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公开(公告)号：CN112883755B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN201911196057.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了属于安全监管和图像处理与分析领域的一种基于深度学习与行为先验的吸烟和打电话检测方法。该方法包括离线和在线两个过程：离线过程通过自建吸烟和打电话行为图像数据集训练一个多任务的目标检测深度卷积神经网络，在线过程则利用训练好的深度网络模型对输入图像或视频帧经人脸检测后进行前向推理，先初步预测出吸烟或打电话行为的标签、置信度和位置信息，同时也预测出与这些行为相关的特定目标即人手、香烟或手机等的标签、置信度和位置信息，再根据行为发生时的先验知识，建立这些信息之间的逻辑推理规则，进一步判定吸烟或打电话行为是否发生。
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公开(公告)号：CN119251615A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411305602.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 武汉科技大学 , 武汉华茂自动化股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及MSF‑Net网络模型训练方法、图像融合方法及系统。方法包括：将一对第一图像集和第二图像集作为一个样本，获取多个样本作为训练集；将所述训练集输入预训MSF‑Net网络模型中进行训练，训练过程如下：将各个所述第二图像集分别输入所述预训MSF‑Net网络模型进行图像融合，获得各个第二图像集对应的融合后的高动态范围化图像；获取每对像素强度损失值和融合质量损失值；将每对像素强度损失值和融合质量损失值之和作为该对图像的总损失值；基于各个总损失值调整预训MSF‑Net网络模型中的网络参数，直至获得目标MSF‑Net网络模型。该方法所获得的融合后的高动态范围化图像更接近于实际的高动态范围化的场景。
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公开(公告)号：CN114219766A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111371802.X
申请日：2021-11-18
Abstract: 本发明属于织物缺陷检测技术领域，并具体公开了一种成品织物的表面缺陷视觉检测方法，包括步骤：S1、提取成品织物表面图像中的经纬纱倾角，根据经纬纱倾角进行框选，将框选后的图像均等切割为子图像块，构建得到抽象样本矩阵；S2、将抽象样本矩阵的协方差矩阵正交对角化得到新协方差矩阵，根据新协方差矩阵计算各像素特征值，进而重构抽象样本矩阵；S3、通过RPCA法对重构抽象样本矩阵进行纹理背景分离，得到缺陷前景图像；去除缺陷前景图像中的表面粘连线，检测得到成品织物的表面缺陷。本发明能够适应织物倾斜，在降噪预处理同时确保真实缺陷不失真，并能在缺陷分割时有效剔除干扰特征的影响，准确检测成品织物的表面缺陷。
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公开(公告)号：CN114117765A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111371497.4
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京奥信化工科技发展有限责任公司 , 武汉科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种实现钻爆成本最低的爆破设计参数优化方法，其包括：获取静态爆破参数值和爆破设计参数的初始值，及与爆破质量关联的指标的约束参数值；利用预置的爆破设计参数与钻爆成本的优化模型，结合静态爆破参数值和爆破设计参数的初始值，及与爆破质量关联的指标的约束参数值，计算在考虑爆破质量的前提下钻爆成本最低的爆破设计参数的最优解。本发明在保障爆破质量的条件下使钻爆成本达到最小，从而为爆破设计参数的选取提供简单、快速、收敛的解决方案。
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公开(公告)号：CN107862254B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201710985784.1
申请日：2017-10-20
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，实现该方法的枸杞采摘系统包括枸杞采摘车、车辆无人驾驶系统、人工智能控制系统以及GPS定位系统，人工智能控制系统包括模式识别系统和深度学习系统，深度学习系统用于自动记录和学习行驶速度、振摇角度、振幅和振摇频率对采摘效果的影响，首先通过模式识别系统记录采摘前成熟枸杞数量作为母样本，采摘过程中不断的通过模式识别系统记录成熟枸杞数量并与母样本作为对比，如果达到预期则按照此时各项参数继续采集，如果没有达到预期则通过人工智能控制系统调整各项采集参数并记录下来，从而达到高效采摘的目的，本发明能完全自动化作业，高效而且彻底解放了人工劳动力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112748645A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110095980.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及光源控制技术领域，具体涉及一种高频分时曝光光源控制器，包括外部输入电源、外部触发信号、上位机和主控模块，还包括与主控模块连接的外部控制信号触发模块、LED灯光源驱动输出模块、多级稳压电源模块、按键模块、电流电压显示模块、温度传感器、网口通信模块、数据通信模块和反馈散热模块。该控制器应用于工业生产中机器视觉系统，可根据视觉系统要求控制多盏LED灯的亮度和通断，还可通过外部触发或者上位机内部信号来实时切换多盏不同的LED灯高频分时曝光。具有高响应速度，高稳定性和高调节精度的优点。演可以根据视觉系统要求切换不同的控制方式以及LED灯光源路数，实现线阵相机同时在多种不同光源环境下的图像采集。
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公开(公告)号：CN112734650A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910970860.0
申请日：2019-10-14
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了属于图像处理领域的一种基于虚拟多曝光融合的不均匀光照图像增强方法。包括以下步骤：1)将输入图像从RGB空间转换到HSV空间；2)对V分量，基于图像信息熵最大化原则确定两个最优曝光比，利用亮度映射函数进行两次虚拟曝光生成增强曝光图像V1和减弱曝光图像V2；3)对由V、V1和V2组成的曝光图像序列，采用带细节提升的多曝光图像融合方法进行融合得到增强后的V分量；4)用增强后的V分量和保持不变的H分量和S分量重新合成HSV图像，并将其转换回RGB空间作为最终结果输出。本发明能有效改善不均匀光照图像同时存在过曝和欠曝区域所导致的图像质量问题，产生动态范围高且能较好保持颜色和细节信息的图像。
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公开(公告)号：CN107133986B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710284292.X
申请日：2017-04-26
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明提出一种基于二维标定物的相机标定方法，在进行标定图像优选的基础上实现相机标定，包括准备平面标定板，用相机采集平面标定板每个角度的图像，对每幅图像进行角点提取，计算每幅图像对应的单应性矩阵，初始化随机抽取一致性的参数，从所有的单应性矩阵中随机选取单应性矩阵，计算IAC，并判断每幅图像对应的单应性矩阵与IAC之间的距离，根据判断得到内点集和内点数的总和，并进行局部优化；最后根据所有内点估计IAC，去除外点对应的图像集，完成标定图像优选；根据标定图像优选结果进一步得到标定结果。本发明可以提升张正友二维平面的标定方法，获得更稳定可靠的标定精度。
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公开(公告)号：CN107203976B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710257723.3
申请日：2017-04-19
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于噪点检测的自适应非局部均值去噪方法，所述方法包括：输入原始高斯白噪声图像u；获取所述高斯白噪声图像u中某个点的hessian矩阵Hu，获取所述hessian矩阵Hu的第一特征值λ1和第二特征值λ2；获取所述原始高斯白噪声图像的噪点参数Di,j；根据所述第一特征值λ1、第二特征值λ2和噪点参数Di,j，获得噪点检测函数N；基于所述噪点检测函数N，对所述原始高斯白噪声图像u进行去噪处理。本发明提供的方法及系统解决了现有技术中采用非局部均值去噪方法，会模糊图像的边缘、纹理信息，存在整体去噪效果不好的技术问题。
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公开(公告)号：CN107150343B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710218155.6
申请日：2017-04-05
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于NAO机器人抓取物体的系统，所述系统包括：所述系统包括：第一获得模块，用于获得第一中心点像素坐标；第二获得模块，用于获得所述NAO机器人的头部高度变化值与俯仰角的第一函数关系，第三获得模块，用于获得所述目标物体到所述NAO机器人的距离与所述俯仰角的第二函数关系；第一获取模块，用于获取所述图像的第二中心像素点坐标；第四获得模块，用于获得所述目标物体相对于所述NAO机器人的水平偏角和垂直偏角；第五获得模块，用于获得所述目标物体到所述NAO机器人的距离；第二获取模块，用于获取所述NAO机器人行走路线。解决了现有技术中抓取物体的系统存在定位精度不高、实时性差的技术问题。
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