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公开(公告)号：CN102711241B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210172312.1
申请日：2012-05-30
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于齐次坐标的无线自组织网络节点定位方法，该方法包括如下步骤：无线自组织网络系统初始化，各节点查找相邻节点并测量邻节点的距离和角度信息；各节点构建本地平面直角坐标系，所有坐标系从上方看时总是符合右手法则；计算邻节点的本地坐标；相邻节点求解基于齐次坐标的坐标系变换矩阵，使得相对于一个本地坐标系的节点通过变换矩阵的转换可以计算出相对于另一个本地坐标系的坐标；选定全局坐标系原点，各节点通过坐标系变换矩阵的递归式传递，计算出全局物理坐标。本发明充分利用了无线节点自身的测距、侧角能力，在不适宜部署信标节点的无线自组织网络应用中，可以确定各未知节点物理位置。
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公开(公告)号：CN107746010B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201711260909.0
申请日：2017-12-04
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明涉及一种模体起吊安装平台，包括起吊板，以及沿所述起吊板周向分布的至少三个起吊杆，其中一个起吊杆上套设有顶压板，所述顶压板外侧的起吊杆上通过螺纹连接有紧固螺母。本发明根据模体结构设置起吊板作为载体，利用紧固螺母和顶压板将模体固定在起吊板上，固定牢固可靠，方便拆卸，通过起吊杆进行吊装，大大节省了模体的安装时间，保证了试验高效率进行。
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公开(公告)号：CN117218320A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311473370.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合现实的空间标注方法，属于混合现实及图像处理技术领域，包括以下步骤：启动远程标注功能，初始化混合现实头显可定位摄像机；视频帧畸变矫正，计算每个视频帧的投影矩阵和视图矩阵，形成标注数据；用户设备接收到标注，对冻结画面进行标注，使用空间标注算法求解三维坐标；混合现实头显接收到标注坐标，对标注坐标进行修正，求出标注信息的最终位置；混合现实头显根据标注信息的最终位置，完成虚拟信息定位渲染。本发明提高了在混合现实空间中的标注准确性和精度。混合现实头显的佩戴者在标注位置看见标注图形，并将标注结果实时共享给后台标注人员，实现了后端标注人员和前端佩戴者共享屏幕画面的效果。
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公开(公告)号：CN116881455A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310837734.4
申请日：2023-07-10
Applicant: 济南大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于自然语言处理领域，提供了基于对比学习及图嵌入优化的文本聚类方法及系统，其技术方案为：采用对比学习并结合图嵌入方法，既考虑了数据的全局结构，又结合了特征的局部图结构。图嵌入充分利用原始高维样本空间的近邻先验信息，对低维表示空间的嵌入施加约束，以保证原始样本的连接强度在隐层特征中得到反映。利用样本和最近的邻居之间的相关性来弥补只依靠全局结构所造成的聚类中心偏差，达到提高聚类精度的目的，从而从高数据量、高稀疏的文本数据集中得到准确的聚类结果。
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公开(公告)号：CN116879918A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310990378.X
申请日：2023-08-08
Applicant: 济南大学
Abstract: 本申请提出的一种基于车载激光雷达的跨模态车辆测速方法，通过车载激光雷达获取数据，并将其转化为二维深度图进行车辆检测跟踪，从而实现实时或近实时的情况下车与车之间的测速分析。该方法适用于不同种类和尺寸的车辆，不受车辆形状和颜色等因素的影响，并且无需与车辆直接接触即可进行测速。与传统测速方法相比，具有以下优点：非接触式测速、数据获取方便、适用范围广、实时性强和成本较低，具有广泛的应用前景，可用于交通管理、智能车辆等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116644327A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310638508.3
申请日：2023-05-30
Applicant: 济南大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明提出了一种基于协同训练的深度多视图聚类方法及系统，涉及数据挖掘和机器学习领域，具体方案包括：获取待聚类的多视图，用每个视图预训练自己的深度自编码模型；计算每个视图的亲和矩阵，设置每个视图的初始权重和视图间的初始动态学习因子；对每个视图的深度自编码模型进行迭代的正式训练，更新每个视图的权重和视图间的动态学习因子，直到满足预设的迭代停止条件，输出最终的隐层特征和聚类中心；基于最终的隐层特征和聚类中心，得到聚类结果；本发明设计了基于动态协同训练的深度多视图加权图嵌入聚类算法，针对多视图数据，采用动态协同训练思想，深入挖掘多视图间的互补信息，提高面向于多视图数据集的聚类效果。
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公开(公告)号：CN115731257A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211428798.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 济南大学
IPC: G06T7/136 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机对植物表型特征的提取技术领域，具体是一种基于图像的叶片形态信息提取方法，包括以下步骤：S1、拍摄植物叶片图像构成数据集；S2、对图像进行预处理，得到叶片分割图像；S3、对叶片分割图像进行处理，得到叶片轮廓图像和叶脉骨架网络图像；S4、对叶脉骨架网络图像进行特征提取，得到叶脉特征参数，包括主要叶脉角度、叶脉总长度、叶脉的平均宽度；对叶外轮廓图进行特征提取，得到叶片轮廓线形状。相对于现有技术，本发明能够通过计算机视觉技术，在复杂多变的叶片图像中提取出更加全面叶片的表型特征，以此为衡量植物生长状况提供重要依据，并且精度高、计算速度快，对植物的研究具有更重要的意义。
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公开(公告)号：CN109685820B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201811441680.5
申请日：2018-11-29
Applicant: 济南大学
IPC: G06T7/155 , G06V10/762 , G06T5/00
Abstract: 一种基于形态学重建与带有指导滤波的FCM聚类的图像分割方法，通过使用形态学重建有效去除原始图片中的噪声，提高噪声图像的分割准确率，之后使用指导滤波弥补去噪操作对图片边缘的破环，提升图像纹理边缘区域的分类效果，最终引入一个影响因子，调节指导图像，进一步提高指导滤波的效果，有效提高了噪声图像的分割效果。
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公开(公告)号：CN114067093A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111114709.0
申请日：2021-09-23
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于用电数据处理领域，提供了一种基于时序与图像的散乱污用户精准捕获方法及系统。其中，该方法包括获取设定供电区域内所有用户的用电情况并进行分群；选择群中用户数量少于预设用户数量阈值，且群中用户的峰值电量与总电量比值小于预设比值阈值的群，所筛选的群内成员作为疑似散乱污用户；将疑似散乱污用户的用电时序数据映射成电量格拉姆角场二维图像，根据电量格拉姆角场二维图像与散乱污样本库中格拉姆角场的相似度来精准捕获散乱污用户。
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公开(公告)号：CN110619640B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910792304.9
申请日：2019-08-26
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种骨髓细胞图像中粒细胞的检测方法，包括以下步骤：接收骨髓细胞图像，对所述骨髓细胞图像进行分割，并标记连通区域；根据连通区域的大小对连通区域进行过滤；根据连通区域的大小和形状特征识别候选分叶核区域，从而确定粒细胞区域。本发明能够快速的对获取的骨髓细胞图像进行粒细胞检测。
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