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公开(公告)号：CN105894519A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610259261.4
申请日：2016-04-25
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/20021
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于低秩恢复的鲁棒性图像分割算法，其特征在于：采用低秩空间分解得到特征空间图像，通过基于最小割/最大流的图割法，分割特征空间图像；包括以下步骤：将待处理图像划分成相互重叠的图像块，按照重叠分块时的位置将图像块转化成列向量矩阵；采用低秩矩阵恢复方法处理图像块的列向量矩阵，得到特征空间图像；通过基于最小割/最大流的图割法，分割特征空间图像。本发明通过低秩空间恢复，提取更多的图像边缘信息，使得图像标记更为准确，提高了图像的分割质量。克服了噪声点对分割质量的影响。
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公开(公告)号：CN105787462A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610147824.0
申请日：2016-03-16
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/6256 , G06K9/6262
Abstract: 本发明公开了一种基于半耦合判决性字典学习的极低分辨率人脸识别算法及系统，该方法包括以下两个阶段：训练阶段和测试阶段；训练阶段包括以下两个步骤：S1、构建初始高、低分辨率表达字典；S2、更新初始高、低分辨率表达字典，得到标准矩阵集；测试阶段包括以下三个步骤：S3、获取极低分辨率人脸图像，求出相应的极低分辨率局部表达系数矩阵；S4、得到新的待测试系数矩阵集；S5、根据标准矩阵集和待测试系数矩阵集，得出识别结果。本发明提升了极低分辨率人脸图像的表达能力，提升了对极低分辨率人脸图像的识别率，识别效率高，识别速度较快；另外本方法在极低分辨率人脸图像的重建中也取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN104732499A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510152245.0
申请日：2015-04-01
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多方向的视网膜图像增强算法，该方法包括以下步骤：对输入的原始RGB视网膜图像进行预处理，将原始RGB视网膜图像分解成红、绿、蓝三通道图像，提取视网膜图像的绿色通道图像；对视网膜图像的绿色通道图像进行多尺度Hessian矩阵滤波，得到多尺度增强图像；对视网膜图像的绿色通道图像进行多方向二维匹配滤波，得到多方向增强图像；将多尺度增强图像和多方向增强图像进行融合，得到最终的视网膜增强图像结果。本发明利用多尺度Hessian矩阵对视网膜图像中指定宽度范围内的血管进行增强，同时利用多方向二维匹配滤波对视网膜图像中12个不同方向的血管进行增强，然后将以上两个增强结果进行融合，从而实现图像的最终增强。
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公开(公告)号：CN104574898A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410742249.X
申请日：2014-12-08
Applicant: 武汉工程大学
Inventor： 卢涛 , 程时鹏 , 李晓林 , 张彦铎 , 万永静 , 余军 , 杨威 , 朱灿基 , 冯巩 , 贺宏伟 , 鲁统伟 , 闵锋 , 周华兵 , 朱锐 , 李迅 , 魏运运 , 黄爽 , 段艳会 , 张玉敏 , 单玲玉
Abstract: 本发明公开了一种基于Zigbee的多传感器物联网监控方法及设备，其中该设备为两层Zigbee通讯网络设备，包括叶节点和汇聚节点，多个叶节点与一个汇聚节点连接；叶节点包括Zigbee节点和传感器，汇聚节点包括Zigbee协调器，该Zigbee协调器与网关服务器连接；Zigbee协调器通过不同的协调方法检测相同和不同种类的传感器的数据，并将检测的数据通过网关传输给后台。本发明适应应用场景的实际需求，可提升工业安全生产监控数据监控的稳定性。
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公开(公告)号：CN104063849A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410280297.1
申请日：2014-06-20
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像块自适应配准的视频超分辨重建方法，首先输入低分辨率视频，获得多帧低分辨率图像；其次利用帧差法提取多帧图像的运动边缘信息，使用自适应图像块的配准准则来划分图像块的大小；然后根据图像降质模型，估计出降质点扩散函数，和多帧图像的运动补偿矩阵。最后根据图像降质过程获得高分辨率图像的重建优化目标函数，求解出高分辨率图像。本发明能够解决视频中的局部运动的超分辨率问题，具有较好的实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110502642B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201910773552.9
申请日：2019-08-21
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/211
Abstract: 本发明提供了一种基于依存句法分析与规则的实体关系抽取方法，通过依存句法分析确定句子的句法结构和识别句子中的实体之间的依存关系，通过制定规则识别和提取文本中的实体关系，约束三元组的形成，提高了提取实体关系的准确度；本发明直接对输入的文本进行提取，不需要形成关键词词库，通用性强；本发明输出三元组的速度快，提高了运算效率。
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公开(公告)号：CN113609857B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110828255.7
申请日：2021-07-22
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于级联模型和数据增强的法律命名实体识别方法，包括以下步骤：对经过数据增强后的训练数据进行处理，构建带有上下文语义的字符级别的向量表示和带有上下文语义的词语级别的向量表示；S2、将两个向量表示进行融合；S3、使用BiLSTM双向长短记忆神经网络对融合字词特征的向量表示进行处理，提取文本的深层特征；S4、使用两个CRF条件随机场解码，得到实体序列和属性序列并拼接，得到最后的标签表示；S5、将最后的标签表示与验证集进行比较，调整模型参数信息，反复训练，得到最好的模型；S6、输入中文法律文书案列，模型自动进行判断并输出法律文书中的法律实体。
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公开(公告)号：CN115204460A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210611584.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种浮动巴士路径决策方法、系统、电子设备及介质，涉及智慧交通技术领域，方法包括：初始化经验回放集，构建马尔可夫决策过程、当前值网络和目标值网络，马尔可夫决策过程包括状态空间、动作空间、奖惩函数、状态转移概率和折扣因子五元组；获取训练样本，基于训练样本建立状态动作序列；将状态动作序列输入当前值网络，得到状态动作系列对应的车辆动作，基于得到的车辆动作建立经验序列，将经验序列存入经验回放集中；利用经验回放集不断训练优化当前值网络和目标值网络，得到DQN深度神经网络，以根据获取到的目标待接送乘客的上下车地点，通过DQN深度神经网络确定目标待接送乘客的上下车地点对应车辆的目标路径。
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公开(公告)号：CN113761239A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111048989.X
申请日：2021-09-08
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/535 , G06F16/538 , G06F16/587 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于海量地理位置信息的索引建立及检索方法，主要是将街景图像库中的所有图像使用相同的方法提取出图像的特征，再将已经提取的特征数据插入到索引库中，插入完成后，索引库可在查询过程中使用。检索方法依照索引库的数据结构来进行检索，得到r条检索结果，再对检索结果进行推荐计算，使得检索结果按照地理位置信息重排序，使得检索结果更加符合用户的期望。
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公开(公告)号：CN113743118A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110828204.4
申请日：2021-07-22
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明公开了一种基于融合关系信息编码的法律文书中的实体关系抽取方法，包括以下步骤：S1、根据预先建立的法律文书中的目标关系表使用联合标记法对训练文本中的主体、客体和非实体进行标注；S2、使用与预训练模型BERT对经过标注的训练文本进行编码，得到原始文本编码；S3、将原始文本编码输入多通道卷积神经网络，获得目标关系表中各个关系类别所对应的关系信息编码；S4、使用权值法对原始文本编码和关系信息编码进行融合，得到融合信息编码；S5、通过神经网络模型LSTM对融合信息编码进行解码，得到最后的实体关系识别结果。
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