-
公开(公告)号：CN117370737B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311679986.5
申请日：2023-12-08
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应高斯滤波器的非稳态非高斯噪声去除方法，涉及非稳态非高斯噪声去除领域。该方法包括：将非稳态非高斯噪声信号分解为本征模态函数信号；获取初始引导本征模态函数信号和初始混合本征模态函数信号；利用多分辨率局部相似度方法，获取引导本征模态函数信号和混合本征模态函数信号；根据引导本征模态函数信号确定自适应高斯滤波器，并利用其对混合本征模态函数信号进行滤波，获取去除非稳态非高斯噪声的信号。本发明能避免假设噪声模型不准确、需要大量噪声历史数据获取噪声信息以及后验估计噪声密度不准确的缺点，并确保对谐波信号以外的常见信号具(56)对比文件US 2022120795 A1,2022.04.21WO 2021258832 A1,2021.12.30Su-Peng Qiao.A Method of MechanicalFault Feature Extraction for High-VoltageCircuit Breaker Via CEEMDAN and WeightedTime-Frequency Entropy.2019 4thInternational Conference on IntelligentGreen Building and Smart Grid (IGBSG).2019,25-28.Qingqing Chen.Downscaling of RemoteSensing Soil Moisture Products Based onTVDI in Complex Terrain Areas.2019International Conference on MeteorologyObservations (ICMO).2020,1-3.陈宏强.基于时频域混合熵的均压电极结垢智能识 别方法研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库(电子期刊).2023,C042-2636.
-
公开(公告)号：CN116911526A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310726698.4
申请日：2023-06-19
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G01S13/95 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F18/2431 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种天气雷达组网协同控制方法，属于气象技术领域，包括：创建任务库；向任务库内添加雷达扫描任务；雷达扫描任务添加完成后，在每个雷达的扫描间隙计算任务库中所有扫描雷达扫描任务当前时刻的优先级，并根据优先级对扫描雷达扫描任务进行排序，形成优先级序列；排序靠前的雷达扫描任务优先执行；调度空闲雷达执行当前优先级最高的雷达扫描任务。该方法利用雷达扫描任务式的组网协同控制，能够根据雷达扫描任务的优先级来调度雷达，使得雷达可以在无人值守的情况下，自适应的扫描并预警不同类别的灾害性天气，可以同时满足业务、预警和研究等多种观测需求。
-
公开(公告)号：CN114694233B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210611129.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征的考场监控视频图像中人脸定位方法，主要包括：首先基于SSD目标检测框架，建立针对考场监控视频图像数据中人的头发区域定位的目标检测深度学习模型，对考生头发区域定位，然后对考场监控视频图像数据在不同颜色空间进行基于阈值的像素点检测，并且引入多次索引图像更新方案，实现对皮肤区域的定位，最后将头发区域、皮肤区定位结果进行基于锚框翻转的融合，最终实现人脸的定位，该方法提高了对考场监控视频图像中人脸定位的准确性、可靠性及泛化能力。
-
公开(公告)号：CN114501451A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210305200.2
申请日：2022-03-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于有限重组数据增强的物理层信道安全认证方法，该方法包括以下步骤：采集初始信道指纹；对初始信道指纹进行预处理，得到初始训练样本集；对初始训练样本集进行有限重组数据增强处理；用数据增强后的训练数据集去训练网络模型，从而得到物理层信道指纹认证模型；对未知信道指纹进行安全认证。本发明在获取较少的原始信道指纹数据的情况下，通过有限重组数据增强的方法快速生成更多的训练数据样本，提升了网络模型的训练速度。
-
公开(公告)号：CN111860570A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010495008.5
申请日：2020-06-03
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种云微粒子提取及分类方法，主要包括首先对图像数据进行分割处理，然后对图像数据进行类型判定，接着对CIP图像进行图像数据筛选和补全，对CPI图像进行图像数据去标注，之后建立云微粒子图像数据集，并建立基于迁移学习的深度神经网络分类模型，对云微粒子图像进行分类，通过该方法可有效的提高对云微粒子图像的分类准确率和可靠性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110824478A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911012198.4
申请日：2019-10-23
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多样化3D雷达回波特征的降水云类型自动分类方法及装置，通过对组网雷达数据进行分析，获取多个雷达回波特征，从多个回波特征中随机的选择两种回波特征，使用神经网络模型获得代价函数的最优解，并绘制学习曲线图；基于绘制学习曲线图分别计算高方差与高偏差，当满足所述高方差条件时，增加神经网络的训练样本数量，将增加的神经网络的训练样本输入所述的神经网络模型中，并再次绘制学习曲线图；当满足所述高偏差条件时，增加回波特征数量；将增加的回波特征输入所述的神经网络模型中，并再次绘制学习曲线图；当不满足高方差条件也不满足高偏差条件时，获得优化模型；获取优化后的特征量与优化后的特征数量进行训练；输入待分类数据到已训练完成的模型中，进行分类并获取分类结果，实现识别准确度高并且识别速度快的云体自动分类。
-
公开(公告)号：CN109800713A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910052293.0
申请日：2019-01-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域增长的遥感图像云检测方法，属于雷达遥感或图像处理技术，主要解决遥感图像云检测缺少热红外频段数据时检测率低、虚警率高以及检测结果中出现空洞、断裂的问题。其实现步骤为：确定待输入的遥感图像，先进行超像素化处理；接着建立多分辨率模型；对不同分辨率超像素化遥感图像进行不同图像相同编号的超像素斑块分别进行乘和减操作，并对其结果进行归一化处理；采用离群值检测方法分别检测出原始显著超像素块和原始显著区域超像素块；采用基于超像素块加权相似性方法检测出云目标；本发明可以在缺少热红外频段数据的情况下实现高分辨率遥感图像云区域的检测，并且以超像素为检测单元，避免检测结果中出现空洞、断裂等情况，以显著超像素块与显著区域超像素块的加权相似性滤除虚警，有效的提高遥感图像云目标检测的检测率，降低检测的虚警率。
-
公开(公告)号：CN116016794A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211564903.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了一种分级图像显示方法，属于图像显示技术领域，该方法具体步骤包括：将原始图像的属性信息进行分级；根据不同的属性信息对应嵌入不同的图像信息，将不同的图像信息生成对应的密钥；彩色图像信息通过颜色到灰度映射算法将原始彩色图信息高频小波子带中，颜色恢复算法根据密钥将色彩信息提取出来重建彩色图；深度图像信息通过深度到灰度的映射算法，将深度图像信息的隐藏在高频小波子带中，深度恢复算法根据密钥将深度信息提取出来重建深度图；根据显示需求提取密钥，依据密钥从重建图像中提取对应属性信息的图像，实现分级图像显示。该方法能够较好实现图像不同属性信息嵌入与图像重建，获取的重建图像的质量较好。
-
公开(公告)号：CN114648711B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210374321.2
申请日：2022-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/20 , G06V10/50 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类的云微粒子图像虚假目标滤除方法，主要包括首先对原始云微粒子图像数据进行聚类和同区域搜索，然后对所有图像数据进行单个云微粒子区域提取，接着将单个云微粒子区域与其所属图像数据中的中心像素块之间的空间重叠关系特征、单个云微粒子区域的长宽比特征及单个云微粒子区域的统计分布特征结合，对原始云微粒子图像中的虚假目标进行滤除，通过该方法来对虚假目标进行滤除，可以提高云微粒子图像中虚假目标滤除的准确性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN111651411B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010317537.6
申请日：2020-04-21
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂地形遥感土壤水分产品降尺度方法，通过获取多种产品数据，纳入地形因子；并对多种产品数据预处理，将距离，经度，纬度，是否当天以及上午/下午作为新的特征，进行随机森林建模，得到一个最优模型；把所有自变量数据预处理后输入模型进行预测，得到降尺度数据，本发明通过耦合光学遥感和微波遥感建模，采用随机森林算法对遥感土壤水分产品进行降尺度反演，构建土壤水分与影响变量间的多维复杂非线性关系模型，得到精细空间尺度的土壤水分数据，实现多源遥感优势互补，取长补短，提高反演精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
44
records
(took 0.039 seconds)
