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公开(公告)号：CN114780690A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210694893.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 成都信息工程大学 , 山西省检验检测中心(山西省标准计量技术研究院) , 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态矩阵向量表示的专利文本检索方法及装置，根据已有专利数据集，训练得到所有词的词向量集合，可以使得词向量中包含所有关键词的信息，并且通过已有专利数据集训练得到图像向量化表示模型，对专利中的附图进行提取，得到对应附图的图向量，将图向量和词向量相结合，在专利检索时，充分利用专利中的附图包含有大量有用信息，同时满足了当前市场上存在一些以图搜文，或以文搜图，以及以图搜图的检索需求，并且还使得专利检索的结果更加精确。
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公开(公告)号：CN109990796B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910328124.5
申请日：2019-04-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于双向扩展随机树的智能车路径规划方法，其包括生成曲线，当曲线上有障碍物时构建起点相反的两棵扩展树；在地图上生成随机点，并查找扩展树距离随机点最近的节点；判断随机点与节点的连线上是否有障碍物；若有，则重新生成随机点，若无，在随机点与节点的连线上取一个新节点；判断最近的节点与新节点之间的连线上是否有障碍物，若有，则重新生成随机点，否则根据障碍物安全距离约束更新节点；之后根据智能车辆最大转向约束及节点，选取节点的父节点和子节点；判断两棵扩展树之间的距离是否小于设定阈值，若大于，则重新生成随机点，否则，根据两扩展树节点反向选取节点到起始点和目标点的路径构成智能车规划路径。
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公开(公告)号：CN109350061B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201811388227.2
申请日：2018-11-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的磁共振成像方法；通过K空间中间区域全采样而周围随机降采样，对全采样区域通过算法多次随机降采样采集训练样本来训练卷积神经网络自编码器，利用训练好的卷积神经网络自编码器模型重建周围降采样的K空间数据；最后利用反傅里叶变换得到图像并通过去除算法去除噪声；通过本发明，解决了相关技术中需要大量训练图像的问题，进而达到了提高磁共振成像速度的效果。本发明通过深度卷积网络在K空间进行数据的训练，并在随机降采样区域完成数据的恢复，从而完成磁共振成像的加速扫描和重建。
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公开(公告)号：CN113920163A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111176760.4
申请日：2021-10-09
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于传统和深度学习结合的运动目标检测方法，包括：步骤一，采用实例分割算法对双目相机采集的道路图像相邻帧进行检测，以将各图像划分为潜在运动目标区域和静止区域；步骤二，分别对各图像中的潜在运动目标区域、静止区域进行特征点提取与匹配；步骤三，基于相机自运动参数确定运动补偿，通过计算重投影误差以对运动状态判断，以基于判断结果完成对图像中运动目标进行标记。本发明公开一种基于传统和深度学习结合的运动目标检测方法，能有效提高算法实时性，同时通过提高自运动参数估计的精度提升检测精度。
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公开(公告)号：CN112329884A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011337219.2
申请日：2020-11-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于判别性视觉属性的零样本识别方法及系统，方法包括以下步骤：S1：构建稀疏编码模型，基于原特征域样本数据优化稀疏编码模型得到视觉特征到人工定义属性表示的原特征域变换关系；S2：引入分类错误代价项构建监督字典学习目标模型，提取原特征域判别性视觉属性集合；S3：基于原特征域变换关系及原特征域判别性视觉属性集合，构建目标特征域学习模型，挖掘目标特征域判别性视觉属性；S4：输入包含语义对象的待测图像，通过深度残差网络提取待测图像的深度视觉特征，并优化稀疏编码目标函数，得到待测图像视觉特征的语义属性表示。本发明能解决人工定义属性在识别时导致特征表示语义信息的匮乏问题，增强视觉特征表示的判别能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110598776A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910830812.1
申请日：2019-09-03
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于类内视觉模式分享的图像分类方法，包括以下步骤：图像对象性窗口生成；图像窗口深度特征提取；基于类内分享特性的视觉字典学习：根据所有语义类别图像的候选对象性窗口的深度特征，通过优化视觉字典学习模型，获取具有类内分享特性的结构化视觉字典；输入图像对象性窗口生成及特征提取；对象性窗口的特征编码；视觉特征集成并构建图像全局特征；SVM分类器语义标签预测。本发明从更具有实用价值的引入视觉模式分享特性的角度去分析解决问题，通过协同挖掘各语义类别内具有分享特性的视觉字典单词，实现了图像特征表示语义性的增强，提高了图像类别识别的准确性。
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公开(公告)号：CN109759352A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811450572.4
申请日：2018-11-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种泡棉信息喷印与分拣设备，包括信息喷印设备，信息喷印设备包括支架，安装在支架上用于转运泡棉的泡棉拾取机械手、用于泡棉信息识别的读码器和用于泡棉信息喷印的信息喷应装置；信息喷印设备外侧的分拣设备，分拣设备包括分拣储物柜和安装在分拣储物柜上端的分拣装置，分拣装置包括转动的分度盘，沿分度盘圆周方向均匀分布用于码放泡棉拾取机械手抓取泡棉的多个泡棉挡框；检测系统和控制系统。本发明提供了一种自动化程度高，用于对泡棉进行信息喷印与分拣的设备，该设备中，信息喷印设备能快速的对泡棉进行信息识别并喷印相应信息，与此同时，泡棉拾取机械手快速将喷印好信息的泡棉转运到分拣设备中泡棉所对应的工位。
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公开(公告)号：CN108648206A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810429215.3
申请日：2018-04-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种Robert边缘检测膜计算系统及方法，该系统包括3个膜，采用膜计算系统结构，设计了基于膜计算系统的Robert边缘检测执行框架，利用膜计算系统在线性时间内能产生指数增长空间的特性，不管图像分辨率如何增加，所需的计算复杂度为O(1)。其核心优势在于充分利用酶数值膜系统的并行性、酶变量对算法逻辑的可控性、酶数值膜系统以数值变量为处理对象。
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公开(公告)号：CN207963917U
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201820372443.7
申请日：2018-03-19
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01D11/16
Abstract: 本实用新型涉及机器视觉技术领域，且公开了一种角度固定稳定的半自动机器视觉检测仪，包括底座，所述底座的顶部固定连接有固定板，两个所述固定板的相对面均固定连接有连接块，两个所述连接块的背面固定连接有滑块，所述底座的顶部固定连接有固定杆，所述固定杆的顶部固定连接有检测机器，所述检测机器的正面开设有滑槽，两个所述固定板的相背面均螺纹连接有固定螺钉，所述检测机器的左侧和右侧均开设有螺纹孔，所述检测机器的左侧和右侧均开设有活动槽，所述活动槽的内部活动连接有活动块，所述活动块的正面有螺纹洞。该角度固定稳定的半自动机器视觉检测仪，实现了角度固定稳定的目的。
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公开(公告)号：CN207894413U
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201820371728.9
申请日：2018-03-19
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01C11/02
Abstract: 本实用新型涉及拍摄设备技术领域，且公开了一种机器视觉检测物体表面的高灵活性拍摄装置，包括主体箱，所述主体箱的内底壁固定安装有控制箱，所述控制箱的内底壁固定安装有电机，所述电机的输出轴贯穿并延伸至控制箱的外部，所述电机的输出轴通过联轴器固定连接有螺纹杆，所述螺纹杆的顶端通过轴承与主体箱的内顶壁固定连接，所述螺纹杆的外表面螺纹连接有螺纹管，所述螺纹管的外表面固定安装有环形滑槽，所述环形滑槽的内部活动连接有滑块，所述滑块的右侧固定连接有滑杆，所述滑杆延伸至环形滑槽的外部，所述滑杆的内部固定连接有第一转轴。该机器视觉检测物体表面的高灵活性拍摄装置，方便调节角度，高灵活性，省时省力。
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