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公开(公告)号：CN114299298B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111645024.9
申请日：2021-12-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于全局相似度的深度网络特征改进方法，包括：将输入图像划分成网格状图像块，基于输入特征张量获取图像块的特征张量；对两特征通道数进行精简；对两特征张量进行变维，得到特征矩阵；基于特征矩阵，在每个像素点特征和每个图像块特征之间计算相似度；对相似度进行归一化得到相似度权重；为每个像素点计算加权特征，进行矩阵变维，得到加权特征张量；将加权特征张量中精简的特征通道数变成初始的特征通道数；计算改进后的特征张量。本发明基于像素点和图像块之间的两两相似度对深度网络的输入特征进行改进，充分考虑到整个图像上不同区域间特征的依赖关系，有助于提高深度网络特征的表达能力，改进深度网络在图像识别上的性能。
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公开(公告)号：CN108022244B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201711235811.X
申请日：2017-11-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于前景和背景种子用于显著目标检测的超图优化方法，包括如下步骤：使用SLIC算法将图像过分割成超像素，计算各超像素的位置和颜色特征；将超像素定义为超图的结点，根据超像素间的全局位置相关性、局部位置相关性和颜色相关性构造概率超图，用于描述输入图像；基于图像边缘超像素和所构造的概率超图、前景种子和背景种子信息，获取前景种子和背景种子信息；提出概率超图优化框架，融合所构造的概率超图，检测出自然场景图像中的显著目标。本发明充分考虑输入图像中的前景种子和背景种子信息，构造能够描述图像中复杂关系的概率超图，提高复杂自然场景图像中显著目标检测的性能，本发明所得检测结果与数据库中的真值图更加一致。
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公开(公告)号：CN112327999A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011204566.8
申请日：2020-11-02
Applicant: 东南大学
IPC: G05F1/67
Abstract: 本发明公开了一种基于最大功率点跟踪数据的光伏快速检测及精确诊断方法，包括以下步骤：基于最大功率点瞬时电流下降检测异常，其中阈值设定同时考虑了采样间隔及扰动步长；利用特性曲线上关键工作点及极值点个数区分遮挡和线路故障，并进一步评估故障程度；根据故障评估结果，设置工作电压以区分故障组串和正常组串，从而实现故障定位。本发明提出的检测方法无需安装额外的数据采集设备，可方便嵌入商用逆变器，且在低辐照度、低失配等级及安装阻塞二极管等复杂环境下均适用，同时提取的拐点特征可有效区分具有相似特性的部分遮挡及线路故障，避免不必要的断电保护，除此之外，提出的故障定位方法能够快速将故障隔离，进而保证系统的安全运行。
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公开(公告)号：CN112101118A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010831330.0
申请日：2020-08-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种远景与近景图像结合的光伏组件定位与匹配方法，包括以下步骤：建立光伏电站的三维模型；拍摄远景图像与近景图像；在远景图像中识别光伏组件，选择特征点；根据拍摄点的GPS信息和相机姿态信息，以及光伏电站的三维模型，计算特征点的位置信息；根据特征点的位置信息，校正拍摄点的位置信息；将近景图像与远景图像的相应区域进行匹配；在近景图像中检测异常的光伏组件，在光伏电站的三维模型中进行定位与匹配。本发明充分结合远景图像的光伏组件分布信息，以及近景图像的光伏组件局部信息，有效实现了光伏组件的定位与匹配，可以用于光伏电站无人机拍摄巡检。
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公开(公告)号：CN109584243A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811424943.1
申请日：2018-11-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于对比度迭代的显著区域检测方法，包括如下步骤：(1)将输入图像过分割成多个互不相交的图像区域；(2)将颜色特征作为各图像区域的特征，计算各图像区域的对比度值，对比度值定义为图像区域与其他图像区域的加权特征对比度之和；(3)将新得到的对比度值作为各图像区域的特征，迭代计算各图像区域新的对比度值。本发明充分考虑人眼视觉的对比度特性，对其进行迭代建模，使之能够更好地检测图像中的显著区域并且能够更好地抑制部分靠近显著区域的背景区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109559364A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811424944.6
申请日：2018-11-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于平滑约束的图构造方法，包括如下步骤：(1)将输入图像分割成多个互不相交的图像区域，并将这些图像区域定义为所构造图的顶点；(2)构造初始的图；将各个顶点与自身相连，即将各顶点与自身之间的边权设置为1；与其他顶点均不相连，即将各顶点与其他顶点之间的边权设置为0；(3)根据顶点的空间位置特征和颜色特征计算两两顶点之间的特征相似度；(4)基于顶点间的特征相似度设置平滑约束项；(5)基于平滑约束项，设计优化框架来优化初始的图，得到最终的图。本发明充分考虑了图像区域之间的平滑约束特性，有助于提高基于图的算法的性能；应用于图像中的显著区域检测问题中，能够有效提高显著区域检测的S-measure值。
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公开(公告)号：CN118944596A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411071831.8
申请日：2024-08-06
Applicant: 东南大学深圳研究院
IPC: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于部分IV曲线的光伏故障诊断方法。该方法利用微型逆变器能采集组件级电气数据的特性，开发了一种不用断开光伏组件之间连接的基于部分IV曲线的光伏故障诊断方法，包括以下步骤：在IV曲线扫描之前，记录扫描开始时的时间、太阳辐照度、组件背板温度数据；根据光伏组件信息和环境信息计算需要扫描的IV曲线范围；根据计算出的IV曲线范围扫描光伏组件的IV曲线，并记录扫描完成后的时间、太阳辐照度、组件背板温度数据；根据扫描前后的环境参数变化情况判断扫描到的IV曲线是否可用，环境参数变化较大的弃用；计算被扫描组件的理论IV曲线；基于扫描到的IV曲线、理论IV曲线环境数据，进行该组件故障检测和故障分类。
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公开(公告)号：CN114663388A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210278263.3
申请日：2022-03-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于栅线补全的单晶硅太阳能电池片的隐裂检测方法，该方法包括单晶硅组件图像的预处理、栅线检测以及图像补全。本发明的优点在于首次将基于栅线补全的方法应用于单晶硅太阳能电池片的隐裂检测。该方法首先将单晶硅组件图像切割成电池片，作为单晶硅太阳能电池片隐裂检测算法的处理单元，考虑到电池片的栅线会对隐裂检测造成干扰，结合栅线检测以及图像补全的方法，实现对电池片栅线的消除。针对消除栅线后的电池片，通过筛选出符合要求的连通域的方法实现单晶硅太阳能电池片隐裂的检测。该检测方法改善了现有的电池片隐裂检测主要依靠人工且误检率高的问题，提高了单晶硅太阳能电池片隐裂检测的精度。
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公开(公告)号：CN109522909A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811418915.9
申请日：2018-11-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于空间、颜色和中央偏置先验的概率超图构造方法，包括：将输入图像过分割成多个图像区域，计算各图像区域的特征，并将各个图像区域定义为概率超图的顶点；基于空间先验为每个顶点构造一条空间超边，基于颜色先验为每个顶点构造一条颜色超边，基于中央偏置先验为每个位于图像边缘的顶点构造一条中央偏置超边，超边中各顶点属于超边的概率等于顶点与质心点的特征相似度；超图中的超边是三种超边的集合，将超边权重定义为超边中各顶点属于超边概率的平方和。本发明充分考虑空间先验、颜色先验和中央偏置先验构造概率超图，能够有效描述复杂自然场景图像中各图像区域之间的复杂关系，有助于在复杂自然场景图像中进行显著目标检测。
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公开(公告)号：CN109214279A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810844152.8
申请日：2018-07-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视频的在线人脸表情预检测方法及装置，该方法包括：对表情视频预处理，并抽取LBP纹理特征；从原始视频提取长度不同的视频片断，构建片断与检测值的映射关系；基于多示例学习，获取每个视频片断的函数表示，并将每两个视频片断构建一个约束对；根据每个训练样本的约束对，通过最小化所有片断在当前时刻的损失函数和函数参数与上一时刻的差异，采用拉格朗日乘数法对模型进行优化，从而更新模型，获得各个时刻的线性表情预检测函数。对于测试样本，将每帧图像特征依次输入预检测器，实时获取每帧图像的检测值，最终根据输出值是否达到预设的阈值判断是否检测到该表情事件。本发明解决了传统表情识别方法不能实现的实时检测问题，并首次提出了在线预检测模型，提高了识别的正确性和及时性。
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