公开(公告)号：CN119533396A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202510080312.6

申请日：2025-01-20

Applicant: 济南大学

Inventor： 张永峰 ,  刘志豪 ,  丁冬睿 ,  陈月辉 ,  李佩庚 ,  李明森 ,  陈星 ,  苏凯 ,  张珂嘉

IPC: G01C3/00 ,  G06T19/00

Abstract: 本发明的一种基于混合现实的空间测距方法及装置，属于混合现实及图像处理技术领域，方法包括步骤：初始化混合现实设备的深度传感器、摄像头模块以及手部射线；利用全局事件监听器实时监测用户的手势操作；利用深度传感器对周围环境进行实时扫描，获取环境中的点云数据；计算点云中相邻三角形的法线角度差值，筛选出具有显著角度变化的边缘点；通过手部射线选择测量起始点以及测量终点，对测量点坐标进行修正，求出测量起始点和终点的最终位置；混合现实头显根据测量点坐标的最终位置，完成数值形式的虚拟信息定位渲染。本发明实现了测量点的精确定位和空间数据的高效处理，显著提升了测量的精度与响应速度。

公开(公告)号：CN118608545B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202410907954.4

申请日：2024-07-08

Applicant: 济南大学

Inventor： 廉扬 ,  韩瑞智 ,  韩士元 ,  陈月辉

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于轻量级多尺度融合的双路径皮肤病变图像分割方法，该方法通过创新的网络架构和多尺度融合模块，在资源受限的环境中实现高效准确的图像分割。本方法包括数据集的获取与预处理、轻量级网络的构建、迭代训练与验证、基于多项评价指标的模型选择，以及最佳模型的应用以获取病变区域的分割结果。本发明的方法不仅保持了高分割精度，而且降低了计算和存储需求，适用于移动医疗和远程诊断，具有重要的临床应用价值。

公开(公告)号：CN118779676A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410943885.2

申请日：2024-07-15

Applicant: 济南大学

Inventor： 周劲 ,  韩欣雨 ,  陈月辉 ,  王迎旭 ,  王琳 ,  杜韬 ,  杨程 ,  刘博文

IPC: G06F18/23 ,  G06F18/15 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094

Abstract: 本公开提出一种融合多重填充和注意力机制的对比不完全数据聚类方法，包括：采用链式方程多重填充算法对原始不完整数据集进行填充，得到具有多视图数据的填充数据集；将填充数据集输入自编码器中，基于编码器得到每个视图的潜在特征；采用注意力机制融合每个视图的潜在特征，得到融合潜在特征；将融合潜在特征输入解码器，得到重构特征；根据潜在特征和重构特征计算重构损失；基于映射的融合潜在特征中的正样本对和负样本对进行对比学习，计算对比学习损失；基于生成对抗网络对融合潜在特征进行聚类，计算聚类损失；根据损失函数对自编码器进行训练。提高了不完全数据填充的准确性、有效挖掘不同视图间的共享特征信息，提高聚类准确性。

公开(公告)号：CN117975373B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410369794.2

申请日：2024-03-29

Applicant: 济南大学

Inventor： 张永峰 ,  吕宪龙 ,  丁冬睿 ,  陈月辉 ,  翟浚希 ,  杜宗浩 ,  田新栋 ,  韩子涵 ,  苏凯 ,  姜兆庆 ,  周传涛 ,  王立峰

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种电力基建现场高空抛物目标检测与追踪方法及系统，涉及图像分析检测技术领域，该方法包括：获取电力基建现场监控视频，提取包含多帧视频帧图像的图像序列；根据原始视频帧图像的最高图像亮度与设定亮度的比较结果，对预处理后的视频帧图像分别进行多模态高斯背景建模或三帧差法混合高斯建模，识别视频帧图像中的多个运动目标；利用卡尔曼滤波算法结合匈牙利算法进行多目标跟踪，获取视频帧图像中多个运动目标的运动轨迹；进行目标行为分析，判断多个运动目标是否为高空抛物，并锁定判定为高空抛物的运动目标，进行高空抛物预警。本发明实现对高空抛物的多目标检测和动态追踪，以此判别高空抛物事件并及时预警。

公开(公告)号：CN116386021A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310425960.1

申请日：2023-04-17

Applicant: 济南大学

Inventor： 姜文恒 ,  陈月辉 ,  曹毅 ,  赵亚欧

IPC: G06V20/62 ,  G06V30/162 ,  G06V30/19 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种结合协同学习和级联特征融合的场景文本检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建CC‑DBNet的体系结构，CC‑DBNet是对原始DBNet++的扩展；S11：通过骨干网络提取输入图像，得到特征图C2、C3、C4、C5，通过IICL获得128个通道的特征映射P2、P3、P4、P5，即特征金字塔Fr；S12：结合CFFM中的FPEM对特征金字塔Fr进行上下尺度增强处理，生成相应的增强Fn。本发明涉及文本检测领域，具体地讲，涉及一种结合协同学习和级联特征融合的场景文本检测方法。本发明要解决的技术问题是提供一种结合协同学习和级联特征融合的场景文本检测方法，方便文本检测。

公开(公告)号：CN111062394B

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN201911132050.4

申请日：2019-11-18

Applicant: 济南大学

Inventor： 周劲 ,  徐广梅 ,  董吉文 ,  韩士元 ,  王琳 ,  陈月辉

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06T7/155 ,  G06T7/187 ,  G06T5/00

Abstract: 一种基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，对于带有噪声的彩色图像，首先通过多元形态学重建可以有效的去除不同类型不同强度的噪声，从而减轻噪声对图像聚类的影响；其次，将带有噪声的彩色图像对隶属度多通道引导滤波时，由于利用原始彩色图像的每个通道分别对隶属度引导滤波，然后将每个通道的滤波结果加权得到最终的滤波输出图像，所以能够避免不同通道之间的相互影响，从而最终的滤波结果能够更有效的保持边缘，提高了对彩色噪声图像分割的准确率。另外，由于三个通道的滤波结果加权计算是一个线性操作，所以基于多通道加权引导滤波的模糊聚类的彩色图像分割方法具有较低的时间复杂度。

公开(公告)号：CN111353504B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202010137617.3

申请日：2020-03-02

Applicant: 济南大学

Inventor： 刘云霞 ,  邹泽宇 ,  张文娜 ,  陈月辉 ,  杨阳

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种基于图像块多样性选择和残差预测模块的源相机识别方法，将数据库图像划分为训练集、验证集和测试集；将原始图像分割成大小一定的图像块，从每张训练图像中分割得到的所有图像块中选取部分有代表性的小图像块作为训练数据；构建残差预测模块，并利用其降低图像内容对相机特征的影响；对卷积神经网络模型进行改进，去掉两个全连接层，使用一个全局平均池化层和一个全连接层，形成改进后的卷积神经网络模型；将处理后的残差图像输入至改进的卷积神经网络模型中，进行训练，进而进行源相机识别；能够对图像块进行有效的源相机识别。

公开(公告)号：CN115760863A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211427693.3

申请日：2022-11-15

Applicant: 济南大学

Inventor： 何文兴 ,  张亚新 ,  曹毅 ,  张云燕 ,  韩士元 ,  陈月辉 ,  李佳林 ,  全晓艳

IPC: G06T7/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及图像分割技术领域，具体是一种适用于根茎类禾草水培根系的图像分割方法，采用视觉自注意力机制模块构建解码器网络进行训练。数据采集时，使用了透明机制与透明钵体培养植物，以更加直接的观察到根系的生长状况；在数据预处理阶段，对原始图片进行数据增强，增加样本丰富性；编码器采用下采样的方式处理训练数据，得到尺度不断减小的多层卷积特征；解码器增加视觉自注意力机制模块使得网络能够克服长程依赖关系，自适应地调整特征通道的权值，提高网络的特征判别和选择能力；在损失函数方面，引入focal loss损失函数加强网络对难分样本的学习，改善样本不均衡问题。本发明增强了复杂环境下语义分割算法的稳健性，提高了对于水培根系图像的分割精度。

公开(公告)号：CN115116076A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210637678.5

申请日：2022-06-08

Applicant: 济南大学

Inventor： 陈月辉 ,  束健 ,  曹毅 ,  赵亚欧 ,  蒋萍

IPC: G06V30/32 ,  G06V30/19 ,  G06V30/244 ,  G06V30/148 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于笔画提取的字符识别方法，重点解决由Softmax引起的模型扩展问题和计算成本问题。其方法步骤为：对输入图像进行字符定位，利用基于GAN的风格迁移的方法实现字符类型的转换，通过笔画提取的方法获得转换后对应字符图像的所有笔画段集合，最后根据笔画最相似规则实现基于笔画的字符匹配识别。本发明基于图像处理技术，根据字符的笔画结构信息实现字符的识别，提高了字符识别的准确率，并且有效的降低了项目的开发维护成本。

公开(公告)号：CN115114836A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210825643.4

申请日：2022-07-14

Applicant: 济南大学

Inventor： 张永峰 ,  田新栋 ,  张梦华 ,  张祯滨 ,  陈月辉

IPC: G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑GA的数据分类预测方法及设备，属于分类预测技术领域，用于解决传统的分类预测模型不能准确的反映出分类预测结果的技术问题。方法包括：接收数据，将数据输入到训练好的分类预测模型中；其中，分类预测模型的训练过程包括：将支持向量机模型的预设参数进行迭代计算，得到局部预测结果及全局预测结果；基于所述局部预测结果，确定所述支持向量机模型的全局优化量；根据全局优化量与全局预测结果，比较全局分类适应度值与全局最优分类适应度值；确定出全局最终优化分类参数，对分类预测模型进行优化训练；根据训练好的分类预测模型，对数据进行分类，得到数据分类结果。