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公开(公告)号：CN104463097B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201410605913.6
申请日：2014-10-31
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于局部自适应阈值分割算法的高压线图像检测方法，包括以下步骤，步骤1：读入图像，将彩色图像转换为灰度图像，并进行图像增强；步骤2：对增强后的图像进行去除背景、边缘检测和图像局部自适应阈值分割算法处理，得到目标候选区域；其中，图像局部自适应阈值分割算法处理具体为：利用预设像素大小的窗口在图像中逐像素滑动，直到遍历整个图像，在每个窗口对应的图像子区域中，计算窗口内所有像素的总和sum，若sum大于或等于阈值，那么令窗口正中间的值为1，否则令窗口正中间的值为0，其中，0表示背景，1表示目标；步骤3：对目标候选区域进行去噪，得到最终检测的高压线像素集合，并在原图上标示出高压线所在的位置。
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公开(公告)号：CN105468530B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201510976002.9
申请日：2015-12-22
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F11/36
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：CN106991734A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710157595.5
申请日：2017-03-16
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G07C5/008 , B62H5/00 , B62H5/20 , G07C5/0866
Abstract: 本发明涉及电动车安全领域，尤其涉及一种带防盗功能的电动车行车记录仪的控制方法,它包括检测车载主机的工作状态,判断行车记录仪的状态,然后再通过比对截取的照片,判断是否存在被盗风险。采用控制方法来控制行车记录仪，就可以使得行车记录仪不但具有行车记录功能而且具备防盗功能，这样整体安装比较方便且成本较低。
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公开(公告)号：CN106583878A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201710056510.4
申请日：2017-01-25
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种型材类工件的夹具，至少包括：支架；水平夹紧机构，设置在所述支架上，用于对所述支架上的工件进行水平夹紧。本发明通过水平夹紧机构对支架上的工件进行水平夹紧，从而防止了切割所得的工件下落，实现了保护工件的技术效果。
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公开(公告)号：CN105894519A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610259261.4
申请日：2016-04-25
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/20021
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于低秩恢复的鲁棒性图像分割算法，其特征在于：采用低秩空间分解得到特征空间图像，通过基于最小割/最大流的图割法，分割特征空间图像；包括以下步骤：将待处理图像划分成相互重叠的图像块，按照重叠分块时的位置将图像块转化成列向量矩阵；采用低秩矩阵恢复方法处理图像块的列向量矩阵，得到特征空间图像；通过基于最小割/最大流的图割法，分割特征空间图像。本发明通过低秩空间恢复，提取更多的图像边缘信息，使得图像标记更为准确，提高了图像的分割质量。克服了噪声点对分割质量的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105844641A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610172144.4
申请日：2016-03-24
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/20004
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：CN105787462A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610147824.0
申请日：2016-03-16
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/6256 , G06K9/6262
Abstract: 本发明公开了一种基于半耦合判决性字典学习的极低分辨率人脸识别算法及系统，该方法包括以下两个阶段：训练阶段和测试阶段；训练阶段包括以下两个步骤：S1、构建初始高、低分辨率表达字典；S2、更新初始高、低分辨率表达字典，得到标准矩阵集；测试阶段包括以下三个步骤：S3、获取极低分辨率人脸图像，求出相应的极低分辨率局部表达系数矩阵；S4、得到新的待测试系数矩阵集；S5、根据标准矩阵集和待测试系数矩阵集，得出识别结果。本发明提升了极低分辨率人脸图像的表达能力，提升了对极低分辨率人脸图像的识别率，识别效率高，识别速度较快；另外本方法在极低分辨率人脸图像的重建中也取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN104732499A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510152245.0
申请日：2015-04-01
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多方向的视网膜图像增强算法，该方法包括以下步骤：对输入的原始RGB视网膜图像进行预处理，将原始RGB视网膜图像分解成红、绿、蓝三通道图像，提取视网膜图像的绿色通道图像；对视网膜图像的绿色通道图像进行多尺度Hessian矩阵滤波，得到多尺度增强图像；对视网膜图像的绿色通道图像进行多方向二维匹配滤波，得到多方向增强图像；将多尺度增强图像和多方向增强图像进行融合，得到最终的视网膜增强图像结果。本发明利用多尺度Hessian矩阵对视网膜图像中指定宽度范围内的血管进行增强，同时利用多方向二维匹配滤波对视网膜图像中12个不同方向的血管进行增强，然后将以上两个增强结果进行融合，从而实现图像的最终增强。
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公开(公告)号：CN104574898A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410742249.X
申请日：2014-12-08
Applicant: 武汉工程大学
Inventor： 卢涛 , 程时鹏 , 李晓林 , 张彦铎 , 万永静 , 余军 , 杨威 , 朱灿基 , 冯巩 , 贺宏伟 , 鲁统伟 , 闵锋 , 周华兵 , 朱锐 , 李迅 , 魏运运 , 黄爽 , 段艳会 , 张玉敏 , 单玲玉
Abstract: 本发明公开了一种基于Zigbee的多传感器物联网监控方法及设备，其中该设备为两层Zigbee通讯网络设备，包括叶节点和汇聚节点，多个叶节点与一个汇聚节点连接；叶节点包括Zigbee节点和传感器，汇聚节点包括Zigbee协调器，该Zigbee协调器与网关服务器连接；Zigbee协调器通过不同的协调方法检测相同和不同种类的传感器的数据，并将检测的数据通过网关传输给后台。本发明适应应用场景的实际需求，可提升工业安全生产监控数据监控的稳定性。
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公开(公告)号：CN104463097A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410605913.6
申请日：2014-10-31
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于局部自适应阈值分割算法的高压线图像检测方法，包括以下步骤，步骤1：读入图像，将彩色图像转换为灰度图像，并进行图像增强；步骤2：对增强后的图像进行去除背景、边缘检测和图像局部自适应阈值分割算法处理，得到目标候选区域；其中，图像局部自适应阈值分割算法处理具体为：利用预设像素大小的窗口在图像中逐像素滑动，直到遍历整个图像，在每个窗口对应的图像子区域中，计算窗口内所有像素的总和sum，若sum大于或等于阈值，那么令窗口正中间的值为1，否则令窗口正中间的值为0，其中，0表示背景，1表示目标；步骤3：对目标候选区域进行去噪，得到最终检测的高压线像素集合，并在原图上标示出高压线所在的位置。
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