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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN103268494B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310181012.4
申请日：2013-05-15
Applicant: 江苏大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于稀疏表示的寄生虫虫卵识别方法,包括：建立初始字典；使用K-SVD算法对字典进行学习；处理输入图像；计算重建误差矩阵；获取候选图像块；识别候选图像块等步骤。本发明引入了基于稀疏表示的分类算法，增强了整个寄生虫虫卵识别算法对各种干扰因素的鲁棒性；引入了Batch-OMP算法用于大规模稀疏表示过程，提高了识别效率；引入了用高斯金字塔降维后的样本直接建立字典的方法，避免了提取虫卵目标特征的步骤，使识别过程变得更为简便；引入了建立误差矩阵并求其局部最小值的方法，避免了在初步定位过程中得到包含同一目标的不同图像块。
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公开(公告)号：CN103440748A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310252696.2
申请日：2013-06-24
Applicant: 江苏大学
IPC: G08C17/02 , H04W40/20 , H04L12/715
CPC classification number: Y02D70/122 , Y02D70/124 , Y02D70/38
Abstract: 本发明属于建筑供暖测控技术领域，具体涉及了一种面向集中供暖分户计量的基于无线方式的温度采集方法及其装置，该方法包括参数设置与系统部署；测定信号穿透力；建立主干路由；建立支路路由；支路路由节点角色设置；簇内节点分配与测试；簇内温度采集；温度数据的上报等步骤。本发明提出了结合采集节点位置信息的楼层优先分层路由组网方法，提高了低速率环境下的组网速度；提出了以簇为单位的温度采集和上传机制，同时引入将温差数据与位图标识相结合的方法，有效降低了传输数据量，进而提高了数据传输可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN103268494A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310181012.4
申请日：2013-05-15
Applicant: 江苏大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于稀疏表示的寄生虫虫卵识别方法,包括：建立初始字典；使用K-SVD算法对字典进行学习；处理输入图像；计算重建误差矩阵；获取候选图像块；识别候选图像块等步骤。本发明引入了基于稀疏表示的分类算法，增强了整个寄生虫虫卵识别算法对各种干扰因素的鲁棒性；引入了Batch-OMP算法用于大规模稀疏表示过程，提高了识别效率；引入了用高斯金字塔降维后的样本直接建立字典的方法，避免了提取虫卵目标特征的步骤，使识别过程变得更为简便；引入了建立误差矩阵并求其局部最小值的方法，避免了在初步定位过程中得到包含同一目标的不同图像块。
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公开(公告)号：CN102073872B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201110022426.3
申请日：2011-01-20
Applicant: 中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所 , 江苏大学
Abstract: 本发明了公开了一种基于图像的寄生虫虫卵形状识别方法。该方法包括：建立要识别的寄生虫虫卵形状归一化边缘空间分布直方图和边缘轮廓区域模板、图像的灰度归一化处理、边缘信息提取、边缘合并、边缘区域二次过滤和基于边缘空间直方图的形状判断，即依据所建立的要识别寄生虫虫卵形状边缘空间分布直方图和边缘区域信息，对每个候选的边缘区域进行边缘空间分布直方图相似性的判断，其相似度小于Th的则判定为要识别的人体寄生虫卵。本发明的基于图像的寄生虫虫卵形状识别方法，引入二次边缘区域过滤机制，提高了识别算法的计算速度和实时性；引入了边缘空间分布直方图的方法进行边缘形状的判断，能较好地克服各种干扰因素的影响，提高了识别的准确性和可靠性，使其能更好地适用于干扰因素较多的实际检测场合。
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