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公开(公告)号：CN118332286A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410495230.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了一种电力谐波检测方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：对谐波信号进行预处理；将预处理后的所述谐波信号进行基于粒子群参数自寻优的变分模态分解，得到最优模态数和最优二次惩罚因子，基于所述最优模态数和所述最优二次惩罚因子进行VMD分解，得到多个本征模态函数；对所述多个本征模态函数进行正弦函数拟合，得到各谐波分量的幅值、频率与相位参数。本申请能够精准检测谐波成分和其特征频率，能更精准地抵消谐波分量，达到更高的谐波降噪量。
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公开(公告)号：CN113343772B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110516620.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于隐式引导与显式教导策略的视频显著性目标检测方法。本发明引入了运动信息调制器，包含了通道和空间两种顺序的注意力机制，并以一种深度协作的方式运作，可以有效增强运动信息主导的特征；通过隐式引导策略将运动信息主导(即教师)的特征传递到表观信息主导(即学生)的分支，可以有效提升检测效果；通过使用一个教师部分解码器(teacher partial decoder,T‑PD)来聚合网络的高三层中运动信息主导的特征，并生成运动信息主导的掩膜。该掩膜通过另一个完全一致的学生部分解码器(student partial decoder,S‑PD)，显式地教导网络的高三层中表观信息主导的特征的聚合。该显式教导过程可以进一步提升检测效果。
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公开(公告)号：CN113343770A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110516608.X
申请日：2021-05-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于特征筛选的人脸防伪方法。本发明设计了一种层级特征筛选机制用于优化面部深度特征的提取，有效利用了不同层级特征模块之间的关联关系，补充了面部深度提取的部分细节信息；并且提出了一种基于视点加权的交叉熵损失用于优化网络的学习监督过程，通过视点加权之后交叉熵损失重点刻画不同视点之间的深度差异，学习面部整体的深度差异信息。
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公开(公告)号：CN110347824A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910506360.1
申请日：2019-06-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于词汇相似性的LDA主题模型最优主题数确定方法，利用LDA模型抽取主题词，基于词向量间的相似性，寻找最优主题数目。首先对文本数据进行分词等预处理，应用LDA主题模型对文本进行主题建模，获得每个主题下对应的词分布；然后将词分布转化为词向量分布，利用向量间的相似性，基于LDA的语义关联，分析主题质量，确定最优主题数目。本发明提出的方法可以自动确定最优主题数目，避免人为设定的局限，更好地服务于微博文本数据的聚类分析。
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公开(公告)号：CN109905326A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910232896.9
申请日：2019-03-26
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/825 , H04L12/26
Abstract: 本发明公开了一种基于拥塞程度因子的速率下降参数优化方法，应用于基于RTP/RTCP协议的点对点多媒体实时通信系统。接收端根据帧间时延变化情况自适应选择拥塞阈值，结合当前帧的排队时延变化情况和拥塞阈值产生状态信号S，根据状态信号对发送速率进行调整。当网络发生拥塞时，量化拥塞程度并据此计算速率下降参数α，控制发送速率以α为步长下降。最后结合发送端和接收端的速率控制模块对发送速率的估计值，计算最终的发送速率。与现有技术相比，本发明能适用于各种网络环境，并能提高传入速率，降低丢包率和网络时延，为用户带来了更稳定流畅的多媒体实时通信服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109447037A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811418752.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种面向监控视频压缩的车辆对象多级知识字典构建方法，用于监控视频中对象的表达和压缩，包括纹理层知识提取，所述纹理层知识包含多源监控视频中不同类型车辆的共性纹理，使用纹理字典对纹理层知识进行建模；结构层知识提取，所述结构层知识包含同一类型车辆的共性结构，使用三维模型对结构层知识进行建模；个性层知识提取，所述个性层知识包含某个车辆个体在一段时间内保持稳定的暂态知识，使用残差字典对其进行建模。本发明方法从纹理层、结构层以及个性层三个层次建立对象的多级知识字典，可更好表达复杂环境下运动对象在图像中的外观，且边缘细节等信息更加丰富，可提高监控车辆跟踪识别效率，能够广泛应用于智能交通等方面。
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公开(公告)号：CN105357496B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510903582.9
申请日：2015-12-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了种多源大数据融合的视频监控行人身份识别方法,利用多源数据对象时空行为的致性规律,借助监控点的通话手机号码来识别行人的物理身份。主要步骤为:观测行进路径上特定嫌疑行人所在的监控点上手机号码的重现次数;按照识别精度要求,确定适宜的观测监控点数目;确定行进路径上各监控点包含特定嫌疑行人在内的重现行人数目及重现手机号码数目;计算行人、手机号码重现概率,以及二者的组合概率;按组合概率大小排序,选择排序靠前的组合输出。本发明方法具有计算简单、识别效率高、普适性强等优点。
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公开(公告)号：CN106225774B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201610741333.9
申请日：2016-08-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的无人驾驶农机耕道测量装置及方法，通过安装在农机上垂直向下照射的颜色和深度图像传感器获取农机作业耕道的颜色图和深度图信息，交给数字信号处理器计算耕道参数，通过图像分割提取耕道宽度，通过深度相机测量耕道深度，通过序列图像的平移匹配推算耕道长度，具体包含摄像机标定、图像增强、视频稳定化及去运动模糊、深度和宽度的测量、长度的测量等五个关键步骤。本发明方法解决了耕道参数难以自动化精确测量的难题，具有低成本、高精度、实时处理等优势。
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公开(公告)号：CN106225774A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610741333.9
申请日：2016-08-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的无人驾驶农机耕道测量装置及方法，通过安装在农机上垂直向下照射的颜色和深度图像传感器获取农机作业耕道的颜色图和深度图信息，交给数字信号处理器计算耕道参数，通过图像分割提取耕道宽度，通过深度相机测量耕道深度，通过序列图像的平移匹配推算耕道长度，具体包含摄像机标定、图像增强、视频稳定化及去运动模糊、深度和宽度的测量、长度的测量等五个关键步骤。本发明方法解决了耕道参数难以自动化精确测量的难题，具有低成本、高精度、实时处理等优势。
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公开(公告)号：CN105791825A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610143356.X
申请日：2016-03-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H04N19/107 , H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/51 , H04N19/186
CPC classification number: H04N19/107 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/186 , H04N19/51
Abstract: 本发明公开了一种基于H.264和HSV颜色量化的屏幕图像编码方法，包括颜色量化过程和图像编码过程。在颜色量化的过程中，针对I帧，将原来的256个颜色区间量化到32个颜色区间，再使用无损压缩编码进一步降低比特数。在图像编码的过程中，针对P帧，使用H.264编码器，对前后帧变化的运动区域进行整体的运动估计，而不是对每个宏块都进行运动估计。本发明可以减少编码后的比特数，在保证屏幕图像质量的同时提高了图像的压缩效率。
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