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[发明专利]基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法及装置-CN202310970792.4在审
发明人：余洪山;宋晓敏;陈同嘉 -专利权人：泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测的密闭空间异常火焰检测方法及装置，通过获取密闭空间内采集的待检测图像；构建改进的YOLOv5网络并进行训练，得到异常火焰检测模型，改进的YOLOv5网络采用MobileNetV3卷积模块替换YOLOv5网络中的每一个普通卷积，MobileNetV3卷积模块包括第一卷积层、深度可分离卷积层、全局平均池化层、两个全连接层和第二卷积层，MobileNetV3卷积模块中的输入特征依次经过第一卷积层、深度可分离卷积层、全局平均池化层、两个全连接层和第二卷积层，得到第一输出特征，输入特征与第一输出特征进行跳跃连接，得到第二输出特征；将待检测图像输入异常火焰检测模型，得到检测结果；根据检测结果判断是否触发警报，该方法的检测精度高、速度快、准确度高。
基于目标检测密闭空间异常火焰方法装置

[发明专利]一种相似度矩阵引导的少样本语义分割方法及系统-CN202310636592.5在审
发明人：余洪山;马小菊;杨振耕;陈同嘉;谢同同;谢理根 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种相似度矩阵引导的少样本语义分割方法及系统，该方法首先通过深度学习分别提取支持图像与查询图像特征；接着利用支持图像及其真值标签对计算查询图像和目标类别的相似度矩阵；然后通过掩码平均池化获取目标类别的特征表征作为该目标类原型；将获取的多种特征经过通道注意力处理，输入空洞空间金字塔池化网络，再经过卷积分类输出最终的精细化分割结果；最后通过训练数据对原型特征生成网络以及多特征融合的精细化语义分割模块网络进行优化，利用训练好的模型对新类别的查询图像进行像素级分割。本发明的少样本语义分割方法具有应用简单、通用性强等突出优点。
一种相似矩阵引导样本语义分割方法系统

[发明专利]一种基于域不变语义类原型的少样本语义分割方法及系统-CN202210913076.8在审
发明人：杨振耕;余洪山;孙玮;何勇;邹艳梅;陈同嘉;马小菊 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于域不变语义类原型的少样本语义分割方法及系统，该方法首先通过深度学习分别提取目标域图片与源域图片特征；然后通过掩膜平均池化获取目标域图片某一类的平均特征表征作为该目标类原型；其次在源域图像上逐像素寻找该像素最近的目标类原型实现源域图像分割，并通过源域图像标记训练语义特征网络；最后通过训练好的语义特征提取网络实现域不变类原型提取，并通过基于原型的语义分割即计算每一像素的最相似的类原型实现目标域图片的分割。本发明的语义分割迁移方法具有训练简单、通用性强等突出优点。
一种基于不变语义原型样本分割方法系统