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公开(公告)号：CN103885449A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410136228.3
申请日：2014-04-04
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G05D1/02 , G05B19/418
Abstract: 基于多传感器的智能视觉跟踪轮式机器人及其控制方法，包括机器人本体和机器人控制台；机器人本体包括四轮驱动车底盘、摄像头、车灯、通信模块、控制模块、传感器模块和动力模块；传感器模块包括温度传感器、烟雾传感器、光线传感器和测距传感器；动力模块包括直流马达、双自由度舵机云台和前轮转向舵机；通信模块包括机身Wi-Fi适配器和机身ZigBee适配器；机器人控制台包括内置有Wi-Fi适配器的控制终端和控制终端ZigBee适配器；控制终端的Wi-Fi适配器与机身Wi-Fi适配器建立无线通信，控制终端ZigBee适配器与机身ZigBee适配器建立无线通信。本发明实现对动态目标的动态跟踪，实现多传感器智能视觉跟踪，同时采用Wi-Fi信道与ZigBee信道，使视频数据传输与命令通信分开。
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公开(公告)号：CN113920136B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111191635.0
申请日：2021-10-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的暗通道先验去雾算法，步骤为：将瑞利散射理论用于改进大气光的估计值；采用基于主动轮廓模型的分割方法分割天空区域，得到天空区域和非天空区域；采用不同尺寸的滤波来估计暗通道值；对透射率的求取进行简化，提高算法的处理速度。本发明首先在原来的暗通道先验去雾算法的基础上，加入瑞利散射理论改进大气光的估算方法，然后将雾图分割为天空和非天空区域，对不同滤波尺寸的暗通道图进行融合得到融合暗通道，最后简化透射率的求解过程来提高算法的运行速度，增强实时性。
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公开(公告)号：CN116228550A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211489304.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法，包括：利用深度估计模块DE从干净无雾图中估计出图像的场景深度信息d；图像加雾模块HGAN将深度估计模块DE得出的场景深度信息d与随机采样的散射因子β相结合，根据大气散射模型计算输出有雾图像；图像去雾模块DHGAN从有雾图中得到图像的透射率t和散射因子β，根据大气散射模型计算将有雾的图像计算输出为干净无雾的图像。本发明的基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法在去雾框架中加入图像自增强策略，根据大气散射模型在网络的不同模块中分别估计图像的深度信息、散射因子以及透射率，能够生成不同浓度的有雾图像，增强训练数据，提高图像去雾的质量。
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公开(公告)号：CN113486897A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110864663.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种卷积注意力机制上采样解码的语义分割方法，包括通过空洞卷积深度神经网络提取特征，增大特征提取感受野；通过卷积池化金字塔聚合语义分割类别的局部和全局相关上下文信息，平均池化计算得到特征图；利用特征图的空间关系生成空间注意力特征信息，分别进行一个通道的最大池化和另一个平均池化；经过两层的神经网络，将得到的特征图相加经过激活函数，引入非线性信息，增强通道的泛化性，得到权重系数；经过卷积空间注意力和卷积通道注意力，得到两个新的特征图，通过融合上采样，表达空间分辨信息，输出预测分类的语义分割结果。本发明的上采样卷积注意力机制恢复分辨率结构，提升语义分割效果及性能，降低网络计算内存消耗。
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公开(公告)号：CN113406296A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110701955.X
申请日：2021-06-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的煤岩智能识别系统,包括：采集模块，用于采集采煤机信号数据、煤岩图像数据；处理模块，与采集模块连接，用于对采煤机信号数据、煤岩图像数据进行特征提取并获得对应的空间坐标；识别模块，与处理模块连接，用于对特征提取后的数据信息进行识别，并根据空间坐标获得煤岩界限信息；控制模块，与识别模块连接，用于根据煤岩界限信息对采煤机的摇臂进行控制。本发明具有较高的识别稳定性和识别率，可为生产过程自动化提供可靠的煤岩识别信息，有效提高了目标检测的准确率，实现了对矿井不同大小目标的精准、快速检测与识别，对保障井下人员避险、车辆防撞和智能安全开采具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112686303A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011594959.4
申请日：2020-12-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种智能木材仓储系统，包括预测模块，通过蓝牙网关获取环境信息，利用卷积神经网络训练出模型，用于精确预测木材所需的温湿度，同时发现异常后能自动调节，智能化的监测木材仓库环境信息；温湿度模块，用于采集木材仓库内的温度和湿度信息；报警模块，用于对木材仓库的危险信息进行预警；手机APP模块，用于对木材仓库整体环境的实时显示与强制调节木材仓库内的环境阈值信息；控制模块，用于对基本控件的控制。本发明实现了对木材的自主判断，对周围环境的自动调节，对仓库安全的全面监督；解放了人力，提高系统的精确性，可靠性。
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公开(公告)号：CN110472682A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910743989.8
申请日：2019-08-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种顾及空间和局部特征的高光谱遥感影像分类方法，涉及高光谱图像处理与应用技术领域。该方法首先对输入的高光谱影像数据集进行波段划分和归一化处理；利用主成分分析提取高光谱影像的光谱特征，得到引导图像；通过引导图像对各个波段影像进行引导滤波处理，得到每个波段的输出图像；将各个波段输出图像进行叠加，得到提取的图像空间特征；利用局部Fisher判别分析实现图像空间特征低维嵌入；将低维嵌入特征划分为训练样本和测试样本分别输入到SVM分类器得到分类结果。本发明方法能够较好的描述地物的结构和边缘信息；在进行空间特征提取的同时顾及了像素间局部关系，提取出有效的空-谱特征，提高了分类精度。
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公开(公告)号：CN110111362A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910342327.X
申请日：2019-04-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种局部特征块相似匹配目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法读取待跟踪视频图像序列，将第一帧待跟踪视频图像序列作为训练图像，并建立待跟踪视频图像的初始目标模型；然后读取待跟踪视频图像序列的第t帧作为当前帧图像，在当前帧中，根据第一帧圈定的初始目标区域的中心和对角线长度得到当前帧的匹配前景区域；利用陆地移动距离模型匹配算法进行目标检测，确定匹配到的跟踪目标；利用阈值决策方法判断目标模型T中各个局部特征块是否发生严重遮挡，并对当前待跟踪视频图像的目标模型T进行更新；对所有待跟踪视频图像序列进行目标检测，得到待跟踪视频图像序列的跟踪结果。本发明方法能够准确的匹配到目标，匹配结果更鲁棒。
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公开(公告)号：CN109522445A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811357667.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F16/635 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F21/10
Abstract: 本发明提出了一种融合CNNs与相位算法的音频分类检索方法,解决了云存储环境下音频数据分类检索过程繁琐以及用户隐私易于泄露问题。该方法首先在云存储服务端进行音频自动分类，并将分类结果和用于检索的用户隐私信息以水印的形式隐写到音频内容中；然后在传输音频数据到本地设备中,检测到密钥之后解码水印；最后根据解码所得音频类型、录音时间地点等信息进行分类展示。通过对比实验，分析了传统模型SVM等与深度学习模型CNNs分类音频的效果优劣，并对相位水印算法在该应用环境下做出了改进。
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公开(公告)号：CN107833239A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711029450.3
申请日：2017-10-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06T7/223 , G06T7/11 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明提供一种基于加权模型约束的寻优匹配目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法以第一帧图像为训练图像，建立带权目标模型，逐帧读取视频图像，并以前一帧为基础得到当前帧的匹配前景区域，利用双向最优相似匹配方法进行目标检测，得到跟踪结果区域；当帧数大于6时，利用距离决策方法对发生误匹配的情况进行重构；当帧数为5的倍数时，根据当前帧的跟踪结果和当前带权目标模型进行加权融合来更新带权目标模型。本发明的方法用于对视频图像序列进行目标跟踪，能防止目标在发生形变、局部遮挡时因目标特征匹配不完全而导致跟踪偏移问题，并能避免背景信息的干扰，保证匹配到的目标更准确。
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