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- [发明专利]基于改进非下采样轮廓波变换的太阳电池热斑检测方法-CN201810767154.1有效
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郑茜颖;戴龙云;周海芳;程树英
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福州大学
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2018-07-13
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2022-12-23
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G06T3/00
- 本发明涉及一种基于改进非下采样轮廓波变换的太阳电池热斑检测方法。该方法具体包括以下步骤：步骤S1：建立测试图像库，将图像重采样为256×256像素；步骤S2:对重采样的图像进行严格的图像配准；步骤S3：对红外图像进行显著性检测，获得其显著图；步骤S4：分别对可见光和红外图像进行NSCT分解，得到高频和低频子带系数；步骤S5：对高频和低频子带系数分别采用不同的融合规则进行融合；步骤S6：对融合后的NSCT系数进行逆变换，得到融合图像。本发明可以实现太阳电池热斑的准确检测；热斑故障检测对于太阳电池来说是至关重要，基于视觉显著性和NSCT的太阳电池热斑检测方法精确定位热斑缺陷区域，方便故障检测和排查，及时发现故障片，灵活方便，提高效率。
- 基于改进采样轮廓变换太阳电池检测方法
- [发明专利]一种改进DSOD网络的方法-CN201910029814.0有效
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程树英;吴建耀;郑茜颖;林培杰;陈志聪;吴丽君
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福州大学
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2019-01-12
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2022-08-16
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G06N3/04
- 本发明涉及一种改进DSOD网络的方法，首先对输入图像进行预处理，将预处理后的图像输入到DSOD特征提取子网络中，在特征提取子网络的第二个转接层后加入RFB_a网络模块，经过RFB_a网络中不同采样步长的Atrous卷积提取具有不同感受野的特征，在特征提取子网络后加入采样步长为6的Atrous卷积层，将Atrous卷积层产生的特征输入到多尺度预测层中，将多尺度预测层输入到损失函数中，在损失函数中加入IOG惩罚项，防止在预测密集的同类型目标时出现同类预测框重叠。同时，在训练阶段采用预热策略设置学习率，通过设置合适的批样本大小，降低了训练网络的硬件设备要求。本发明相对于原DSOD算法具有更高的检测精度，提高了对小目标的检测能力，同时降低了训练网络的硬件设备要求。
- 一种改进dsod网络方法
- [发明专利]基于变分自动编码器的潜变量空间解耦方法-CN202210011776.8在审
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郑茜颖;曾青耀;俞金铃
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福州大学
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2022-01-06
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2022-06-14
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G06T9/00
- 本发明提出一种基于变分自动编码器的潜变量空间解耦方法，包括编码器模型设计、解码器模型设计、损失函数设计。编码器模型设计阶段使用了自注意力机制和残差网络，使得图像生成模型更有效地捕捉长期依赖关系，增强模型的维度适应性；解码器模型设计阶段将潜变量空间编码z解码，实现图像重构；损失函数设计阶段使得潜变量空间编码维度与属性值趋向单调关系，从而达到优化训练的目的。通过设计良好的编解码模型和损失函数，实现对图像数据的特征映射和参数调整，实现有效的数据降维，并保留高度的图像特征。在确保图像重建精度的前提下让解耦的潜变量空间具备更好的可解释性和模块化特征，提高潜变量空间解耦性能。
- 基于自动编码器变量空间方法
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