基于虚拟仪器的超声红外热图处理

为实现红外热图的自动快速处理和缺陷定量识别,以及提高超声红外热波技术对缺陷检测的效率,在深入研究超声红外热波检测机理的基础上,针对红外热图中存在低对比度、高噪声和高背景等问题,本文基于集成化思想构建了一套基于虚拟仪器的红外热图处理系统。实验结果表明,构建的该系统可以有效地实现热图的采集、保存及显示、热图增强和边缘检测,降低热图颗粒噪声,锁定损伤边缘轮廓,从而获得清晰的损伤热图,可为损伤的定量评估奠定基础。

基于亚像素定位的人体姿态热图后处理

为提高热图预测关节点的精度,提出了一种基于亚像素定位的人体姿态热图后处理方法,该方法包括2个策略:第一个策略是翻转图像热图的亚像素偏移处理,可以消除与原始图像热图的未对齐偏差;第二个策略是局部区域曲面拟合的热图解码,实现关节点的亚像素定位。本文热图后处理方法独立于网络模型,不需要对模型进行任何修改即可应用于当前基于热图的人体姿态估计模型。在COCO2017和MPII数据集上对本文方法进行了实验。以HRNet-W32-256×192模型和Simple Baseline-W32-256×192模型为例,COCO2017数据集上平均精度分别提高了0.9和1.1,验证了方法的有效性。