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公开(公告)号：CN110688368A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910929085.4
申请日：2019-09-28
Applicant: 武汉工程大学
Inventor： 陈灯 , 张哲泓 , 魏巍 , 张彦铎 , 李晓林 , 鞠剑平 , 唐剑影 , 刘玮 , 段功豪 , 卢涛 , 周华兵 , 李迅 , 于宝成 , 徐文霞 , 鲁统伟 , 闵峰 , 朱锐 , 彭丽 , 王逸文
IPC: G06F16/21 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种构件行为模型挖掘方法与装置，该方法包括：S1)运行包含构件的软件，动态采集构件的带参行为交互序列，构成序列集合；S2)合并具有不同参数值的相同构件行为交互序列；S3)基于合并后的构件行为交互序列构建一棵树；S4)合并树中的等价节点获得有限状态机R’；S5)根据参数观察值集合归纳参数的不变式作为有限状态机R’中对应边的守护条件；S6)计算有限状态机R’中构件行为满足参数不变式的概率；S7)基于步骤S6)中迁移发生的概率得到最终的带参概率自动机表示的构件行为模型。本发明考虑了构件行为模型中参数-构件行为之间的依赖关系并采用概率模型对模型挖掘过程中的噪声进行有效处理，可获得更精确的构件行为模型。
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公开(公告)号：CN105844641B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610172144.4
申请日：2016-03-24
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种动态环境下的自适应阈值分割方法，所述方法包括：采集目标物第一帧图像作为先验图像，提取出所述第一帧图像的中心点以及对下一帧图像预估的识别范围；以所述中心点和预估识别范围来对当前图像进行阈值分割，对分割后出来的像素求其中心点和识别范围，并用作下一帧图像的目标物识别；根据HSV与YCbCr颜色空间对目标物的识别情况来对中心点和识别范围进行判断，根据判断结果对中心点进行更新或者还原操作。本发明能以最小的阈值划分范围实现最大的阈值分割效果，且能有效地剔除噪声影响并能随环境实现自适应变化。
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公开(公告)号：CN106778766A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611031403.8
申请日：2016-11-18
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于定位点的旋转数字识别方法及系统，方法包括：S1、对输入的视频帧图像进行预处理，得到相应的灰度图像；S2、对灰度图像进行轮廓提取，得到灰度图像中的色块的定位点位置、宽度和长度；S3、根据定位点位置对灰度图像进行旋转矫正，得到矫正图像和矫正定位点位置；S4、根据矫正定位点位置、色块的宽度和长度对矫正图像进行图像分割，得到只包含数字部分的数字图像；S5、对数字图像进行灰度化，通过深度学习模型和分类器得到数字图像中的数字。本发明产生的有益效果是：保证了定位点和矫正角度的准确性，识别率高，参数设置较简单，训练速度快，实际使用时可以直接载入训练好的网络进行使用。
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公开(公告)号：CN106695226A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710065775.0
申请日：2017-02-06
Applicant: 武汉工程大学
IPC: B23K37/04
CPC classification number: B23K37/04
Abstract: 本发明公开了一种箱体类工件的夹具，至少包括：第一夹板、第二夹板及伸缩机构；所述第一夹板和所述第二夹板设置在所述伸缩机构上，并在所述伸缩机构的伸缩作用下实现间距的调整。本发明将第一夹板和第二夹板设置在伸缩机构上，并能够在伸缩机构的伸缩作用下实现对间距的调整，从而实现了对不同尺寸的箱体类工件进行加持，进而提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106650748A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611009032.3
申请日：2016-11-16
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06K9/4609 , G06K9/6256 , G06N3/0454
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的汉字识别方法，该方法包括以下步骤：1）采集训练用的文本图像；2）图像预处理：首先对图像进行非均匀光照调整，然后将图像转换为灰度图像；3）对预处理的图像进行特征提取；4）通过训练获得最终识别模型，选取测试识别正确率最高的卷积神经网络模型，作为最终识别模型；5）文字识别：对待识别的文本图像进行如步骤2）的图像预处理，采用训练所得的卷积神经网络模型进行识别，输出类别，匹配标签中汉字类别，输出汉字识别结果。本发明将提取方向特征图作为先验知识，和原始图像一起作为输入层的数据输入，以增强神经网络的识别性能，提高了汉字的识别率；且最终模型较小，计算速度快。
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公开(公告)号：CN105550649A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510906586.2
申请日：2015-12-09
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了一种基于全耦合局部约束表示的极低分辨率人脸识别方法及系统，该方法包括以下两个阶段：训练阶段和测试阶段；训练阶段包括以下三个步骤：S1、对表达字典进行更新；S2、计算其在局部约束和线性重建条件下的最优权值系数；S3、确定最优的神经元个数；测试阶段包括以下三个步骤：S4、获取待识别的低分辨率人脸图像计算其低分辨率表达系数；S5、利用高分辨率表达系数作为图像耦合局部约束特征；S6、得出识别结果。本发明提升了极低分辨率图像的表达能力，提升了在极低人脸图像上的识别率；最后通过极限学习机完成人脸识别，使识别结果更加准确。
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公开(公告)号：CN105468530A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510976002.9
申请日：2015-12-22
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3624
Abstract: 本发明公开了一种基于有限状态机的程序错误检测方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、获取有限状态机和待检测程序，从待检测程序中提取待检测的函数调用序列集合；S2、从待检测集合中获取单个待检测的函数调用序列，求解有限状态机中与该待检测序列距离最短的函数调用序列；S3、比较待检测序列和距离最短序列进行错误检测与定位；S4、完成该待检测序列的检测和修复后，记录检测到的各个错误信息及修复方案；S5、对待检测集合中的所有待检测序列检测完毕后，输出程序错误报告。本发明没有协议转换造成的开销和精度损失，能够准确的定位到程序错误的产生点，具有较高的定位精度，并且能够自动生成错误修复方案。
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公开(公告)号：CN104932865A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510405107.9
申请日：2015-07-10
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种组件协议挖掘方法、装置及系统，该方法包括：发送开始插桩指令至所述N个客户端，所述开始插桩指令中携带有需要挖掘的类的M个函数的函数标识，M为大于1的整数；接收所述N个客户端发送的所述M个函数的函数调用信息；所述函数调用信息是所述N个客户端基于所述开始插桩指令收集的信息；根据所述函数调用信息更新所述服务器中存储的所述类的组件协议。本发明提供的方法、装置及系统用以解决现有技术中的组件协议挖掘方法存在的人力耗费大和挖掘效率低的技术问题。实现了降低数据获取人力成本，提高组件协议挖掘效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN104899862A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510153103.6
申请日：2015-04-01
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局与局部阈值的视网膜血管分割算法。该方法包括以下步骤：首先，提取视网膜图像中目标与背景对比度较高的绿色通道图像并采用多尺度多方向滤波方法来增强图像；其次，在增强图像上分别使用全局阈值二维最大熵与局部阈值移动平均算法对图像进行分割以获取视网膜的主血管与细小血管部分；最后，通过区域连通性的判断，将视网膜的主血管与细小血管进行结合，分割出最终的血管网络。本算法分割效果好，考虑到使用单一阈值方法无法有效提取整体血管网络，有效结合了全局阈值二维最大熵与局部阈值移动平均的优点，分割得到的血管在细小部分更为丰富，具有较好的连通性。本发明适用于正常及病变的视网膜图像的血管分割。
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