摘要
本发明公开了一种基于时空特征融合增强的织物疵点检测方法,包括以下步骤:获取至少一路验布机上的织物移动图像序列数据;将所述织物移动图像序列数据输入至时空特征融合疵点检测模型,得到所述时空特征融合疵点检测模型输出的所述织物移动图像序列数据的疵点检测结果,所述疵点检测结果包括疵点类型及疵点对应的织物物理位置信息;其中所述时空特征融合疵点检测模型包括织物图像空间对齐模块、织物图像网格划分模块、预训练图像编码器模块、疵点特征增强模块、多尺度多帧一致性时间卷积滤波模块、分类头。本发明解决了相关技术中因只采用静态图像处理、未充分利用视频流的动态信息,造成织物疵点检测的准确率和鲁棒性低的技术问题。
技术关键词
织物疵点检测方法
图像序列数据
网格
图像编码器
对齐模块
滤波模块
验布机
物理
相邻两帧图像
预训练网络
输入多尺度
更新模型参数
坐标
系统为您推荐了相关专利信息
功能近红外
动态融合方法
对齐模块
神经网络模型训练
跨模态
学习诊断系统
残差卷积神经网络
数据输入装置
图形用户界面
存储装置
开关柜触头温升
声表面波谐振器
无线感知系统
谐波
压缩感知算法