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公开(公告)号：CN111488520A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010198233.2
申请日：2020-03-19
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种农作物种植种类推荐信息处理装置、方法及存储介质，装置包括：土壤原始数据采集模块、合成处理模块、土壤合成数据集计算模块、目标参数计算模块和推荐信息获得模块，土壤原始数据采集模块用于从待测土壤中采集多个土壤原始数据，根据多个土壤原始数据得到土壤原始数据集；合成处理模块用于将土壤原始数据集进行合成处理，得到土壤合成数据集；土壤合成数据集计算模块用于对土壤合成数据集进行计算，得到目标参数，目标参数用于计算目标平面Z；目标参数计算模块用于对目标参数进行计算，得到目标平面Z。本发明解决了土壤数据不平衡问题、小样本多分类问题，减少种植决策者的主观意向和其他客观因素影响。
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公开(公告)号：CN111008956A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911103773.1
申请日：2019-11-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的梁底裂纹检测方法、系统、装置和介质，方法包括获取桥梁底面的多个原始裂纹图像，并对所有原始裂纹图像进行预处理，得到多个处理裂纹图像；从所有处理裂纹图像中获取多个待拼接裂纹图像，基于SURF图像处理方法，将所有待拼接裂纹图像进行拼接，得到待检测裂纹图像；获取预设的神经网络裂纹检测模型，并利用所述神经网络裂纹检测模型对所述待检测裂纹图像进行检测，得到目标裂纹图像；对所述目标裂纹图像进行分析，得到裂纹检测数据。本发明能避免图像拍摄距离对梁底裂纹识别和检测的影响，提高裂纹检测精度，能够避免微小裂纹的图像被当做噪声过滤掉，极其适用于微小裂纹的检测。
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公开(公告)号：CN112734642B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110035136.6
申请日：2021-01-12
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度纹理转移残差网络的遥感卫星超分辨率方法及装置，属于遥感卫星图像超分辨率领域，该方法包括：将下采样后的目标低分辨率图像通过深度残差网络进行特征提取，对提取出的特征图进行两次上采样操作，使其与原高分辨率卫星图像大小一致；由多尺度残差模块内使用不同卷积的残差块提取特征图特征信息，使用交叉的方式实现特征信息共享，残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合；通过特征融合来更新目标低分辨率卫星图像的特征图以生成最终的高分辨率卫星图像；利用判别器对生成的高分辨率图像与原始的高分辨率图像进行对比。本发明所提出的网络优于其他最新的遥感卫星图像超分辨率算法，能生成更高质量的卫星图像。
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公开(公告)号：CN110458758A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910687010.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种图像超分辨率重建方法、系统及计算机存储介质，其方法包括以下步骤，S1，将原始图像重塑为固定大小尺寸的图像，得到原始高分辨率图像，将原始高分辨率图像进行插值下采样，得到低分辨率图像；S2，基于生成网络对低分辨率图像进行基于边缘增强的超分辨率重建，得到超分辨率图像；S3，基于判别网络和原始高分辨率图像对超分辨率图像进行真伪判别。本发明其将单一的低分辨图像通过边缘细节信息增强表达，在原始超分辨率重建生成网络中加入边缘增强融合网络提高了图像超分辨率重建性能，获得更清晰的重建图像；另外，判别网络也可以提升边缘增强生成对抗网络的重建性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110458758B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910687010.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种图像超分辨率重建方法、系统及计算机存储介质，其方法包括以下步骤，S1，将原始图像重塑为固定大小尺寸的图像，得到原始高分辨率图像，将原始高分辨率图像进行插值下采样，得到低分辨率图像；S2，基于生成网络对低分辨率图像进行基于边缘增强的超分辨率重建，得到超分辨率图像；S3，基于判别网络和原始高分辨率图像对超分辨率图像进行真伪判别。本发明其将单一的低分辨图像通过边缘细节信息增强表达，在原始超分辨率重建生成网络中加入边缘增强融合网络提高了图像超分辨率重建性能，获得更清晰的重建图像；另外，判别网络也可以提升边缘增强生成对抗网络的重建性能。
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公开(公告)号：CN111105354A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911349902.5
申请日：2019-12-24
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源深度残差网络的深度图像超分辨率方法及装置，属于深度图像超分辨率领域。由于彩色图像拥有丰富的纹理信息，本发明利用纹理信息丰富的彩色图像引导深度图像进行重建。因为残差信息代表图像的高频信息，因此本发明首先将高分辨率图像下采样至目标低分辨率图像，并且在双分支网络中分别提取输入的低分辨率彩色图像和深度图像的残差信息，然后将提取到的彩色图像和深度图像的残差信息在融合网络中进行融合，最后利用融合后的残差信息和输入的低分辨率深度图像对高分辨率深度图像进行重建。通过本发明提升了网络的重建性能，使得重建后的深度图像有较高质量的纹理信息。
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公开(公告)号：CN110930309A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911140189.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Inventor： 卢涛 , 王宇 , 张彦铎 , 姚全锋 , 杨泳 , 吴昊 , 石子慧 , 石仝彤 , 陈冲 , 许若波 , 周强 , 郝晓慧 , 魏博识 , 郎秀娟 , 吴志豪 , 王彬 , 陈中婷 , 王布凡 , 刘奥琦 , 陈润斌
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图纹理学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：首先将高分辨率人脸图像对下采样至目标低分辨率人脸图像对，将目标低分辨率人脸图像对进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用残差池化模块网络提取脸部纹理多尺度特征。然后，将提取的脸部多尺度特征发送到纹理注意力模块，以通过计算注意图来融合补偿纹理信息，收集最相似的特征，以更有效的提高SR性能。最后，通过特征融合来更新目标视图图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN110580680A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910849721.2
申请日：2019-09-09
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于组合学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：对下采样得到的低分辨率人脸图像进行组件分割；将低分辨率人脸图像和分割后的人脸组件图像块进行分块操作，分出相互重叠的图像块；将图像块输入各组件生成对抗网络产生高分辨率组件图像块，由上采样后的低分辨率人脸背景图像生成高分辨率人脸背景图像；通过融合网络提取高分辨率图像块特征及人脸背景图像组件特征；将两种特征进行融合后，重建得到目标人脸组件图像块；通过人脸组件在人脸图像中的坐标点，将目标人脸组件图像块对应合并至高分辨率人脸背景图像中，形成高分辨率人脸图像。本发明可以提高网络的重建性能，产生更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN221782850U
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202420133504.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 武汉工程大学 , 双鸭山市建龙矿业有限公司
IPC: G09B25/00
Abstract: 本实用新型涉及放矿实验装置结构技术领域，具体地指一种无底柱分段崩落放矿法实验装置。包括实验框架、调节单元、回采进路和矿铲，实验框架是上下两端开口且侧面透明的中空箱体结构；多个调节单元竖向间距可调的叠加布置于实验框架的一侧，调节单元可拆卸的连接于实验框架，调节单元上布置有多个横向位置可调的通孔；回采进路是沿垂直调节单元插入通孔的通道结构，回采进路的上端设置有可沿垂直调节单元方向调节的盖板；矿铲是一端穿过回采进路伸入实验框架内进行矿石铲挖的挖斗结构，矿铲铲入深度可调的穿设于回采进路内。本申请的实验装置结构简单，操作使用方便，极大程度提高了实验效率，降低了试验难度。
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