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公开(公告)号：CN119228929A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411231910.0
申请日：2024-09-04
Applicant: 南开大学
IPC: G06T11/00 , G06T9/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种基于生成先验扩散的图像压缩感知重建方法。本发明克服了现有数据驱动图像压缩感知方法对先验信息利用不足的问题，融合深度展开网络和扩散生成模型，提出了一种基于生成先验扩散的两段式图像重构方法。在第一阶段的训练中，使用变分编码器学习自然图像的紧凑先验表达，并在深度展开重建网络中设计动态近端映射模块嵌入先验信息。在第二阶段，冻结先验学习模型的参数，应用轻量化的扩散模型推断图像先验，并嵌入到深度展开网络，完成图像重建。多个基准集上的实验结果显示，本发明提出的图像压缩感知重建方法与现有方法相比，能提升自然图像的重建质量。
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公开(公告)号：CN116777800A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310573755.X
申请日：2023-05-22
Applicant: 南开大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于信号处理和深度学习技术领域，具体涉及一种应用于压缩感知的自然图像重构方法。针对如何实现自然图像的稀疏采样与高质量重构这一问题，本发明提出了一种用于压缩感知图像重构的具有持久长短期记忆的新型深度展开网络。该网络同时实现了图像自适应采样与恢复的约束优化，利用注意力机制和长期记忆流解决了现有深度展开网络中表征力不足和特征信息长距离传输时出现的内在信息损耗问题。设计了级内注意力机制和级间记忆力机制，并集成于展开网络的近端映射模块中，实现了长短期特征记忆的持久性存储和传输。本发明提出的方法与现有方法相比，可在保持重构速度的同时，有效提升图像的重构质量。
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公开(公告)号：CN113408524A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110657852.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于深度学习与图像处理算法技术领域，具体涉及一种应用于Mask Rcnn图像处理算法的网络结构设计与实现及增添边缘损失方法。本发明提出了一种基于Mask Rcnn的农作物图像分割提取算法。首先对Fruits 360数据集进行预处理，利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask Rcnn网络模型构架，在网络设计中增添路径聚合与特征增强功能，优化了区域提取网络和特征金字塔网络。通过ROIAlign中的双线性插值法来保存特征图的空间信息，最后为进一步提高分割掩模边缘精度，在ROI输出的mask分支中增添微全连接层，并使用sobel算子预测目标边缘，在损失函数中加入边缘损失。通过与传统图像提取算法对比实验结果表明，本发明方法性能优异，准确性、鲁棒性和网络的泛化性能均有更优良的表现。
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公开(公告)号：CN112738273A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110061903.0
申请日：2021-01-25
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于智能监测技术管理领域，具体涉及一种应用于奶牛养殖环境的智能监测方法。本发明所提供的方法包括信息采集节点、网关和监测系统，所述采集节点与所述监测系统之间通过无线通信模块与其所属范围内的网关构建双向通信链路，所述无线通信模块是指蓝牙和Wi‑Fi通信模块。本发明设计分时连接机制轮询连接采集节点，增强了蓝牙通讯的稳定性，保障了数据传输的可靠性；分析数据变化趋势，所述采集节点的采样频率进行自适应调控，节省了节点的能耗；应用可视化工具库，搭建数据分析模块，增加了环境信息展示的直观性。相较于传统的监测方法，本发明降低了系统的开发、维护和使用难度，大幅提升监测方法的智能程度和实际应用效果。
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公开(公告)号：CN109946752A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910196274.5
申请日：2019-03-15
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器网络的智能机器人竞速计分系统。本发明所述系统硬件包括激光发射模块、激光接收模块USB-无线网关模块。激光接收、发射模块成对布置于路径的起点、终点。各模块以射频片上系统为控制核心。USB-无线网关模块使用USB接口与计算机连接，在计算机上位机软件中显示计时数据，可根据当前状态选择性关闭激光收发模块以降低功耗。激光收发模块以电池供电，使用激光对射传感器检测机器人穿过一对激光发射、接收模块触发计时。激光接收模块向USB-无线网关发送本地时间戳，以提高计时准确性。本发明适用于半尺寸电脑鼠、古典电脑鼠、循迹自走车等新兴智能机器人竞赛计分中，缩小系统体积，解决了计时可靠性问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108388177A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810173025.X
申请日：2018-02-27
Applicant: 南开大学
IPC: G05B19/042 , G05B11/42
CPC classification number: G05B19/042 , G05B11/42
Abstract: 一种半尺寸电脑鼠运动控制系统，属于自动控制技术领域。本发明采用STM32微控制器作为处理单元，普通空心杯电机作为动力装置，磁编码器作为测速装置，通过PID反馈控制算法驱动半尺寸电脑鼠平稳运动。该控制系统包括处理器、左右控制器、左右空心杯电机和左右磁编码测速器。由处理器向左右控制器分别发送期望速度，控制器通过测速器反馈调节电机转速，达到期望速度。本发明采用非接触式的磁编码器测速，达到节省空间、降低成本和减小阻力的效果；设计自适应参数PID控制算法，解决小型空心杯电机功率不足的问题。
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公开(公告)号：CN113932712B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111189990.4
申请日：2021-10-13
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度相机和关键点检测的瓜果类蔬菜尺寸非接触测量方法。该方法使用双目深度相机获取蔬菜的彩色图像和深度。关键点检测网络以彩色图像作为输入，能够识别瓜果类蔬菜的种类，并定位柄、顶、左、底、右和中心六个关键点。尺寸计算模块融合关键点的位置关系及深度值，可估算多种瓜果类蔬菜的尺寸。实验结果表明，本发明能够准确识别4种瓜果类蔬菜种类，并高精度测量其直径和长度。本发明为使用视觉方法解决蔬菜非接触测量问题提供了新思路，推动计算机视觉在农业自动化领域的应用。
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公开(公告)号：CN113932712A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111189990.4
申请日：2021-10-13
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度相机和关键点检测的瓜果类蔬菜尺寸非接触测量方法。该方法使用双目深度相机获取蔬菜的彩色图像和深度。关键点检测网络以彩色图像作为输入，能够识别瓜果类蔬菜的种类，并定位柄、顶、左、底、右和中心六个关键点。尺寸计算模块融合关键点的位置关系及深度值，可估算多种瓜果类蔬菜的尺寸。实验结果表明，本发明能够准确识别4种瓜果类蔬菜种类，并高精度测量其直径和长度。本发明为使用视觉方法解决蔬菜非接触测量问题提供了新思路，推动计算机视觉在农业自动化领域的应用。
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公开(公告)号：CN112836368A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110122583.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 南开大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩张量填充(LRTC)的温室大棚模型构建及恢复方法。该方法主要针对大规模且环境参数变化缓慢的多属性无线传感器网络(WSNs)，由于该网络监测到的温室大棚数据张量具有固有相关性：低秩性和时间维度上的平滑特性，因此构建基于时间平滑性的张量核范数正则化(TNN)最小化模型，并采用交替方向乘子法(ADMM)对该模型进行优化求解。通过较好地平衡数据张量的低秩性和时间平滑性，本发明所提出的数据恢复方法在稳定性和恢复精度两方面都有较大程度的提升。
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公开(公告)号：CN108089839A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201710956434.2
申请日：2017-10-11
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)实现互相关运算的方法。首先通过AD采样模块进行两路信号采集，然后将采集到的数据存入FPGA的随机存取存储器(RAM)中，之后从RAM中取出数据进行互相关运算，将运算的结果通过以太网发送给上位机，最终实现了基于FPGA对两路信号的互相关运算。
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