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申请/专利权人：煤炭科学技术研究院有限公司
申请日：2024-05-07
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118172769A
主分类号：G06V20/62
分类号：G06V20/62;G06V30/19;G06V30/146;G06V30/18;G06V30/186
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本发明提供一种基于双域扩散方式的不稳定水线读数方法和系统，包括：收集并预处理多张船体水尺源域图像；进行整体加噪得到噪声图像，将噪声图像中对应水线、倒影以及船体部分分别提取出来，形成水线、倒影以及船体部分的噪声图像；将各部分噪声图像和对应的分类用文本分别输入扩散引导分类器，训练输出引导分类概率；将源域图像和引导分类概率输入到基于双域扩散方式的水线生成模型，训练输出生成的水线形状图像；将水线形状图像和源域图像分别输入动态图像读数网络，训练输出最优的水线读数；将待识别水尺图像和水线文本输入训练完成的整体模型，识别输出待识别水尺图像中的水线读数。本发明可以识别输出不稳定水线的读数。
主权项：1.一种基于双域扩散方式的不稳定水线读数方法，其特征在于，包括：S1、收集并预处理多张船体水尺源域图像，并划分为训练集与测试集；S2、对所述训练集中的源域图像进行整体加噪，得到噪声图像，并根据所述源域图像中的水线、倒影以及船体部分的位置大小，将所述噪声图像中对应的部分分别提取出来，形成水线、倒影以及船体部分的噪声图像；S3、将所述水线、倒影以及船体部分的噪声图像和对应的分类用文本分别输入扩散引导分类器，训练所述扩散引导分类器输出引导分类概率；S4、将所述源域图像和所述引导分类概率输入到基于双域扩散方式的水线生成模型，训练所述基于双域扩散方式的水线生成模型输出生成的水线形状图像；S5、将所述生成的水线形状图像和所述源域图像分别输入动态图像读数网络，训练所述动态图像读数网络输出最优的水线读数；S6、将待识别水尺图像和水线文本输入训练完成的由所述扩散引导分类器、所述基于双域扩散方式的水线生成模型和所述动态图像读数网络构成的整体模型，识别输出所述待识别水尺图像中的水线读数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 煤炭科学技术研究院有限公司 一种基于双域扩散方式的不稳定水线读数方法和系统
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