并将其制成训练集，完成对训练集的扩充；利用扩容后的训练集对改进后的PSPNet网络进行训练；将待测微地震有效信号输入已训练的PSPNet网络，输出预测的概率时间序列，概率最大处时间即为初至时间，拾取微地震有效信号的初至。
基于 ugatit 联合 pspnet 地震有效信号拾取方法

[发明专利]一种智能电网中隐私保护下的非入侵负载监控方法-CN202310571110.2在审
发明人：王以良;郭亚琼;陆鑫;杨帆;周鹏;周慧凯;江樱;刘若琳;谢裕清;陈刚;李豹;孙帅;张澄心 -专利权人：国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2023-05-20 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明采用基于格的同态加密技术、秘密分享和不经意传输协议，对于深度神经网络PSPNet加以隐私保护技术，实现了隐私保护下的PSPNet深度神经网络可用于NILM任务，解决了NILM任务中用户与服务器双方的安全需求
一种智能电网隐私保护入侵负载监控方法

[发明专利]自动驾驶车辆行驶车道判别方法、系统、车辆及存储介质-CN202310001900.7在审
发明人：张忠旭;林仲涛;严旭;杨东方;邱利宏 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明涉及车辆自动驾驶技术领域，提供了一种自动驾驶车辆行驶车道判别方法、系统、车辆及存储介质，系统包括整车控制器和前视摄像头，方法步骤包括：通过前视摄像头获取道路路况图像；将视觉感知获得的道路图像输入PSPNet本发明能够通过基于PSPNet深度神经网络的语义分割技术获取语义信息，根据语义信息更准确和更抗干扰地提取车道信息，从而判定自车以及障碍物当前所占据的车道。
自动驾驶车辆行驶车道判别方法系统存储介质

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