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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033446A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110355197.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率遥感影像输电杆塔识别与定位方法，基于高分辨率遥感影像可实现大范围输电杆塔的检测。基于此将改进的YOLOv3目标快速检测算法应用于高分辨率遥感影像的输电杆塔检测加定位，针对输电杆塔在遥感影像中呈现不同的形状，通过K‑means重新设置先验框的大小，并在边框回归中引入CIoU损失函数，将DIoU与NMS结合，改善YOLOv3对密集小目标的漏检问题。针对特征提取的层数加深目标的细节和位置信息减少的问题，通过增加SPP模块丰富最终特征图的表达能力。并且通过本文方法解决了YOLOv3对超大图像目标检测算法失效的问题，实现输电杆塔的自动识别加定位，为电网的安全运行提供保障。
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公开(公告)号：CN106600557B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201611174168.X
申请日：2016-12-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于混合高斯模型与稀疏约束的PSF估计方法，涉及光学图像复原技术领域。该方法通过提取图像中成像质量较好的面状区域，利用高斯混合模型建立PSF拟合函数，求解模型参数得到初始的PSF模板，并将该模板作为稀疏约束复原模型的初始迭代PSF模板，最后迭代计算得到整幅图像的最终PSF模板。本发明方法的处理过程没有近似，并且主要操作在图像空间域内进行，无需反复迭代计算，因此可实现可靠、高效的PSF估计。
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公开(公告)号：CN109615584A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811545227.9
申请日：2018-12-17
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单应性约束的SAR图像序列MAP超分辨率重建方法，步骤为：选取基准图像；利用改进SIFT算法计算单应性；计算得到初始高分图像；MAP超分重建；满足迭代要求；得到高分图像。本发明的方法通过指定基准图像，改进SIFT算法，单应性匹配及最大后验超分辨率重建算法最终实现了SAR图像序列的超分重建。同传统SIFT方法相比，本发明改进SIFT配准算法对于SAR图像可以在保证匹配点对正确率较高的同时增加匹配点数量，且算法复杂度低；同常用的重建算法相比，改进MAP重建算法可以得到质量更高，细节更好的图像。
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公开(公告)号：CN108109139A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711362017.1
申请日：2017-12-18
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种基于灰度体元模型的机载LIDAR三维建筑物检测方法，该方法为：读取原始机载LIDAR点云数据，形成原始机载LIDAR点云数据集；将原始机载LIDAR点云数据规则化为灰度3D体元数据集；对灰度3D体元数据集进行建筑物屋顶体元检测；基于缓冲区分析，对灰度3D体元数据集进行建筑物立面体元检测。该方法综合利用了LIDAR数据的几何和辐射信息并很好地利用了3D体元数据中各体元间隐含的邻域关系，有助于基于体元理论的机载LIDAR点云数据处理及应用的发展。
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公开(公告)号：CN106600557A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611174168.X
申请日：2016-12-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种基于混合高斯模型与稀疏约束的PSF估计方法，涉及光学图像复原技术领域。该方法通过提取图像中成像质量较好的面状区域，利用高斯混合模型建立PSF拟合函数，求解模型参数得到初始的PSF模板，并将该模板作为稀疏约束复原模型的初始迭代PSF模板，最后迭代计算得到整幅图像的最终PSF模板。本发明方法的处理过程没有近似，并且主要操作在图像空间域内进行，无需反复迭代计算，因此可实现可靠、高效的PSF估计。
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