恭喜中國(guó)計(jì)量大學(xué)章苗獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)計(jì)量大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)的電力桿塔圖像曝光異常校正方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114820356B 。
龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202210381485.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T5/90;該發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)的電力桿塔圖像曝光異常校正方法是由章苗;鄭恩輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-04-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。
本基于改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)的電力桿塔圖像曝光異常校正方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)的電力桿塔圖像曝光異常校正方法。創(chuàng)建曝光異常的電力桿塔圖像數(shù)據(jù)集,圖像預(yù)處理,搭建改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型;建立針對(duì)性的損失函數(shù),以最小化為目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練;將待處理的曝光異常的電力桿塔圖像輸入到訓(xùn)練后的改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出得到校正后的電力桿塔圖像。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)對(duì)過(guò)曝或欠曝電力巡檢桿塔照片的自動(dòng)校正,不僅能夠減少重新拍攝的運(yùn)維時(shí)間滯后問(wèn)題,并且處理效率高,計(jì)算方便,使電力巡檢能夠?qū)崿F(xiàn)更高效智能的運(yùn)行。
本發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)的電力桿塔圖像曝光異常校正方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)的電力桿塔圖像曝光異常校正方法,其特征在于,所述方法包括如下步驟:步驟1:獲取電力桿塔圖像,創(chuàng)建一個(gè)生成曝光異常的電力桿塔圖像數(shù)據(jù)集;步驟2:對(duì)電力桿塔圖像數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理;步驟3:搭建用于校正圖像曝光異常的改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型;步驟4:根據(jù)改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型,建立針對(duì)性的損失函數(shù),并以最小化損失函數(shù)為目標(biāo)將電力桿塔圖像數(shù)據(jù)集輸入到改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練;步驟5:將待處理的曝光異常的電力桿塔圖像輸入到訓(xùn)練后的改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型中,輸出得到校正后的電力桿塔圖像;所述步驟3中:所述的改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型,主要由編碼部分和解碼部分依次連接構(gòu)成;編碼部分主要由連續(xù)三個(gè)編碼器依次連接構(gòu)成,第一個(gè)編碼器是由三個(gè)卷積模塊連接構(gòu)成,第二個(gè)編碼器和第三個(gè)編碼器均是由四個(gè)卷積模塊構(gòu)成,每個(gè)卷積模塊均是由一個(gè)卷積層和一個(gè)激活函數(shù)依次連接構(gòu)成;其中,第一個(gè)編碼器的三個(gè)卷積模塊、第二個(gè)編碼器的前三個(gè)卷積模塊、第三個(gè)編碼器的前三個(gè)卷積模塊均是以密集連接模塊的連接方式連接形成;解碼部分主要由連續(xù)三個(gè)解碼依次連接構(gòu)成,三個(gè)解碼器是由一個(gè)反卷積模塊、連續(xù)兩個(gè)卷積模塊依次連接構(gòu)成,每個(gè)反卷積模塊均是由一個(gè)反卷積層和一個(gè)激活函數(shù)依次連接構(gòu)成;所述步驟4中:損失函數(shù)設(shè)置為均方誤差MSE和SmoothL1范數(shù)兩種損失函數(shù)合并的方式,具體為: 其中,Ii表示訓(xùn)練到第i個(gè)曝光異常的電力桿塔圖像;Ji表示與第i個(gè)光照異常圖像Ii對(duì)應(yīng)的光照正常的電力桿塔圖像;F表示改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型的最后一個(gè)激活函數(shù);ω表示改進(jìn)MDIN網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù);SmoothL1表示光滑后的L1損失函數(shù)公式;N表示訓(xùn)練時(shí)正常和異常電力桿塔圖像樣本對(duì)的個(gè)數(shù);α和β表示第一、第二Gamma變換參數(shù)。
如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù),可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人中國(guó)計(jì)量大學(xué),其通訊地址為:310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)學(xué)源街258號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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