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公开(公告)号：CN119310031A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411450975.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于深度学习的特定空间外差光谱滤波方法。包括以下步骤：首先，使用空间外差光谱仪收集存在杂波的空间外差干涉图，以及相应的无杂波的空间外差干涉图；接着，采用傅里叶变换将存在杂波的空间外差干涉图和无杂波的空间外差干涉图转换为存在杂波的空间外差光谱和无杂波的空间外差光谱；然后，将存在杂波的空间外差光谱和无杂波的空间外差光谱作为输入和输出组建训练集，并将训练集导入深度神经网络进行训练，获得训练好后的滤波网络模型；最后，将空间外差光谱仪在实际探测过程中收集的实测存在杂波的空间外差干涉图，经过傅里叶变换为实测存在杂波的空间外差光谱后，将其导入训练好的滤波网络模型就可以获得滤波后的空间外差光谱。本发明能快速有效地对特定空间外差光谱进行滤波处理，去除特定杂波的光谱信息，并极大地保留所测目标对象特征波段的光谱信息。
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公开(公告)号：CN119228776A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411392194.4
申请日：2024-10-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06T7/10 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供的是一种基于深度学习的偏振成像检测直槽丝锥的检测方法。包括以下步骤：步骤S1：利用偏振相机采集直槽丝锥在不同拍摄方位角下的多偏振角度图像并形成数据集。利用RDN神经网络对图像去噪和增强对比度并进行匹配校准，获得偏振度和偏振角图像。步骤S2：对训练集和验证集图像进行标注，包括丝锥的磨损、缺陷区域和特征，基于ImageNet预训练模型训练Mask R‑CNN，分析训练指标，选择最佳权重文件。步骤S3：Mask R‑CNN模型检测测试集中缺陷、磨损信息并分割关键特征。步骤S4：对分割后的图像进行掩码提取，利用分割后的掩码进行标定测量、计算尺寸。步骤S5：检测并筛选不合格产品。本发明能够为制造业检测直槽丝锥提供一种高效、准确且可靠的解决方案。
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公开(公告)号：CN117928734A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410116551.8
申请日：2024-01-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是基于深度神经网络的噪声空间外差干涉光谱信息校正方法。该方法包括以下步骤：利用空间外差光谱技术探测目标获取无噪空间外差干涉图以及对应的噪声空间外差干涉图；将无噪空间外差干涉图经傅里叶变换等获得理想空间外差光谱；以噪声空间外差干涉图和对应的无噪空间外差干涉图提取的理想空间外差光谱组建训练集；将训练集导入构建的深度神经网络进行训练；经过多次参数调整和迭代优化得到训练好的网络模型；应用时，将空间外差光谱技术探测到的噪声空间外差干涉图导入训练好的网络模型；训练好的网络模型直接输出校正后的降噪空间外差光谱；本发明能简化噪声处理流程，准确高效地从噪声空间外差干涉图中提取校正后的目标光谱信息。
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公开(公告)号：CN117851977A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410021005.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/27 , G01N21/25 , G01W1/02 , G06N3/126 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开了一种全局与局部优化结合的地基红外高光谱CO2柱浓度反演方法，流程包括：采集光谱数据，数据预处理，获取大气参数，构建初始种群，计算模拟光谱，构建全局与局部优化结合的迭代反演算法，计算CO2柱浓度。反演算法中遗传算法(GA)用于全局搜索最优参数，以避免传统方法中可能遇到的局部最优问题，然后使用Levenberg‑Marquardt(L‑M)算法进行局部精细调整，提高了反演算法的准确性、鲁棒性及计算效率。
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公开(公告)号：CN117147524A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311227662.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/65 , G06F18/2135
Abstract: 本发明提供的是一种基于主成分分析的混合溶液快速检测方法。其特征是：S1将不同浓度的混合溶液置于玻璃皿中，用拉曼光谱仪采集玻璃皿中不同浓度的混合溶液的拉曼光谱信息。S2对多组拉曼光谱进行主成分分析，初步提取背景噪声以及不同组分物质的拉曼信号，并根据光谱特征进行修正。S3结合修正信息与不同组分信息建立不同浓度混合溶液物质组分与溶液浓度的关系模型。S4对不同组分不同浓度的混合溶液进行检测。基于此模型可通过混合溶液的拉曼光谱快速检测该溶液中不同组分物质的浓度。本发明快速简便，成本低，精确度高，在物质识别和浓度检测方面具有极大的应用潜力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111982289B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010824905.6
申请日：2020-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 本发明提供的是一种局部滤波提高空间调制偏振成像频域解调速度的方法。其过程包括：A1，对中心波长为λ的入射光进行空间调制偏振成像，得到包含偏振信息的干涉图像；A2，对干涉图像进行变换在频域中找到中心波长λ窄带宽入射光的Stokes矢量被调制的位置的坐标；A3，在进行频域中低通滤波处理前进行局部区域滤波数据组的生成；A4，在频域中对各Stokes矢量使用滤波数据组进行滤波解调出偏振分量。本发明可用于高像素偏振图像的解调，可广泛用于遥感偏振成像等领域。
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公开(公告)号：CN115205357A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210836879.8
申请日：2022-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/37
Abstract: 本发明公开了一种基于空间外差干涉扫描图像亚像素配准方法，包括：1采用预处理后的空间外差扫描干涉图像；2对图像均进行快速傅里叶变化，获得相应的幅度谱；3根据傅里叶平移定理，结合幅度谱，定义其互功率谱；4对互功率谱进行傅里叶逆变换；5获取逆变换后的函数的峰值位置作为参考图像和待配准图像间的平移量；6最后根据平移量采用相位相关算法进行配准。通过采用本发明公开的方法，可以解决空间外差扫描成像干涉图像配准的亚像素配准问题，有效提高干涉数据的配准精度。
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公开(公告)号：CN114910427A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210489788.1
申请日：2022-05-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于辐射仿真数据的偏振遥感多层云识别方法。其过程包括：基于矢量辐射传输模型，获取准确的大气顶辐射仿真数据作为机器学习的训练样本；搭建基于K‑近邻模型的多层云识别算法，基于强度辐射、偏振辐射、多角度等多维信息，用K‑近邻模型训练偏振遥感仿真数据，实现对多层云的标识。本发明可用于偏振遥感云像元的多层云标识，为偏振遥感的数据应用提供支持。
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公开(公告)号：CN113115564A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110356074.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H05K7/20
Abstract: 本发明公开了一种新型控制柜，在空气环境温度较高时，通过所述半导体制冷片能够降低所述水箱内水的温度，再经过所述水泵冷水送至所述降温管内，所述扇叶吹送的空气会经过降温管，空气中的热量能够经过毛细血管丝和导热块传递至冷水中进行换热，从而能够实现向控制柜内吹送冷风，所述冷风与控制柜内的热空气对流，将热量经过出风口和出风孔排出，达到设备散热效果，解决现有了技术中的控制柜在夏季户外使用散热效果差的技术问题。
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公开(公告)号：CN112326034A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011174125.8
申请日：2020-10-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种通过调整相机角度降低偏振信息受到干扰的方法。其过程包括：A1，调整相机与偏振镜头之间的角度，得到包含偏振信息的干涉图像；A2，对干涉图像进行变换确定各Stokes矢量在频域中的分布情况；A3，通过进一步的调整镜头与相机之间的角度使得特定Stokes矢量处在受到干扰较小的位置；A4，通过对各Stokes矢量的中心位置进行低通滤波处理得到目标的偏振信息。本发明可用于目标特定偏振信息的高质量解调，可广泛用于偏振成像等领域。
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