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公开(公告)号：CN119228929A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411231910.0
申请日：2024-09-04
Applicant: 南开大学
IPC: G06T11/00 , G06T9/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于生成先验扩散的图像压缩感知重建方法。本发明克服了现有数据驱动图像压缩感知方法对先验信息利用不足的问题，融合深度展开网络和扩散生成模型，提出了一种基于生成先验扩散的两段式图像重构方法。在第一阶段的训练中，使用变分编码器学习自然图像的紧凑先验表达，并在深度展开重建网络中设计动态近端映射模块嵌入先验信息。在第二阶段，冻结先验学习模型的参数，应用轻量化的扩散模型推断图像先验，并嵌入到深度展开网络，完成图像重建。多个基准集上的实验结果显示，本发明提出的图像压缩感知重建方法与现有方法相比，能提升自然图像的重建质量。
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公开(公告)号：CN116777800A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310573755.X
申请日：2023-05-22
Applicant: 南开大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于信号处理和深度学习技术领域，具体涉及一种应用于压缩感知的自然图像重构方法。针对如何实现自然图像的稀疏采样与高质量重构这一问题，本发明提出了一种用于压缩感知图像重构的具有持久长短期记忆的新型深度展开网络。该网络同时实现了图像自适应采样与恢复的约束优化，利用注意力机制和长期记忆流解决了现有深度展开网络中表征力不足和特征信息长距离传输时出现的内在信息损耗问题。设计了级内注意力机制和级间记忆力机制，并集成于展开网络的近端映射模块中，实现了长短期特征记忆的持久性存储和传输。本发明提出的方法与现有方法相比，可在保持重构速度的同时，有效提升图像的重构质量。
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公开(公告)号：CN109978949B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910236562.9
申请日：2019-03-26
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明针对如何在农作物自动化采摘过程中识别并定位农作物这一问题，提出了一种基于计算机视觉技术的YOLOv3算法与点云图像坐标法相结合的农作物识别定位方法。本发明首先利用Kinect v2深度相机获取场景的RGB图像以及深度图像，再通过YOLOv3算法对RGB图像中的多种类目标农作物进行识别，选择合适的方法确定目标农作物的特征点，最后通过点云图像确定特征点的三维坐标。实验结果表明，使用本发明方法识别出的农作物准确度高，空间位置定位误差小，与RGB图像分割法和LTLS坐标变换法相比，不仅精度高，且实现方法简单，便于操作，可为接下来使用机械臂对农作物执行采摘操作奠定良好的基础。
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公开(公告)号：CN113408524A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110657852.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于深度学习与图像处理算法技术领域，具体涉及一种应用于Mask Rcnn图像处理算法的网络结构设计与实现及增添边缘损失方法。本发明提出了一种基于Mask Rcnn的农作物图像分割提取算法。首先对Fruits 360数据集进行预处理，利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask Rcnn网络模型构架，在网络设计中增添路径聚合与特征增强功能，优化了区域提取网络和特征金字塔网络。通过ROIAlign中的双线性插值法来保存特征图的空间信息，最后为进一步提高分割掩模边缘精度，在ROI输出的mask分支中增添微全连接层，并使用sobel算子预测目标边缘，在损失函数中加入边缘损失。通过与传统图像提取算法对比实验结果表明，本发明方法性能优异，准确性、鲁棒性和网络的泛化性能均有更优良的表现。
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公开(公告)号：CN112738273A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110061903.0
申请日：2021-01-25
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于智能监测技术管理领域，具体涉及一种应用于奶牛养殖环境的智能监测方法。本发明所提供的方法包括信息采集节点、网关和监测系统，所述采集节点与所述监测系统之间通过无线通信模块与其所属范围内的网关构建双向通信链路，所述无线通信模块是指蓝牙和Wi‑Fi通信模块。本发明设计分时连接机制轮询连接采集节点，增强了蓝牙通讯的稳定性，保障了数据传输的可靠性；分析数据变化趋势，所述采集节点的采样频率进行自适应调控，节省了节点的能耗；应用可视化工具库，搭建数据分析模块，增加了环境信息展示的直观性。相较于传统的监测方法，本发明降低了系统的开发、维护和使用难度，大幅提升监测方法的智能程度和实际应用效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109946752A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910196274.5
申请日：2019-03-15
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器网络的智能机器人竞速计分系统。本发明所述系统硬件包括激光发射模块、激光接收模块USB-无线网关模块。激光接收、发射模块成对布置于路径的起点、终点。各模块以射频片上系统为控制核心。USB-无线网关模块使用USB接口与计算机连接，在计算机上位机软件中显示计时数据，可根据当前状态选择性关闭激光收发模块以降低功耗。激光收发模块以电池供电，使用激光对射传感器检测机器人穿过一对激光发射、接收模块触发计时。激光接收模块向USB-无线网关发送本地时间戳，以提高计时准确性。本发明适用于半尺寸电脑鼠、古典电脑鼠、循迹自走车等新兴智能机器人竞赛计分中，缩小系统体积，解决了计时可靠性问题。
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公开(公告)号：CN109714814A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910125261.9
申请日：2019-02-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络数据传输和恢复的方法，针对实时性要求不高的无线传感器网络，周期进行采集和传输数据，包括传感器节点传输数据方法和对应的基站接收到数据后恢复数据方法两个方面。传感器节点每周期随机选取确定数量的少量时序，感知信息得到数据，基于无线传感器网络数据随时间变化小的特点，传感器节点去除未感知的时序，得到新的不含零的数据集，根据压缩感知方法进行数据编码压缩并传输；基站接收到数据后先用重构方法重构出少量时序的数据集，再用矩阵填充方法恢复出完整数据。本发明能够在低采样率和高压缩率下实现数据的传输和恢复，大幅度减少数据采集和传输量，从而减少能耗，延长网络生命周期。
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公开(公告)号：CN108583090A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810396324.X
申请日：2018-04-27
Applicant: 南开大学
IPC: B43L21/00
CPC classification number: B43L21/00
Abstract: 本发明涉及一种自动擦拭黑板设备，利用摄像头识别擦拭区，并通过微机再结合巧妙的机械结构控制黑板擦擦除识别区域粉尘，属于图像识别与自动化领域。传统的擦拭方法，费时且对擦拭人身体有害；而目前市面上出现的一些自动擦除设备，多是全区域擦拭，擦拭过程中无选择性、效率低、操作时间长且浪费能源。本发明包括智能图像识别、微机控制、机械运动结构三大模块，利用摄像头拍下当前黑板整体情况，并将信息反馈到微机，微机通过对图片进行二值化处理，智能识别出擦除区，再通过微机控制电机转动，进而控制黑板擦实现有目的地擦拭黑板。本发明的主要用途是：取代传统的黑板擦擦拭方法，实现高效且智能的自动擦拭黑板。
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公开(公告)号：CN108509382A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810276062.3
申请日：2018-03-27
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA实现超长序列快速卷积运算的方法。首先通过AD采样模块对两路信号进行采集，然后将采集到的两路数据按顺序分别存入FPGA外部的两片随机存储器(SRAM)中，之后在突发长度内按相反的顺序从两片SRAM中取出数据进行快速卷积运算，同时将运算得出的大量数据存入FPGA外部的DDR2中，最终实现了基于FPGA对两路信号的快速卷积运算。
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公开(公告)号：CN108388177A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810173025.X
申请日：2018-02-27
Applicant: 南开大学
IPC: G05B19/042 , G05B11/42
CPC classification number: G05B19/042 , G05B11/42
Abstract: 一种半尺寸电脑鼠运动控制系统，属于自动控制技术领域。本发明采用STM32微控制器作为处理单元，普通空心杯电机作为动力装置，磁编码器作为测速装置，通过PID反馈控制算法驱动半尺寸电脑鼠平稳运动。该控制系统包括处理器、左右控制器、左右空心杯电机和左右磁编码测速器。由处理器向左右控制器分别发送期望速度，控制器通过测速器反馈调节电机转速，达到期望速度。本发明采用非接触式的磁编码器测速，达到节省空间、降低成本和减小阻力的效果；设计自适应参数PID控制算法，解决小型空心杯电机功率不足的问题。
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