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基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备: 本发明公开了基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备；包括步骤：构建模型，训练模型包括前后级联的多个卷积模块，在第一卷积模块之后，至少有一个卷积模块的输入端和输出端之间设置有短连接通道，短连接通道的输出特征与卷积模块的...; 姜晓恒徐明亮吴欣怡崔丽莎吕培周兵郭毅博

基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备: 本发明公开了基于深度学习的飞机挂架检测方法以及终端设备；包括步骤：构建模型，训练模型包括前后级联的多个卷积模块，在第一卷积模块之后，至少有一个卷积模块的输入端和输出端之间设置有短连接通道，短连接通道的输出特征与卷积模块的...; 姜晓恒徐明亮吴欣怡崔丽莎吕培周兵郭毅博; 文献传递

基于视觉的焊缝识别方法、系统、设备及介质: 本发明公开了一种基于视觉的焊缝识别方法、系统、设备及介质，方法包括以下步骤：对RGB图像和深度图像分别进行特征提取，获得多级RGB编码特征和多级深度编码特征；对多级RGB编码特征和多级深度编码特征进行特征增强和跨模态特征...; 徐明亮姜晓恒郝世隆卢洋崔丽莎

融合先验知识推理的表面缺陷检测: 2024年; 当前基于深度学习的表面缺陷检测方法主要侧重于单独识别缺陷实例,即仅从区域特征方面考虑缺陷检测。然而,这种方法忽略了缺陷之间的高层关系,难免会出现缺陷检测误差。针对上述问题,提出了一种融合先验知识推理的表面缺陷检测网络(PKR-Net)。PKR-Net主要由2个部分组成,即显性知识推理模块(EKRM)和隐性知识推理模块(IKRM)。EKRM通过构建显性关系图(ERG)来捕获数据集中缺陷之间的全局共现关系得到共现关系特征,而IKRM通过构建隐性关系图(IRG)来捕获图像中缺陷之间的局部空间关系得到空间关系特征。最后将得到的共现关系特征和空间关系特征进行融合,并重新送入分类层和回归层以改进检测效果。在工业缺陷数据集Textile,NEU-DET和GC10-DET上进行实验验证,实验结果表明,该网络模型相比基线模型Faster RCNN,其mAP分别提升了14.8%,8.2%和18.9%,与其他缺陷检测模型相比能够达到更好的检测性能,验证了模型的有效性。; 姜晓恒段金忠卢洋崔丽莎崔丽莎; 关键词：表面缺陷检测先验知识目标检测

一种基于深度学习的纺织品关系抽取方法: 本发明公开了一种基于深度学习的纺织品关系抽取方法，包括步骤：第一步，获取纺织品领域非结构化文本数据，对文本数据进行预处理形成数据集，关系分类器利用神经网络对数据集进行特征提取，计算反向交叉熵；第二步，利用反向交叉熵计算对...; 徐明亮刘允姜晓恒卢洋崔丽莎

基于卷积神经网络特征增强的小目标检测研究: 目标检测是计算机视觉领域的研究热点之一，也是其他高级视觉任务的研究基础，如图像理解和实例分割等，它广泛应用于无人驾驶系统、工业检测、智能视频监控、航空航天等诸多领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，一般目标检测的精度...; 崔丽莎; 关键词：小目标检测卷积神经网络多尺度融合视觉认知

一种基于多模态视觉的缺陷检测方法及系统: 本发明公开了一种基于多模态视觉的缺陷检测方法及系统，方法包括以下步骤：对RGB图像和深度图像分别进行特征提取，获得多级RGB编码特征和多级深度编码特征；对多级RGB编码特征和多级深度编码特征进行跨模态特征融合，获得多级R...; 徐明亮姜晓恒杨谦威卢洋崔丽莎

矩形网格上二元六次C1样条曲面和插值曲面: 对于平面上的一个正方形区域的均匀剖分，计算出了C1连续的插值型样条函数，通过计算验证了在均匀矩形网格上分片表示的C1连续的插值型样条函数的最低次数是六次的.在给出一般表达式基础上，分析了插值型样条基函数的对称性，单位分解...; 崔丽莎; 关键词：插值曲面样条函数对称性

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崔丽莎