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公开(公告)号：CN114972146A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210603129.6
申请日：2022-05-25
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗式双通道权重分配的图像融合方法及装置，其方法包括：构建初始图像融合模型，包括生成器模块和孪生鉴别器模块，生成器模块包括伪孪生特征提取模块和特征融合模块；获取红外图像样本和可见光图像样本，并基于伪孪生特征提取模块获得红外特征图和可见光特征图；基于特征融合模块生成融合特征图；基于孪生鉴别模块分别获得融合特征图与红外图像样本的第一相似度及与可见光图像样本的第二相似度；对初始图像融合模型进行训练，获得目标图像融合模型；基于目标图像融合模型对待融合红外图像和待融合可见光图像进行融合，获得目标融合图像。本发明可获得具有清晰目标和丰富细节纹理的目标融合图像。
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公开(公告)号：CN114885294A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210627114.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供了一种抵御恶意AP攻击的Wi‑Fi室内定位方法及装置，其方法包括：获取定位区域内待定位点的待定位Wi‑Fi指纹，并将待定位Wi‑Fi指纹转换成待定位单通道指纹图像；判断待定位单通道指纹图像是否遭受恶意AP攻击；当待定位单通道指纹图像未遭受恶意AP攻击时，基于目标定位模型和待定位单通道指纹图像获得待定位点的定位结果；当待定位单通道指纹图像遭受恶意AP攻击时，将待定位单通道指纹图像输入至目标图像预测模型中，获得待定位安全单通道指纹图像，并基于目标定位模型和待定位安全单通道指纹图像获得待定位点的定位结果。本发明可抵御在Wi‑Fi室内定位过程中的恶意AP攻击，提高室内定位精度。
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公开(公告)号：CN113395732B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110547556.2
申请日：2021-05-19
Applicant: 武汉工程大学
IPC: H04W28/02 , H04W28/06 , H04B7/0456 , H04B7/06 , H04L25/02
Abstract: 本发明涉及一种优化能量传输与通信的方法、系统和电子设备，该方法包括：区群中的任一基站根据其对应的能量站所发送的能量信号捕获能量，生成第一反馈信号并分别发送至能量站和该区群中的网络枢纽控制器；进行信道估计，得到多个大规模衰落因子，再得到大规模衰落矩阵，生成第二反馈信号并发送至网络枢纽控制器；网络枢纽控制器根据第二反馈信号，得到干扰抑制预编码矩阵并发送至每个能量站；整合该区群中所有基站分别与每个目标用户之间的信道状态并发送至每个基站；每个能量站根据干扰抑制预编码矩阵，调整待发送能量信号的发送幅度与方向并发送；每个基站根据信道状态，将目标信息发送至目标用户。本发明优化了能量传输与通信。
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公开(公告)号：CN113409446A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110642244.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种盲人辅助视觉处理方法及装置，方法包括：从预设激光雷达中获得多个待测物体的原始点云数据，并集合所有的原始点云数据得到原始点云数据集；对原始点云数据集进行三维重建得到点云图，点云图包括多个障碍物距离；当任一障碍物距离小于预设距离值时，则生成语音提示指令，并根据语音提示指令进行语音提示。本发明能够解决因穿透性不强的天气或者黑夜环境所造成的测距精度不高的问题，提高了障碍物的识别程度，也提高了导盲的精度，保障了盲人的安全，且设计较为简单，普及面较广，也能让盲人出行不会受到限制。
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公开(公告)号：CN112924622A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110103494.6
申请日：2021-01-26
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机机载气体传感与AIS信息矢量融合的船舶尾气追踪方法，实时采样、记录无人机附近的气体浓度，结合无人机位置信息计算短时间内的尾气中各种气体浓度分布梯度，引导无人机朝浓度值大的方向移动；利用不定期获得AIS动态或静态数据，对目标船舶的尾气排放分布(源位置、分布系数等)进行模拟，并提供一个粗略的导航信息，确保无人机始终朝监测目标飞行；处理实时测量的局部浓度梯度和AIS排放预测的全局分布之间的信息融合，产生船舶尾气追踪矢量，为无人机实施监测任务提供实时性决策。本发明利用无人机实现对在航船舶尾气全自主、在线采样、收集和分析，具有较强的抗局部气流干扰能力，非常适用于超大尺度的海事场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112906858A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110105142.4
申请日：2021-01-26
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种船舶运动轨迹实时预测方法，可以解决AIS数据的刷新率及其通信方式导致的延迟性问题，根据目标船舶在上一时段的AIS观测数据，对其未来时段内的运动轨迹进行实时预测，从而弥补AIS数据延迟的缺点。具体地，根据船舶运动学模型，对非结构化的AIS数据预处理，包括异常值滤除和插值补全，生成一串结构化、连续的轨迹数据；构建一种长短时记忆LSTM网络结构模型，以上一时段预处理后的AIS数据为输入，通过对船舶运动轨迹的训练学习，输出对船舶未来运动轨迹的预测。本发明可以有效提高AIS数据的实时性，也适用于船舶导航中的安全预警。
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公开(公告)号：CN110912590A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911193175.8
申请日：2019-11-28
Applicant: 武汉工程大学
IPC: H04B7/0456 , H04W72/08 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了一种基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，该方法包括以下步骤：S1、选择若干小区组成的OFDM蜂窝通信网络区群，基站根据用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子；S2、所有基站将对应的大规模衰落因子发送到所属区群的网络枢纽控制器，根据基站与用户的相对位置组成大规模衰落矩阵；S3、在获取区群大规模衰落矩阵后，利用信道反转技术对大规模衰落矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码矩阵。本发明能实现多用户MIMO系统在基站天线数目不改变的情况下，通过信道反转归一化使信道传输速率达到增加的效果，实现了抑制干扰和消除噪声的效果。
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公开(公告)号：CN104156703B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410376593.1
申请日：2014-08-01
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩纹理的车牌定位方法及系统，方法包括以下步骤：将经调整和滤波后的图片的色彩空间由RGB转换到HSV；对车牌背景颜色和车牌字符颜色的二值化处理，生成两幅灰度图片；对两幅灰度图片的像素点进行分析找出符合车牌色彩纹理的像素；计算并找到车牌区域；输出车牌区域图片。本发明通过对车牌背景颜色和车牌字符颜色的二值化处理，排除了大部分会造成干扰的颜色。通过对车牌背景颜色的特征点和车牌字符颜色的特征点进行分析，即使车体颜色和车牌颜色一样，也能很好的区分车体和车牌。再利用车牌背景和字符之间色彩纹理的变化特点确定车牌区域，使车牌定位更加精确。
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公开(公告)号：CN105487072A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201511017124.1
申请日：2015-12-29
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G01S13/878 , G01S13/48
Abstract: 本发明公开了一种基于T2/R的时差与多普勒频移联合定位方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、选择两个不同信号频率的短波广播电台作为发射站，获取它们的发射频率和坐标位置，并根据坐标位置计算发射站和接收站之间的地面大圆距离；S2、根据信号频率和地面大圆距离使用时差测量法，计算得到直达波与散射波之间的时差数据以及多普勒频移数据；S3、根据得到的时差数据和多普勒频移数据进行联合，得到目标状态估计方程，并通过批处理算法计算得到收敛结果，即为飞行目标的位置和飞行速度。本发明仅需要两个广播电台作为辐射源，就可以对移动的空中目标进行定位，对匀速运动和变速运动的目标，在位置精度和速度精度上都有了很大的提高。
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公开(公告)号：CN104463104A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410647240.0
申请日：2014-11-14
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06T7/74 , G06T2207/10004 , G06T2207/30232 , G06T2207/30264 , G08G1/0175
Abstract: 本发明公开了一种静态车辆目标快速检测方法及装置，包括以下步骤：图像采集：获取车辆图片；图像预处理：把车辆图片大小进行归一化并转化为灰度图；提取熵信息：利用搜索框对图片进行像素级遍历，并提取出每个搜索框中局部图像的脉冲迭代平均熵信息；车辆目标粗定位：取脉冲迭代平均熵值大于目标阈值的图片作为车辆目标粗定位图片；确定车辆目标：保留同一图片区域内脉冲迭代平均熵值最大的车辆图片作为目标车辆搜索结果；在原始大图像中框出车辆目标，完成车辆目标的定位。本发明利用了脉冲耦合神经网络特征提取方法的鲁棒性、快速性以及可移植性，且选取脉冲迭代平均熵这一特征作为判定依据，大大提高了静态车辆目标检测的速度。
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