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公开(公告)号：CN119048463A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411140469.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/70 , G06T5/50 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种雾天宽视场视频图像变化检测方法及装置，方法包括：基于颜色衰减先验对单幅图像进行去雾，获取去雾后的清晰图像；通过反正切比算子和极值像素比算子对去雾后的清晰图像进行处理，分别得到两幅差异图；结合图像能量特征和拉普拉斯金字塔对获取的两幅差异图像进行自适应融合得到融合后的差异图并结合中值滤波进一步去噪；对去噪后的融合差异图像进行去均值归一化操作，压缩传感器噪声引起的变化与未变化像素之间的差异得到最终差异图；基于像素最邻近关系初始化聚类原型的EN‑K‑Means聚类算法对最终差异图进行聚类分析得到最终的二值图像。装置包括：处理器和存储器。本发明可以有效减少误报警情况发生。
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公开(公告)号：CN118692105A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410745995.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于点框架的多类农作物害虫识别与计数方法、装置，本发明使用轻量级的目标检测网络YOLOv7‑tiny的骨干和颈部网络来提取图像中的特征并进行多尺度融合；接着，对于YOLOv7‑tiny输出的特征图，回归分支和锚点生成模块共同生成预测目标的位置信息，使用点坐标表示，而分类分支负责预测目标的类别，使用softmax函数输出每个类别的置信度分数；然后，通过匈牙利算法，选择置信度分数和像素距离的组合作为成本度量，一对一地为目标匹配预测点，最终输出害虫的精确位置和类别。本发明能够处理从不同距离和角度拍摄的图像中的害虫，优化了小型和高密度害虫的识别能力，显著提升了监测效率和精确性，减少人力需求，支持实时决策，并有助于科学喷洒农药，减轻环境负担。
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公开(公告)号：CN118366564A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410325640.3
申请日：2024-03-21
Applicant: 新疆大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种城市中未来PM2.5浓度预测方法及系统，包括：利用Pearson相关系数，构建PM2.5浓度与其它气体浓度、气象特征的相关系数矩阵，对输入变量之间的线性关系进行评估，确定LSTM网络模型和引入时空注意力机制的TCN组合模型输入特征；引入时空注意力机制，提取城市污染物浓度序列数据集中每一时间步之间的时间依赖关系以及每一时间步中的输入特征之间的关系；构建LSTM网络模型和引入时空注意力机制的TCN组合模型；利用所提出模型进行输入特征的提取和融合，进行模型训练参数调优后，以空气污染物浓度和气象数据作为训练好的预测模型输入进行预测，使用两个模型的均方根误差，进行自适应反比加权融合两个网络模型预测结果得到最终预测结果。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN118351397A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410504001.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种基于深度判别的低照度宽视场图像变化检测方法及装置，方法包括：在用于训练的双时相图像数据上制作关于物体和噪声变化特征的训练和验证数据集，并对ON‑DisNet进行训练；在测试数据上计算全局差异图像，并根据预设的宽能量阈值检索变化对象；对检索到的变化对象进行归一化和形态学融合滤波；利用训练后的ON‑DisNet来判别检索到的变化对象是物体还是噪声，并根据真实物体的变化、方位和尺度信息从输入的双时相测试图像中获取局部图像对；使用WeibDO从局部图像对中提取局部差异特征并创建局部差异图像；应用LoG‑Graph对局部差异图像进行二元分割，生成局部变化图，并将其合成为全局变化图。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN118333966A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410439647.8
申请日：2024-04-12
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种低照度宽视场条件下的视频图像变化检测方法及装置，方法包括：引入高斯核二次平滑算法，对输入的图像视频帧进行预处理，通过二次卷积平滑得到更加抗噪的图像；采用联合差异图的变化检测方法，设计了符合低照度图像特性的反双曲余切对数比算子和切比雪夫加速的多尺度稠密光流算法；采用基于分形理论的自相似融合方法将包含不同特征的差异图集成起来，将自相似系数作为融合参数，使差异图保留变化部分并抑制噪声；采用自适应阈值去噪得到最终的变化检测结果。装置包括：处理器和存储器。本发明既能对抗低照度环境下的随机噪声，又能检测到淹没在黑暗中难以检测的暗变化、小变化，快速准确提升检测率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118071772A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410255525.3
申请日：2024-03-06
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/11 , G06T5/50 , G06T5/70 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06T7/136 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于优化的引导滤波图像融合变化检测方法及装置，方法包括：通过极值最小尺度差异算子、像素值差异值对同一场景不同时相的图片进行处理，获取差异图；采用导向滤波的方式，在全局尺度上对差异图进行融合，以获得最优化的差异图；对时相图I1和I2使用均值滤波器得出每一个差异图对应的基层差异图，通过pca融合得到优化后的亮度显著图F1和F2作为生成显著图的图像，根据最大显著性的原则来确定权重图；对权重图进行正则化用于双尺度差异图重建，获取最终差异图；在聚类分割阶段通过引入软阈值函数对最终差异图进一步处理，用于抑制存在的异常噪声。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN118051806A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410265000.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/10
Abstract: 本发明为一种多时空特征融合增强的网络流量分类模型及其方法。一种多时空特征融合增强的网络流量分类模型，包括：空间特征提取模块、时序特征提取模块、融合模块；所述的空间特征提取模块采用CNN进行空间特征提取；所述的时序特征提取模块进行时序特征的提取，采用BiLSTM网络提取前后依赖信息，并将两者相融合以增强流量表征；所述的融合模块：对局部特征和整体特征进行融合，将融合结果输入Softmax分类器中用于分类。本发明所述的一种多时空特征融合增强的网络流量分类模型及其方法，免去了领域专家和人工提取特征的成本的同时，网络流量分类任务的准确性高，具有较强泛化能力，可以用于许多实际应用场景。
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公开(公告)号：CN116912126A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310925175.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明提供了一种高亮度车牌图像增强方法，属于图像处理领域。具体通过对高亮度区域在RGB通道重建，并进行gamma校正，之后通过色调映射窗口实现局部的线性调整，进行引导滤波优化实现恢复高亮度区域细节信息的效果；本发明的对于高亮度局部区域的细节恢复效果明显，且恢复后的图像符合人眼的视觉效果，具有更高的清晰度；针对过曝光区域的处理会影响相邻区域的对比度产生明显变化，为了避免此类问题发生，采用小窗口在图像的全局范围内处理，这样做还能够有效抑制结果图像中伪影以及光晕的产生；改进的引导滤波方法涉及的目标函数优化仅需几个参数就可以灵活地调整图像质量，以满足压缩范围比和应保留的细节需求，同时能够提升方法滤波处理效率。
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公开(公告)号：CN110047045B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910282629.2
申请日：2019-04-10
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明实施例提供一种去除遥感图像中薄云的方法及装置，所述方法包括：将待处理的遥感图像分解成高频子带和低频子带，所述高频子带用于指示所述遥感图像中的地表物体，所述低频子带用于指示所述遥感图像中的薄云；削弱所述低频子带中的系数；根据削弱后的低频子带中的系数和所述高频子带中的系数，重构所述遥感图像；从重构后的遥感图像中获取反射图像，并将所述反射图像作为去除薄云后的遥感图像。能够避免亮度信息对去除薄云后的遥感图像的干扰，提高去除薄云后的遥感图像的质量，进而提高去除薄云后的遥感图像的可读性，便于人们对去除薄云后的遥感图像中的地表物体信息进行判读。
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公开(公告)号：CN110060278B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910324595.9
申请日：2019-04-22
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/254
Abstract: 本发明实施例是关于一种基于背景减法的运动目标的检测方法及装置，涉及图像识别技术领领域，主要解决的技术问题是运动目标检测效果较差。检测方法包括：基于视觉背景提取子算法构建视觉提取背景样本模型；根据视频的图像构建图像像素的辅助背景样本模型；分析视频的图像像素在前景和背景之间转换程度的闪烁程度，对于闪烁程度满足预设条件的闪烁像素，采用辅助样本模型中与闪烁像素位置对应的样本替换，以生成闪烁分析后的图像；根据视觉提取背景样本模型对闪烁分析后的图像中像素分类前景像素和背景像素，根据前景像素生成运动目标。相对于现有技术，可以有效抑制动态像素对运动目标的检测，提高了运动目标检测效果。
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