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公开(公告)号：CN104657486A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510093347.X
申请日：2015-03-02
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于多因子的行政区划的可信度计算的方法，对一个待查询地址字符串，计算位置查询因子；根据该待查询地址字符串所有可能的行政区划结果集，计算区划位置级差因子、区划相关因子和区划级差相关因子；根据区划级差相关因子，获得某行政区划字符串与所有其它行政区划字符串之间的区划级差相关因子的和，乘以该行政区划字符串的位置查询因子，即为该行政区划字符串的可信度，取最大可信度对应的行政区划字符串所在的行政区划结果。利用对待查询地址字符串的分词结果及所有可能的行政区划结果集，根据地址数据表达的语义特点，通过适当的匹配算法提高地址检索的速度和准确性，从而提高网络地图在线服务质量，从而为用户更好的定位。
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公开(公告)号：CN103692429A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310746131.X
申请日：2013-12-31
Applicant: 武汉工程大学
IPC: B25J5/00
Abstract: 本发明涉及一种家庭助老机器人，包括机器人本体和上位机，机器人本体包括移动底盘机构、动力机构和电气控制装置，移动底盘机构由动力机构驱动，动力机构由电气控制装置控制；移动底盘机构包括三角形板架和三个互成120度安装在三角形板架上的全向轮；电气控制装置包括设置在移动底盘机构上的ARM控制器、液晶触摸屏显示器、碰撞传感器、光电传感器、无线模块、摄像头、动力机构驱动模块；液晶触摸屏显示器、各传感器、动力机构驱动模块、无线模块和摄像头分别与ARM控制器电气连接；机器人本体和上位机通过无线模块通信。本发明机器人具有全方向运动和智能控制的特性，特别适合一些行动不便、易忘事的老年人，实现了对老人的远程监护与通讯。
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公开(公告)号：CN114087238B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111300199.6
申请日：2021-11-04
Applicant: 武汉工程大学 , 凌云科技集团有限责任公司
Abstract: 本发明属于飞机牵引设备技术领域，具体公开了一种飞机智能牵引机器人的液压控制系统及其控制方法，所述液压控制系统包括油箱、滤油器、液压泵和总压力表，所述滤油器、液压泵和压力表依次连接在油箱的供油管路上，所述供油管路的末端并联连接有：夹紧供油管路，所述夹紧供油管路用于驱动夹紧液压缸对飞机前轮的夹持动作；压轮供油管路，所述压轮供油管路用于驱动压轮液压缸对飞机前轮的压紧；升降供油管路，所述升降供油管路用于驱动升降液压缸对飞机前轮的升降；所述移架供油管路用于驱动移架的平移，本发明通过设计夹紧供油管路、压轮供油管路、升降供油管路和移架供油管路，实现飞机前轮夹紧、托起升降等功能。
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公开(公告)号：CN117953015B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410347796.1
申请日：2024-03-26
Applicant: 武汉工程大学 , 中国人民解放军海军工程大学 , 湖北文理学院
IPC: G06T7/246 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06T3/4053
Abstract: 本发明公开了基于视频超分辨率多行人跟踪方法、系统、设备及介质，涉及超分辨率领域以及多目标跟踪领域技术领域，方法包括：获取检测区域的视频，对视频进行视频帧插值及超分辨率处理，对每一帧进行目标检测得到检测框，对重叠度满足条件的检测框进行融合；提取检测框的可见区域标签，根据可见区域标签计算当前帧的检测框和前一帧的检测框的特征距离，将特征距离经过匈牙利算法计算得到最终结果，将最终结果整合输出得到行人轨迹。本发明融合了不同视觉任务，能够实现多视觉任务的相互促进，提高了检测与跟踪的性能，解决了多行人跟踪在低质量成像场景下视频帧模糊难以处理、漏检和误检高概率等问题。
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公开(公告)号：CN117953590A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410354226.5
申请日：2024-03-27
Applicant: 武汉工程大学 , 湖北文理学院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种三元交互动作检测方法、系统、设备及介质，方法包括：获取待测三元关系交互动作图像；确定待测三元关系交互动作图像的降维特征图；为降维特征图上每个预设区域添加位置信息，确定全局信息图；利用预设的多头注意力机制，将全局信息图和预设的查询规则进行融合，确定预测交互动作信息；将预测交互动作信息转换为三元检测框信息和交互动作类别。解决了现有技术无法对三元交互动作信息进行完整的描述，不仅降低了预测出的该交互动作信息的区域范围的准确性，还降低了该交互动作信息对应的交互动作类别的准确性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117953589A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410354224.6
申请日：2024-03-27
IPC: G06V40/20 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种交互动作检测方法、系统、设备及介质，方法包括：获取待测三元交互动作图像；对待测三元交互动作图像进行特征提取，获得至少一个第一人物框、至少一个第一工具框和至少一个第一物体框；若任意一个第一人物框、任意一个第一工具框和任意一个第一物体框三个框具有第一重合区域，则将每个第一重合区域对应的三个框组合而成的区域作为一个交互动作检测候选框；对每个交互动作检测候选框进行识别，确定每个交互动作检测候选框对应的交互动作类别。解决了目前的动作交互动作检测方法只能检测出当前图像场景中人与物体的交互动作，无法检测出人、工具与物体之间的三元交互动作的问题。
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公开(公告)号：CN117689547A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311220386.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06T3/4076 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段增强框架的渐进式人脸超分辨率计算方法，包括以下步骤：构建人脸超分辨率数据集；构建双边回归路径；构建注意力残差组；构建双边回归路径约束；构建特征聚合上采样模块，得到具有高频细节信息的超分辨率图像；构造双边回归人脸超分辨率网络，将分块图像输入双边回归人脸超分辨率网络中，输出人脸超分辨率图像。本发明通过设计一个双边回归网络来学习和指导面部细节关键像素的恢复；其次本发明不包含池化层以避免面部结构信息的二次损失，并通过融合具有不同注意力的三个原始特征来指导面部图像重建。本发明在公共数据集上进行广泛实验能够显示出明显优于现有方法的优势。
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公开(公告)号：CN117274302A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311100070.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种通道过滤辅助跟踪的目标跟踪方法、系统及存储介质，涉及计算机视觉技术领域；通过ResNet‑50模型对待分析图像进行特征提取，得到初步提取特征矩阵F；通过对初步提取特征矩阵F进行通道预处理，且进行特征处理，得到加权特征矩阵F″；通过对加权特征矩阵F″和训练边界框信息进行编码，得到训练相似性矩阵T″和权重信息W；通过对加权特征矩阵F″和训练相似性矩阵T″进行解码，得到解码特征矩阵 通过对权重信息W和解码特征矩阵进行预测，得到目标置信度得分；将目标置信度得分进行可视化，设定跟踪定位目标。通过减少跟踪目标周围的背景干扰，缓解跟踪时产生的漂移问题，增强对目标特征信息的提取，获得更加精准的目标置信度得分。
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公开(公告)号：CN110706263B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910940403.7
申请日：2019-09-30
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明涉及自动化处理技术领域，提供了一种图像处理方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取图像识别模型、窗口融合模型和源图像；根据图像识别模型在源图像上标定相互重叠的至少两个交叠窗口；根据窗口融合模型检验至少两个交叠窗口是否重复标定在源图像局部的像素块，若否，则免合并至少两个交叠窗口，若是，则将至少两个交叠窗口合并为一个融合窗口，保证了使得窗口融合模型合并不同交叠窗口的可靠性，克服了通过图像识别模型以窗口区域识别图像使像素块被不同窗口在图像上重复标定，通过融合窗口在图像区域标定像素块，提高了以窗口在图像区域标定像素块的简约性。
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公开(公告)号：CN110930309B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911140189.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Inventor： 卢涛 , 王宇 , 张彦铎 , 姚全锋 , 杨泳 , 吴昊 , 石子慧 , 石仝彤 , 陈冲 , 许若波 , 周强 , 郝晓慧 , 魏博识 , 郎秀娟 , 吴志豪 , 王彬 , 陈中婷 , 王布凡 , 刘奥琦 , 陈润斌
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图纹理学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：首先将高分辨率人脸图像对下采样至目标低分辨率人脸图像对，将目标低分辨率人脸图像对进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用残差池化模块网络提取脸部纹理多尺度特征。然后，将提取的脸部多尺度特征发送到纹理注意力模块，以通过计算注意图来融合补偿纹理信息，收集最相似的特征，以更有效的提高SR性能。最后，通过特征融合来更新目标视图图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
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