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公开(公告)号：CN117671381A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311709287.0
申请日：2023-12-12
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/58 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及汽车检测技术领域，具体涉及一种基于高光谱成像的汽车损伤检测方法。本发明利用高光谱成像技术，使用高光谱相机扫描整个车辆表面，生成包含每个像素点光谱信息的完整图像，同时捕捉到车辆表面的多个区域，提供面层次的详细信息，通过黑白校正去除由于暗电流的存在造成的干扰，通过最小噪声分离方法去噪去除噪声的影响，利用PCA主成成分分析将高光谱立方体数据进行降维，去除冗余信息，将降维后的主成分输入到预训练好的语义分割网络中进行处理，完成检测。相比较于传统基于视觉与基于漆膜仪等检测方法，本发明提供了一种客观的测量方法可以从面层次更快速、更有效地识别和评估汽车损伤，提高了传统检测的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN111965121A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010860783.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分析技术的煤炭焦渣快速分类检测方法，具体涉及煤炭检测技术领域，本发明在对煤炭焦渣进行分类检测时，通过光谱信息采集模块中的高光谱仪进行光谱信息采集，通过平滑滤波单元和基线校正单元对采集到的光谱信息进行预处理，通过SG平滑滤波和二阶导数操作减小噪声和漂移信号的影响。采用连续投影算法对预处理后的光谱数据进行特征提取，去除冗余信息提高并分类模型的建模速度和稳定性。采用支持向量机法建立分类模型，通过遗传算法对模型参数进行优化，得到最优的惩罚因子和核函数参数并利用最优参数对模型进行训练，最后应用训练好的分类模型对煤炭焦渣进行分类。
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公开(公告)号：CN111815540A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010708642.2
申请日：2020-07-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的冷库果蔬冷害检测方法，属于果蔬检测技术领域。当对冷库中贮存的果蔬样本进行检测时，在黑暗环境下用可控光源在果蔬样本的两侧斜上方对其进行直线照射，用高光谱相机采集样本的高光谱图像，并通过图像预处理模块对图像进行去噪、校正操作。将预处理后更加完好的图像采用主成分分析法进行处理，通过计算原协方差矩阵的特征值和特征向量以及累计方差贡献率，保留前两个主成分图像，去除冗余信息。提取前两个主成分图像中的光谱数据作为神经网络模型的输入，通过训练好的神经网络分类模型快速辨识出该样本是否受到冷害，并通过信号灯显示。本发明快速高效，可及时检测出早期冷害，避免造成巨大经济损失。
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公开(公告)号：CN111833336B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010694391.7
申请日：2020-07-17
Applicant: 吉林大学 , 吉林中电投新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的风电叶片表面砂眼故障的检测系统及方法，具体涉及风电叶片检测技术领域，本发明在对风电叶片进行砂眼故障检测时，通过图像采集系统中的无人机图像采集单元在空中对风电叶片进行光谱图像采集，并由无线传输单元将采集到的图像传输到图像预处理模块中进行图像去噪、图像校正操作，得到更加清晰完好的风电叶片图像；通过主成分分析法对高光谱图像进行降维操作，对主成分图像中出现砂眼光谱信息的区域进行颜色表征，将颜色表征后的主成分图像与上一次检测的图像进行对比分析，得到砂眼的数量变化以及砂眼扩大范围，从而为维修检测人员提供更加全面准确的风电叶片砂眼故障信息。
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公开(公告)号：CN117036429A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311029104.0
申请日：2023-08-16
IPC: G06T7/33 , G06T7/10 , G06V10/762 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于光伏缺陷检测的红外‑可见光异源图像配准方法。具体涉及到计算机视觉和图像处理技术领域。具体方法如下：首先应用搭载双光摄像头的无人机采集原始图像；使用Mask R‑CNN网络进行图像分割背景图像；SIFT检测算子提取特征点集；对特征点集采用PSO结合K‑means方法进行聚类；RANSAC方法结合Delaunay三角网进行特征匹配；最后进行投影变换完成双光图像配准。本发明可自动化进行光伏异源图像配准，提高配准效率，优化运维决策，提升日常运维智能化检测水平，为后续光伏组件缺陷检测提供数据依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111965121B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010860783.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱分析技术的煤炭焦渣快速分类检测方法，具体涉及煤炭检测技术领域，本发明在对煤炭焦渣进行分类检测时，通过光谱信息采集模块中的高光谱仪进行光谱信息采集，通过平滑滤波单元和基线校正单元对采集到的光谱信息进行预处理，通过SG平滑滤波和二阶导数操作减小噪声和漂移信号的影响。采用连续投影算法对预处理后的光谱数据进行特征提取，去除冗余信息提高并分类模型的建模速度和稳定性。采用支持向量机法建立分类模型，通过遗传算法对模型参数进行优化，得到最优的惩罚因子和核函数参数并利用最优参数对模型进行训练，最后应用训练好的分类模型对煤炭焦渣进行分类。
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公开(公告)号：CN114878519A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210656827.2
申请日：2022-06-11
IPC: G01N21/47 , G01N21/35 , G01N21/3577
Abstract: 本发明涉及了新型冠状病毒的检测技术领域，具体涉及一种基于高光谱成像和漫反射光谱测量SpO2。本发明作为一种基于高光谱成像和漫反射光谱测量SpO2，从而实现的COVID‑19诊断的方法，对SpO2的检测精度达到了95％以上，能够兼容现有的检测手段，作为COVID‑19前期筛查方案的有效补充，设备部署方便快捷，大幅降低检测时长，是一种区别于传统检测手段的方法，采用高光谱技术进行医疗检测，节约人力物力，降低检测成本，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112560597B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202011389116.0
申请日：2020-12-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显微高光谱的COVID‑19检测识别方法，涉及病毒检测领域。具体方法如下：由检测人员通过“咽拭子”的方法从待检测人员口中获得检测样本，通过分离装置分离并添加试剂配置成两份标准检测样本，然后分别通过PCR分析获得常规的诊断结果以及通过显微高光谱技术快速获得的检测识别结果，其中后者可以独立用于诊断检测，且部分检测流程全面兼容现有的PCR检测技术。在此基础上，上述所得的检测数据送入到大数据平台中，由大数据库平台给出比对分析结果，并对最终的结果进行显示。本发明是一种快速高效的方法，通常只需要15～20min的时间，扩展了现有的检测技术，提升了病毒检测的准确率，极大的提高了防疫工作的效率。
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公开(公告)号：CN112560597A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011389116.0
申请日：2020-12-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于显微高光谱的COVID‑19检测识别方法，涉及病毒检测领域。具体方法如下：由检测人员通过“咽拭子”的方法从待检测人员口中获得检测样本，通过分离装置分离并添加试剂配置成两份标准检测样本，然后分别通过PCR分析获得常规的诊断结果以及通过显微高光谱技术快速获得的检测识别结果，其中后者可以独立用于诊断检测，且部分检测流程全面兼容现有的PCR检测技术。在此基础上，上述所得的检测数据送入到大数据平台中，由大数据库平台给出比对分析结果，并对最终的结果进行显示。本发明是一种快速高效的方法，通常只需要15～20min的时间，扩展了现有的检测技术，提升了病毒检测的准确率，极大的提高了防疫工作的效率。
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公开(公告)号：CN111814727A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010709437.8
申请日：2020-07-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的潜在指纹检测方法。具体涉及刑侦指纹痕迹检测领域。具体方法如下：在标准检测工作环境下，使用便携式高光谱检测仪对潜在指纹进行拍摄，将所获数据经过预处理和PCA降维处理后，对指纹进行形态学和组成成分分析，并结合大数据库获得最终的检测分析结果，将比对检索出的对象信息和痕量化学组分的初步分析结果进行展示。本发明提供的潜在指纹检测方法，能够在现场指纹样本无损的情况下获得指纹的比对结果，检测结果快速可靠，提高了刑侦工作者的效率。
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