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公开(公告)号：CN111882495A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010637669.7
申请日：2020-07-05
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明提出一种基于模糊逻辑与生成对抗网络的图像高光修复方法。在该方法中，使用模糊逻辑来对图像高光区域进行判断，并设计带有双判别器的生成对抗网络来对图像高光区域进行修复。此外，本发明在生成器网络中加入了亮度参数来控制生成图像的高光区域亮度范围，亮度参数通过模糊逻辑获得。本发明主要分为三部分，第一部分通过模糊逻辑划分高光区域；第二部分根据亮度参数生成修复图像并通过双判别器对图像进行真假判别，以便确保图像的真实性；第三部分使用图像融合技术处理图像生成部分与原图片，进一步提高高光区域修复效果。本发明较传统图像处理各方面都得到了极大的提高，尤其在图像质量方面提高显著。
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公开(公告)号：CN111325749A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010097117.1
申请日：2020-02-17
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的带出血病症的眼底血管图像生成方法，其中眼底图像生成方法包括：首先用图像分割技术从现有真实眼底图片中分割出血管树和出血块，然后利用WGAN生成眼底血管树，利用CGAN生成出血块；再把生成的眼底血管树和出血块输入到本发明改进的CycleGAN中生成完整的带出血病症的眼底血管图像。本发明把图像生成过程分为两部分：第一部分用WGAN和CGAN生成血管树和出血块，旨在生成高质量的血管图像和出血块图像，使局部信息更加真实；第二部分把生成的眼底血管树和出血块输入到本发明改进的CycleGAN中，在生成完整带出血病症的眼底血管图像的同时，进一步提升生成样本多样性，且最终生成质量得到显著提升。
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公开(公告)号：CN109596484A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910038999.1
申请日：2019-01-16
Applicant: 东北林业大学
CPC classification number: G01N15/00 , G01N15/04 , G01N15/06 , G01N2015/0092 , G01N2015/0681
Abstract: 本发明公开了一种用于观察获取森林、海滨、瀑布等自然环境中空气负氧离子与PM2.5作用过程与结果的实验装置和方法。本发明避免了由于负氧离子存在时间短的属性而导致的实验室内只能采用人工法制造负氧离子进行实验验证工作的缺陷，适合用于野外自然界尤其是森林环境下可源源不断获得实验用森林负氧离子的实验装置和方法。其组成包括：密闭玻璃容器，检测设备，通气设备，PM2.5进样总成。其特征是：所述的密闭玻璃容器上开若干孔洞用于安装检测设备，通气设备及PM2.5进样总成。本发明用于观察获取森林、海滨、瀑布等自然环境中空气负氧离子与PM2.5作用过程与结果的实验数据。
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公开(公告)号：CN108198733A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810095906.4
申请日：2018-01-31
Applicant: 东北林业大学
IPC: H01H50/64
Abstract: 本发明涉及一种电磁驱动开关电器，起特点是触点是交替工作的。传统电磁驱动开关电器一般的缺点在于触点不能交替工作，触点有积温，降低了电磁驱动开关电器的使用寿命。一种触点交替工作的电磁继电器，其组成包括：机械传动与电接触组件、导电与电接触组件、电磁机械驱动组件，所述的导电与电接触组件与电磁机械驱动组件安装在上塑料底座上，所述的机械传动与电接触组件固定在衔铁上，本发明应用于触点交替工作的电磁驱动开关电器。
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公开(公告)号：CN104008924B
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201410257305.0
申请日：2014-06-11
Applicant: 东北林业大学
Inventor： 郭继峰
Abstract: 本发明涉及一种结构可分解替换的电磁驱动开关电器。传统的缺点在于某个系统组件损坏则需整个电器包括没有损坏的部件整体换掉，比较浪费。一种结构可分解替换的电磁驱动开关电器，其组成包括：导电与电接触组件、机械传动与电接触组件、电磁机械驱动组件，所述的导电与电接触组件与电磁机械驱动组件安装在塑料底座上，所述的机械传动与电接触组件固定在衔铁（2）上，所述的衔铁侧面插入到带凹槽的塑料插接件（3）中。本发明用于结构可分解替换的电磁驱动开关。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104570729A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410680754.6
申请日：2014-11-24
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 改进型Smith预估控制算法包括以下步骤：设计模糊自适应PID控制器取代原有的PID控制器，其主要是由PID控制调节器和模糊推理机两部分构成，以误差e以及误差的变化率ec作为控制器的输入，以PID控制参数的kp、ki、kd作为输出，利用模糊控制规则对PID的控制参数进行实时修改，满足不同时刻的e以及ec对PID参数自整定的要求。加入了一个内反馈环，通过内反馈环将反馈信号同时送到预估模型和实际被控对象的输入端并与主控制的输出进行作差，然后将差值作为实际被控对象和预估模型的输入信号，同时引入了一个自适应调节器，通过不断地改变比例控制器的值，来解决因开环增益参数变化引起的偏差问题。
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公开(公告)号：CN111950619B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010779759.X
申请日：2020-08-05
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双重生成对抗网络的主动学习方法。包括如下步骤：1：利用标记池图像和未标记池图像对模型进行训练，模型训练包括表征学习和生成对抗两个部分；2：利用收敛后的模型，对待选池中的图像进行采样，之后对采样后的图像进行人工注释和图像生成；3：把采样得到的图像从待选池转移到标记池，并把生成的图像加入到待选池，根据更新后的待选池和标记池对采样模型进行训练。本发明在基于池的方法中引入生成对抗机制，赋予模型生成能力，在模型中形成两组生成对抗网络。本发明还引入了同步更新”的概念，使采样模型随采样进程同步
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公开(公告)号：CN113012171A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110356839.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协同优化网络的肺结节分割方法。包括如下步骤：1：把原始样本数据x输入到表示分割网络S中，训练分割网络的分割能力以生成带标签的数据y1；2：将带标签的样本数据y输入到生成器G中，将生成器生成数据x1和原始的样本数据x输入到判别器D中，在每次迭代结束后，对对抗网络进行更新训练；3：将带标签的真实样本数据y输入到生成器G中，将生成器生成数据x1和原始的样本数据x分别输入到判别器D和分割模型S中，在每次迭代结束后，对任务分割模型和对抗网络进行更新训练。本发明在分割模型中增加了整个架构的深度，而没有显著增加计算成本，使生成特征表示的生成器与状态鉴别器进行对抗训练。
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公开(公告)号：CN111881716A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010501858.1
申请日：2020-06-05
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多视角生成对抗网络的行人重识别方法。所述多视角生成对抗网络利用经挑选的行人数据集进行训练，能够基于给定行人图像生成该行人正面、侧面以及背面三个固定视角下的图像，不仅能够扩充现有数据集，在训练阶段提升行人重识别网络性能；而且能够在测试阶段完善查询图像不同视角下的语义特征，从而进一步提升行人重识别网络的性能。所述多视角生成对抗网络灵活性强，可以与现阶段流行的行人重识别方法进行结合，充分利用已有方法的性能基础，也可以与简单的分类网络进行结合，且都能够提高行人重识别网络的性能。
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公开(公告)号：CN113962885A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111194916.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出HR‑CycleGAN(Highlight Reduction‑CycleGAN)网络进行图像高光处理，利用风格迁移中常用的CycleGAN网络来对图像的高光区域进行修复，并改进其网络结构，添加了部分局部判别器，提高对人脸高光常见区域的高光修复效果。此外，本发明在网络中加入了亮度参数来控制生成图像亮度状况。本发明主要分为三部分，第一部分通过目标检测与模糊逻辑划分高光区域；第二部分对HR‑CycleGAN网络进行迭代训练，其中使用多个判别器对生成图像进行鉴别，提高生成图像的质量以及细节丰富度；并引入亮度信息损失函数，有效控制生成图像的高光溢出状况，达到高光去除的效果。本发明较其他改善高光溢出的图像处理方法各方面都得到了极大的提高，尤其在图像质量方面提高显著。
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