纺织品图像智能检索系统从面料图像表征、特征编码、检索策略等方面展开了研究,实现了纺织品图像智能检索,并在相关企业成功应用。研发智能检索系统具有精度高、速度快和鲁棒性强的优点,能够根据面料图像1s 内找出库存中相关产品,有助于发挥企业的历史生产经验优势以指导生产,缩短产品的生产周期,提高生产和管理水平,提升企业的行业竞争力。
从企业检索需求出发,结合纺织品图像的特点,从宏观和精细纹理的角度入手,在表征方法、多任务学习、特征编码、相似性度量、图像检索策略等方面展开了研究,提出了侧重纹理相似性、侧重颜色相似性以及侧重纹理和颜色联合相似性等满足不同需求的检索方法。提出的方法可以满足企业对于纺织品智能检索的需求,提高了检索精度和效率。
2010年毕业于江南大学纺织服装学院,获纺织工程博士学位,2019年5月晋升为教授。现任江南大学纺织服装学院副院长,教授,硕士生导师。***期间在The University of Texas at Austin研修一年。博士学位论文《基于数字图像处理的机织物结构参数识别》被评为2011年江苏省优秀博士学位论文,并获得2012年全国优秀博士学位论文提名奖,首届王善元优秀博士学位论文基金。
评价单位:“科创中国”高技术纤维与现代纺织产业科技服务团 (中国纺织工程学会)
评价时间:2023-12-01
白濛
中国纺织工程学会
中国纺织工程学会科技发展处处长
综合评价
专家组认为该科技成果在纺织品图像智能检索系统方面取得了显著的创新成果。潘如如教授领导的团队在科技研发方面表现出色,技术方案的灵活性和系统的高效性使其在实际应用中具有广泛的推广前景。建议进一步深化产学研合作,提高技术成果的市场适应性和竞争力。
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