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公开(公告)号：CN114998646B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210512526.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/4007 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明是一种基于神经网络的印章识别系统及识别方法。本发明涉及图像识别技术领域，本发明为解决印章自动识别准确率较低的问题,将印章数据标注，并进行数据增广方法提高数据量，使得训练的模型具有更强的泛化能力；进一步，利用数据通过racnn网络模型进行训练，提取印章特征；最后将所得特征进行分类，得出分类结果。通过此方法训练得到的印章分类模型可以实现较高准确率的印章识别。
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公开(公告)号：CN113628235B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110505908.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PDE的自适应阈值分割签名图像二值处理方法。步骤1：将给定签名图像进行去噪处理，得到光滑图像；步骤2：利用Gamma校正对去噪后的图像进行处理，增加图像对比度；步骤3：将步骤2的增加对比度的图像，再次利用自适应阈值快速分割算法，将图像变成二值图像；步骤4：将步骤3的二值图像分割为签名字体与背景，所述签名字体对应黑色区域，所述背景对应白色区域。本发明为了解决现有签名图像分割方法计算效率低，对带噪声的图像分割效果差，处理过程中的参数需要人工手动调节的问题。
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公开(公告)号：CN107645664B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201710908118.8
申请日：2017-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于反应‑扩散方程组的彩色图像压缩方法，属于图像处理技术领域。所述彩色图像压缩方法在压缩阶段首先将彩色图像转化为灰度图像，利用JPEG压缩方法对所述灰度图像进行压缩，然后利用局部最优策略在所述彩色图像中选取一些代表像素点，进而只存储压缩后的灰度图像和选取的代表像素点达到压缩的目的；在解压缩阶段利用反应‑扩散方程组将存储的数据解压成原始彩色图像。本发明所述基于反应‑扩散方程组的彩色图像压缩方法具有降低彩色图像存储空间，使解压缩后的彩色图像的显示效果更加清晰，细节更加丰富和细致等特点。
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公开(公告)号：CN107798663A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710999736.8
申请日：2017-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于偏微分方程和BM3D的无参数化图像恢复方法，属于图像处理技术领域。传统的BM3D改进方法是直接利用现有的噪声参数估计方法得到一个参数估计，再直接带入原始BM3D方法中，但结果不稳定，本发明所述图像恢复方法利用偏微分方程对传统BM3D方法的去噪过程和噪声方差估计过程进行了改进，特点是跟偏微分方程预处理紧密融合，能使本发明所述的改进BM3D方法具有高精度和高稳定性。本发明所述一种基于偏微分方程和BM3D的无参数化图像恢复方法能够应用各种图像处理领域。
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公开(公告)号：CN118645003A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410679797.6
申请日：2024-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于二维码的室内停车场数字孪生系统及其监控方法，属于室内定位系统技术领域。为有效降低室内停车场管理系统的搭建成本，本发明包括数据采集处理模块、地图生成更新模块、故障自检模块以及用户交互模块组成，其中地图生成更新模块由车辆动态管理模块以及车辆行为模拟模块组成；数据采集处理模块分别连接地图生成更新模块、故障自检模块、用户交互模块，用户交互模块分别连接地图生成更新模块、故障自检模块；数据采集处理模块连接摄像头，用于停车场监控、捕捉和标定二维码地毯图案、获取车辆检测的视频流，对采集的数据进行处理；地图生成更新模块用于生成停车场地图的三维模型以及停车场内车辆位置的实时更新。本发明降低搭建成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107798663B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201710999736.8
申请日：2017-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于偏微分方程和BM3D的无参数化图像恢复方法，属于图像处理技术领域。传统的BM3D改进方法是直接利用现有的噪声参数估计方法得到一个参数估计，再直接带入原始BM3D方法中，但结果不稳定，本发明所述图像恢复方法利用偏微分方程对传统BM3D方法的去噪过程和噪声方差估计过程进行了改进，特点是跟偏微分方程预处理紧密融合，能使本发明所述的改进BM3D方法具有高精度和高稳定性。本发明所述一种基于偏微分方程和BM3D的无参数化图像恢复方法能够应用各种图像处理领域。
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公开(公告)号：CN113971745B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111139047.2
申请日：2021-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V30/41 , G06V30/416 , G06V30/194 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出一种基于深度神经网络的出入境验讫章识别方法及装置，所述方法首先采集图像，并对图像进行标注，然后通过回归网络对采集好的数据进行回归剪裁，对于剪裁下来的印章，再应用基于注意力机制的网络进行对国别的图像识别，之后应用参数化的Bezier曲线进行对日期的文本识别，最后再将信息整合。最终搭建前端，设计了出入境验讫章识别平台，使用十分方便。
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公开(公告)号：CN114998646A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210512526.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明是一种基于神经网络的印章识别系统及识别方法。本发明涉及图像识别技术领域，本发明为解决印章自动识别准确率较低的问题,将印章数据标注，并进行数据增广方法提高数据量，使得训练的模型具有更强的泛化能力；进一步，利用数据通过racnn网络模型进行训练，提取印章特征；最后将所得特征进行分类，得出分类结果。通过此方法训练得到的印章分类模型可以实现较高准确率的印章识别。
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公开(公告)号：CN113971745A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111139047.2
申请日：2021-09-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V30/41 , G06V30/416 , G06V30/194 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于深度神经网络的出入境验讫章识别方法及装置，所述方法首先采集图像，并对图像进行标注，然后通过回归网络对采集好的数据进行回归剪裁，对于剪裁下来的印章，再应用基于注意力机制的网络进行对国别的图像识别，之后应用参数化的Bezier曲线进行对日期的文本识别，最后再将信息整合。最终搭建前端，设计了出入境验讫章识别平台，使用十分方便。
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公开(公告)号：CN113628235A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110505908.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PDE的自适应阈值分割签名图像二值处理方法。步骤1：将给定签名图像进行去噪处理，得到光滑图像；步骤2：利用Gamma校正对去噪后的图像进行处理，增加图像对比度；步骤3：将步骤2的增加对比度的图像，再次利用自适应阈值快速分割算法，将图像变成二值图像；步骤4：将步骤3的二值图像分割为签名字体与背景，所述签名字体对应黑色区域，所述背景对应白色区域。本发明为了解决现有签名图像分割方法计算效率低，对带噪声的图像分割效果差，处理过程中的参数需要人工手动调节的问题。
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