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公开(公告)号：CN111754498B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202010611209.7
申请日：2020-06-29
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
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公开(公告)号：CN113344971B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202110559273.X
申请日：2021-05-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/215 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种融合卡尔曼滤波的孪生红外目标跟踪方法，属于计算机视觉和深度学习领域。该方法在SiamRPN++的目标跟踪算法中融合了卡尔曼滤波算法，用来提升遮挡场景下对红外目标的跟踪性能。首先利用SiamRPN++得到的置信度得分与遮挡阈值进行比较，判别目标是否处于遮挡状态。一旦目标进入遮挡，对目标位置使用卡尔曼滤波进行预测。之后，在跟踪框架中引入CBAM注意力机制对遮挡周围的干扰物得分进行了抑制，提升了置信度判别策略的可靠性，有效解决了在遮挡时卡尔曼预测因受到干扰物影响而错误停止预测的问题。本发明提出的方法对遮挡问题有较好的鲁棒性，相比原始SiamRPN++算法在精确度和成功率方面有较大提升。
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公开(公告)号：CN115684175A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211288443.6
申请日：2022-10-20
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种轴承滚子端面外观分选方法，包括以下步骤：S1，分别采集高角度光源下和低角度光源下待测轴承滚子端面的初始图像；S2，对所述初始图像依次进行对比度调节、镜头畸变校准、图像不均匀光照补偿和滤波降噪处理，得到预处理图像；S3，对所述预处理图像进行图像区域与特征提取，得到待检测区域；S4，采用外观检测算法对所述待检测区域进行检测确定轴承滚子端面的缺陷状况；S5，通过亚像素边缘精度优化和Hough变换圆拟合获得轴承滚子端面尺寸；S6，获得的轴承滚子端面尺寸与标准轴承滚子端面尺寸对比确定轴承滚子端面的尺寸误差。本发明，提高了轴承滚子端面外观分选的效率和准确率，极大地降低了漏检率或者错检率。
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公开(公告)号：CN115640306A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211214523.7
申请日：2022-09-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F16/24 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种机器视觉系统辅助选型方法与装置，涉及机器视觉系统领域，该方法包括：S1、采集待检测制品的场景图片；S2、对场景图片进行处理，识别出待检测制品的结构特征；S3、输入对待检测制品的视觉检测需求；S4、通过推荐方法将结构特征和视觉检测需求数据融合，与参数数据库匹配得到用于表征视觉系统设备选型的视觉方案。通过本发明能够结合待检测制品的特征和检测需求进行数据分析，选配出视觉系统的视觉方案。
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公开(公告)号：CN112861929A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110075846.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督加权迁移判别分析的图像分类方法，属于机器学习技术领域。该方法在传统特征迁移方法基础上引入样本的差异性权重，构造特征迁移分类模型，来解决图像跨领域分类问题。本发明首先设计一种跨领域均值逼近权重。其次，将跨领域均值逼近权重引入最大均值差异度量MMD，并对联合分布调整JDA进行提升改造。然后，将加入半监督判别分析SDA，充分挖掘标签信息和数据的原始空间结构信息，提高算法的类别可分性。本发明能有效抽取领域间高质量的共享特征，提升知识在领域间的迁移效率，获取更高的分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114779820B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210575247.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 河南科技大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种带有智能决策的多目的地无人机实时航迹规划方法，本发明有效解决了现有决策方法无法实现最优条件下的航迹规划的问题；解决的技术方案包括：初始化无人机、目的地及环境信息；其次，利用蚁群算法，建立以最小损耗为目标函数的多目的地决策模型，有效的实现无人机的自主决策；然后，使用基于扩充解的滚动时域法，实现在复杂环境下的分步、实时航迹规划；最后，采取边走边决策的策略完成飞行任务；本方案在基于扩充解的滚动时域法（RHC_eS）中加入智能决策机制，实现了无人机的自主决策与实时航迹的规划，从而具备实时规划能力、更快的反应速度、更好的路径信息反馈能力，优于其他决策与航迹规划方法。
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公开(公告)号：CN114881884B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210567968.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T5/70 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的红外目标样本增强方法，本发明有效解决了现有在进行红外样本仿真模拟时存在部分红外特征被遮挡而导致红外样本图像产生瑕疵的问题；解决的技术方案包括：本方案通过计算真实红外样本和生成红外样本之间的分布距离，采用梯度下降法优化两者之间的分布距离，利用反向传播法优化判别网络模块参数和生成网络模块参数，最终使得系统性能达到最优。
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公开(公告)号：CN115620176A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211214546.8
申请日：2022-09-30
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种空中飞行物体综合探测识别方法及系统，涉及空中飞行物体识别探测领域，该方法包括如下步骤：S1、生成时间同步信号；S2、根据时间同步信号同步采集目标物的视频信息、频谱信息和雷达信息；S3、对视频信息、频谱信息和雷达信息分别进行特征提取得到视频模态特征、频谱模态特征和雷达模态特征；S4、对视频模态特征、频谱模态特征和雷达模态特征进行特征融合得到多模态融合数据；S5、对多模态融合数据与目标比对特征数据库进行比对得到目标物的识别结果。本发明通过综合多种传感器的信息对飞行物体进行识别，提高探测的可靠性。
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公开(公告)号：CN114861814A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210568528.3
申请日：2022-05-24
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法，本发明有效解决了现有ELM不具备知识迁移能力而导致其分类性能不佳的问题；解决的技术方案包括：首先，对数据集样本进行预处理；其次，在ELM中引入跨领域均值逼近（CDMA），得到一个具有迁移能力的极限学习机，有效地最小化两个域的边际和条件分布差异；然后，构造另一个具有输出权重对齐和参数逼近的ELM模型。应用子空间对齐技术来对齐两个领域的输出权重，同时添加近似项来逼近输出权重，促进知识迁移；最后，用两个学习过的ELM对目标样本进行分类预测。
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公开(公告)号：CN114779820A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210575247.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 河南科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种带有智能决策的多目的地无人机实时航迹规划方法，本发明有效解决了现有决策方法无法实现最优条件下的航迹规划的问题；解决的技术方案包括：初始化无人机、目的地及环境信息；其次，利用蚁群算法，建立以最小损耗为目标函数的多目的地决策模型，有效的实现无人机的自主决策；然后，使用基于扩充解的滚动时域法，实现在复杂环境下的分步、实时航迹规划；最后，采取边走边决策的策略完成飞行任务；本方案在基于扩充解的滚动时域法（RHC_eS）中加入智能决策机制，实现了无人机的自主决策与实时航迹的规划，从而具备实时规划能力、更快的反应速度、更好的路径信息反馈能力，优于其他决策与航迹规划方法。
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