恭喜成都科瑞特電氣自動化有限公司焦敏獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜成都科瑞特電氣自動化有限公司申請的專利車載礦用視頻監測的動態圖譜模態語義分割方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119625323B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510157519.9,技術領域涉及:G06V10/26;該發明授權車載礦用視頻監測的動態圖譜模態語義分割方法及系統是由焦敏;彭斌;王進;羅茂耘;趙光緒;武玉梁設計研發完成,并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。
本車載礦用視頻監測的動態圖譜模態語義分割方法及系統在說明書摘要公布了:本申請涉及計算機視覺領域,提供了一種車載礦用視頻監測的動態圖譜模態語義分割方法及系統。本發明通過車載攝像頭捕獲礦區視頻,利用預訓練的第一卷積神經網絡深度提取視頻幀特征并融合多層特征以增強表示能力,而后構建時間維度動態圖譜和空間維度動態圖譜,融合后形成動態圖譜模態,并引入注意力機制,依據特征向量相似度分配權重,聚焦關鍵區域間的相關性。利用全局平均池化層提取上下文信息,與加權后的原始特征圖結合融合全局與動態圖譜信息。此外,還結合局部上下文信息以增強特征理解?;谌嫒诤系奶卣鲌D輸出精確的語義分割結果,為每個像素分配代表其所屬物體或背景類別的標簽,實現了對礦區視頻信息的深度理解與高效解析。
本發明授權車載礦用視頻監測的動態圖譜模態語義分割方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種車載礦用視頻監測的動態圖譜模態語義分割方法,其特征在于,包括:通過車載攝像頭獲取礦區視頻信息;利用預訓練的第一卷積神經網絡模型對視頻幀進行特征提取,將不同卷積層的特征進行融合,以獲得特征集;利用視頻幀之間的時間連續性,計算相鄰幀之間的像素差異,得到幀間差分圖像;根據幀間差分圖像,檢測視頻中的運動區域;通過視覺背景提取器從礦區視頻信息序列的初始幀或多個連續幀識別靜態背景,基于圖像疊加將運動區域與靜態背景相結合,構建時間維度的動態圖譜;將視頻幀劃分為多個區域,每個區域對應一個特定的物體或背景;利用預訓練的第二卷積神經網絡模型對每個區域進行特征提取,得到區域的特征向量;根據區域的特征向量,構建空間維度的動態圖譜;將時間維度和空間維度的動態圖譜進行融合,形成動態圖譜模態;在所述第二卷積神經網絡模型特征提取后,對于每個區域的特征向量,在動態圖譜模態的基礎上,計算每個區域特征向量與其他區域特征向量的相似度,基于相似度分配注意力權重,使所述第二卷積神經網絡模型關注到與當前區域最相關的其他區域;利用全局平均池化層提取全局上下文信息,通過上采樣將全局上下文信息轉換為與經過對區域加權處理的、包含動態圖譜模態信息的初始特征圖相同空間分辨率;在相同分辨率將所述全局上下文信息與動態圖譜模態信息在對應像素位置上進行逐像素相加或相乘,以實現全局上下文信息與動態圖譜模態信息的結合;根據視頻幀中的每個區域或特定像素周圍的局部區域,獲取這些局部區域的特征表示,通過直接疊加或加權融合特征方式,將局部上下文信息與全局上下文信息進行結合;基于所述全局上下文信息與動態圖譜模態信息的結合以及局部上下文信息與全局上下文信息的結合,輸出語義分割結果;所述語義分割結果為一個包含多個像素的標簽圖,其中每個像素的標簽對應該像素在礦區視頻信息中所代表的物體或背景類別。
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