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公开(公告)号：CN116017170A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211535202.7
申请日：2022-11-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有局部强光的弱光场景成像自动曝光方法及系统，通过获取相机增益为0时的原始图像帧，判断弱光场景中是否存在强光干扰；根据是否存在强光干扰的判断结果和原始图像帧的灰度特征，计算并调整相机的目标增益；获取调整目标增益后的原始曝光图像帧，并根据当前图像帧和原始曝光图像帧判断光照是否发生变化；当判定光照发生变化时，重新获取相机增益为0时的原始图像帧并根据原始图像帧重新判断强光干扰以及调整相机的目标增益，依此循环，解决了现有曝光方法在弱光环境中受局部强光干扰导致场景暗区域曝光不足的技术问题，使相机能够在有局部强光干扰的弱光环境中获取到更多的场景图像信息，提高了复杂光照环境下的图像成像效果。
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公开(公告)号：CN119880158A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510282226.3
申请日：2025-03-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于多光谱红外的被动测温测距方法及系统，设计了多光谱长波红外检测系统，构建了多光谱红外测温测距模型，将最小化系统观测值与模型计算值之间的差异作为目标函数，采用KKT和梯度下降法初步求解了模型参数。进一步地，本发明建立了温度和距离修正模型，设计了融合数据误差项和物理信息项的损失函数，获取修正后的温度和距离。本发明通过多光谱长波红外检测系统获取特定波长的红外热图像，利用所建多光谱红外检测模型，实现了对目标物体温度和距离的同步获取，具有较高的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119850565A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411938477.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 一种透明元件微小缺陷双阶段检测方法及系统，设计了基于伪标签生成的双阶段缺陷检测网络框架。第一阶段为透明元件数据的伪标签生成，由无监督检测方法及伪标签提取策略组成，在无监督检测方法方面提出了一种空间金字塔平衡特征融合‑自适应动态调制卷积网络，该网络结合金字塔平衡特征融合以及自适应动态调制卷积增强了无监督检测网络对多尺度目标的特征提取能力以及应对更复杂数据特征的有效性和灵活性。伪标签提取策略方面提出了一种基于阈值分割与RPN提案融合的伪标签动态挖掘策略，可以直接从无监督网络检测结果直接生成多种缺陷的伪标签。第二阶段为基于伪标签的缺陷检测。本申请网络显著提高了有监督缺陷检测网络的性能。
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公开(公告)号：CN119673308A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411503081.7
申请日：2024-10-25
Applicant: 中南大学
IPC: G16C20/20 , G01N21/39 , G01N21/59 , G16C20/70 , G16C20/90 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及气体测量技术领域，公开了一种基于直接吸收光谱的甲烷浓度测量方法及测量系统，包括：采集N组不同浓度的甲烷样本得到对应真实甲烷透射光谱数据；对仿真甲烷透射光谱中添加高斯噪声得到模拟甲烷透射光谱数据；对深度残差收缩网络模型进行改进得到改进后的深度残差收缩网络模型，并构建甲烷浓度测量模型；利用训练集数据和验证集数据对甲烷浓度测量模型进行训练得到训练好的甲烷浓度测量模型；获取目标场景中的实际甲烷透射光谱数据，并将实际甲烷透射光谱数据输入训练好的甲烷浓度测量模型中得到目标场景对应的甲烷浓度数据；本发明解决了现有的基于直接吸收光谱的甲烷浓度测量方法存在噪声干扰较大，测量精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN119089376A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410984437.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 中南大学 , 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G06N5/025 , G06N5/048 , G06Q50/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及工业炉窑工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和专家知识的工业炉窑工况识别方法及系统，该方法分别建立了基于过程变量的客观证据理论模型和基于专家知识的主观证据理论模型，采用冲突再分配和证据二次融合算法，以数据‑知识联合驱动的方式进行工业炉窑工况识别，为工业炉窑的稳定运行和安全长寿提供了可靠的保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117575992A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311366335.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种烧结混料水分及其变化趋势的智能感知方法及系统，通过获取烧结混料图像，提取烧结混料图像的表层视觉特征、深层语义特征和强相关过程变量特征，并对特征进行融合，从而基于融合特征构建混料水分检测模型，同时采集连续时间内的混料水分时序数据，并基于混料水分时序数据和相关过程变量矩阵，构建水分变化趋势预报模型，对烧结混料水分变化趋势进行预报，解决了现有技术无法对烧结混料水分进行精准检测和预测的技术问题，加强了混料水分智能检测方法的可解释性，提升了检测准确性和可靠性，为现场看水操作人员提供及时、有效的辅助信息。
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公开(公告)号：CN116608955A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310408797.8
申请日：2023-04-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种粉尘干扰下熔融金属流体温度场在线检测方法及系统，通过基于可见光图像与红外热图像的特征点和互信息以及基于卡尔曼滤波的光流配准方法，分别对可见光图像和红外热图像进行空间配准和时间配准，并建立在可见光波段下基于色彩一致性的粉尘透射率估计模型，获得可见光波段下的粉尘透射率，以及通过建立可见光与红外波段之间的粉尘透射率映射模型，获得红外波段下的粉尘透射率；最后根据红外波段下的粉尘透射率和熔融金属流体温度场检测模型，实现对熔融金属流体温度场的在线检测，解决了由于粉尘干扰导致熔融金属流体温度场在线检测精度低的技术问题，克服了粉尘对红外测温的影响，实现了对熔融金属流体温度场的在线准确检测。
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公开(公告)号：CN116363029A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310143290.4
申请日：2023-02-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨层随机游走的多曝光图像融合方法及系统，通过获取多曝光图像，建立与曝光图像对应的跨层随机游走模型，跨层随机游走模型为双层拓扑结构，基于跨层随机游走模型，获得与曝光图像对应的最优概率映射以及根据曝光图像和与曝光图像对应的最优概率映射，加权融合获得融合图像，解决了现有多曝光图像融合质量不高的技术问题，能够在不同曝光条件下揭示场景中最亮/最暗区域的细节，并且避免融合图像中的颜色失真，从而获得高质量的融合图像。
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公开(公告)号：CN119851803A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411938473.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于多变量交互关联的烧结混料水分预测方法，针对现有时序预测方法忽略变量之间的耦合关系和历史自相关性，本发明提出一种基于交互关联门机制的自相关门、互相关门算法，通过改进传统门控循环单元，引入了自相关门和互相关门显示挖掘序列自身的历史相关性和过程变量之间的互相关性。为了解决传统时序预测仅将预测值的准确性作为评判指标的问题，本发明通过设计一个融合预测值与趋势引导的模型损失函数，为模型参数的更新提供反馈指导，使模型信息更加适用于时序预测和下游趋势预报任务。综上所述，本发明提出的方法能够精确地对烧结混料水分及其趋势进行预测，具备可信度高、准确性高等优点，也为时序预测提供了一种创新性的思路。
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公开(公告)号：CN119600497A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411521440.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 中南大学 , 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及工业工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和视频图像的高炉工况识别方法及系统，该方法对过程变量进行插值处理，并对视频图像帧进行平均化，将多源异构信息对齐到相同的时间步上；这样，对齐了采样频率不一致的多源异构信息，构建了过程变量和视频图像联合驱动的深度神经网络模型，提取了多源异构信息中具有代表性的工况特征，克服了仅使用单一信息源时工况信息利用不完全的问题，设计了双层残差连接模块和模型稳定性评价指标，实现了对高炉工况的准确识别。
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