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公开(公告)号：CN110060305B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910294845.9
申请日：2019-04-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 一种高精度简化式线阵相机标定方法，推出的线阵相机成像模型旋转矩阵中的内在联系r1Tr1＝r2Tr2＝1和r1Tr2＝0，以及A‑TA‑1形成的对称矩阵，形成超限方程只要选取2副以上不同角度或不同距离标定板中目标点坐标(X,Y)到成像点坐标(u)，就可得到2个以上的H矩阵，建立方程，求取参数B11，B12，B22，进而得到线阵相机的内外参数。本方法系统简单，未知参数求取少，对于线阵相机标定的应用具有重要意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN110008985B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910108545.7
申请日：2019-02-03
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于改进D‑S证据理论规则的舰载机群目标识别方法，包括：S1、识别装置利用多种探测传感器对舰载机群目标进行探测，获取多个探测数据；S2、识别装置根据探测数据抽取若干个原始证据；S3、识别装置对原始证据进行概率转换，得到修正证据；S4、当修正证据的数量等于2时识别装置采用全局冲突系数表征修正证据的冲突度，当修正证据的数量大于2时识别装置采用扩展冲突系数表征修正证据的重读图；S5、识别装置判断证据冲突度是否大于0.5，并根据判断结果选择，若大于则对冲突证据进行折扣处理，若小于或者等于则保持不变，得到折扣证据；S6、识别装置基于D‑S证据理论对折扣证据进行融合，得到目标识别结果。本发明识别率更高，识别结果更加准确。
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公开(公告)号：CN106408029B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201610857338.8
申请日：2016-09-28
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于结构差分直方图的图像纹理分类方法，通过提取图像纹理三个部分的特征，即分割结构模式特征、细分的局部二值模式特征和邻域差分模式特征，并对三个部分特征进行标准化，形成用于描述纹理图像的结构差分直方图表示特征，实现对图像纹理进行分类的目的。本发明有益效果：有效地提高了纹理图像的分类精度，有效地适应较小尺寸的纹理图像，另外，本发明方法充分利用了纹理图像的方向多尺度信息，具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN106443661B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201610809777.1
申请日：2016-09-08
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明公开了一种基于无迹卡尔曼滤波的机动扩展目标跟踪方法，属于雷达机动目标跟踪领域，本发明的方法包括：根据高分辨率距离像量测信息的特点以及扩展目标的机动特性，利用支撑函数精确描述扩展目标的各种机动模式，最后基于无迹卡尔曼滤波与多模型算法相结合实现机动扩展目标运动状态和扩展形态的联合跟踪。本发明的方法可快速准确地利用高分辨率雷达距离像量测信息，对机动扩展目标的运动状态和扩展形态进行精确的联合估计，易于工程实现，具有较强的工程应用价值和推广前景。
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公开(公告)号：CN108647182A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810450931.X
申请日：2018-05-11
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 一种证据理论中基于可分配确定度的概率转换方法，包括如下步骤：S1、计算证据中各个命题的信任函数值和似然函数值；S2、根据各个命题的信任函数值计算证据可分配的确定度信息；S3、判断证据是否包括全部单命题；S4、根据S3中的判定结果进行概率转换；S4.1、若证据包括全部单命题，则使用比例分配法对证据的可信度进行概率转换；S4.2、若证据只包括部分单命题，则使用加权组合法进行概率转换。本发明提供一种证据理论中基于可分配确定度的概率转换方法，准确度更高，而且适用范围广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108171741A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711408087.6
申请日：2017-12-22
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于自适应多向经验模式分解的图像纹理分解方法：采用自适应多向经验模式分解对源图像I进行多尺度多向分解，获得源图像的内蕴模式函数分量imfj和剩余分量rj，其中j＝1,2,…,n，n为分解得到的内蕴模式函数分量imf的级数。本发明有益效果：采用本发明分解方法分解过程继承了传统经验模式分解的优点，解决了传统经验模式分解算法出现频率混叠问题，对于后续图像处理具有重要意义和实用价值；利用本发明分解方法分解的结果细节清晰，无畸变，最优地分析出图像中的内蕴分量。
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公开(公告)号：CN107644267A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710812597.3
申请日：2017-09-11
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于D-S证据理论的温室控制决策融合方法，包括如下步骤：步骤一、使用箱线图提取温室内传感器量测值中的野值，并对野值进行修正；步骤二、对修正后的量测值进行聚类融合，得到聚类值集合；步骤三、利用聚类值集合与决策基准值集合通过D-S证据理论对聚类值进行决策分配。本发明提供一种基于D-S证据理论的温室控制决策融合方法，能够有效提升温室环境中指标数据的融合精度和决策可信度，同时降低决策风险。
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公开(公告)号：CN107367718A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710576183.5
申请日：2017-07-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种多散射点量测下机动随机超曲面扩展目标建模方法，具体步骤如下：步骤一、从多散射点量测中获取机动随机超曲面扩展目标的描述参数并对其进行预处理；步骤二、利用预处理后的描述参数得到机动随机超曲面扩展目标的形态描述；步骤三、根据形态描述，利用机动随机超曲面扩展目标的轮廓线曲线的平移得到机动随机超曲面扩展目标的机动描述；步骤四、利用机动随机超曲面扩展目标的运动状态转移矩阵 和扩展形态转移矩阵求得系统转移矩阵；步骤五、利用机动描述和系统转移矩阵 得到机动随机超曲面扩展目标的系统模型。本发明能够解决机动过程中目标运动状态和扩展形态的时间演化问题，有助于达到对其精确跟踪的目的。
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公开(公告)号：CN104715476B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510078176.3
申请日：2015-02-13
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 一种基于直方图幂函数拟合的显著目标检测方法，包括直方图幂函数拟合、超像素分类、显著区域问题和显著目标检测四步。本发明有益效果：使用FT显著图、图流形排序法、SLIC法超像素分类、直方图幂函数拟合求灰度阈值在图像多目标且场景复杂的情况下，检测效率高，性能好，精度高，解决了显著目标检测领域的一大难题，且本发明所提供的方法执行速度快、算法复杂度低，同时能保证较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN106485278A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610893165.5
申请日：2016-10-13
Applicant: 河南科技大学
CPC classification number: G06K9/6278
Abstract: 一种基于剪切波和高斯混合模型的图像纹理分类方法，首先用剪切波对给定的具有相同类别标号的训练样本集进行方向多尺度分解，获取这些训练样本的子带系数，然后构造这些子带系数的能量特征，用计算得到的能量特征表示这些方向子带，选择核主成分分析（KPCA）方法对这些能量特征进行降低维数处理，接着建立这些能量特征的高斯混合模型 （GMM），并用期望最大化EM）算法估计高斯混合模型的参数，最后用贝叶斯分类器进行纹理图像分类；本发明有益效果：有效地提高了纹理图像的分类精度，有效地适应较小尺寸的纹理图像，另外，本发明方法充分利用了纹理图像的方向多尺度信息，具有广泛的应用价值。
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