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公开(公告)号：CN117274302A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311100070.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种通道过滤辅助跟踪的目标跟踪方法、系统及存储介质，涉及计算机视觉技术领域；通过ResNet‑50模型对待分析图像进行特征提取，得到初步提取特征矩阵F；通过对初步提取特征矩阵F进行通道预处理，且进行特征处理，得到加权特征矩阵F″；通过对加权特征矩阵F″和训练边界框信息进行编码，得到训练相似性矩阵T″和权重信息W；通过对加权特征矩阵F″和训练相似性矩阵T″进行解码，得到解码特征矩阵 通过对权重信息W和解码特征矩阵进行预测，得到目标置信度得分；将目标置信度得分进行可视化，设定跟踪定位目标。通过减少跟踪目标周围的背景干扰，缓解跟踪时产生的漂移问题，增强对目标特征信息的提取，获得更加精准的目标置信度得分。
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公开(公告)号：CN110930309B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911140189.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Inventor： 卢涛 , 王宇 , 张彦铎 , 姚全锋 , 杨泳 , 吴昊 , 石子慧 , 石仝彤 , 陈冲 , 许若波 , 周强 , 郝晓慧 , 魏博识 , 郎秀娟 , 吴志豪 , 王彬 , 陈中婷 , 王布凡 , 刘奥琦 , 陈润斌
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图纹理学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：首先将高分辨率人脸图像对下采样至目标低分辨率人脸图像对，将目标低分辨率人脸图像对进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用残差池化模块网络提取脸部纹理多尺度特征。然后，将提取的脸部多尺度特征发送到纹理注意力模块，以通过计算注意图来融合补偿纹理信息，收集最相似的特征，以更有效的提高SR性能。最后，通过特征融合来更新目标视图图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN115293965A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210735260.8
申请日：2022-06-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种卫星超分辨率图像生成方法、装置以及存储介质，属于图像处理领域，方法包括：分别对原始卫星图像的图像预处理得到低分辨率卫星图像；分别对低分辨率卫星图像的首次特征提取得到低级卫星特征图；通过训练模型分别对低级卫星特征图的特征提取分析得到目标卫星特征图；通过重建模型分别目标卫星特征图的图像重建得到图像生成结果。本发明解决了目前将低分辨率卫星图像生成高分辨率卫星图像，而得到的图像质量不高的技术问题，实现了低分辨率卫星图像和高分辨率卫星图像之间的端到端的映射，从而生成更高质量的高分辨率卫星图像。
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公开(公告)号：CN115278743A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210892888.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 武汉烽火技术服务有限公司 , 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及5G网络传输连接故障检测技术领域，尤其涉及一种5G传输设备SPN连接故障检测方法、系统和装置，方法包括：检查出现问题的设备的硬件版本、SN号并根据检查结果作相应修改；检查出现问题的设备的电子标签烧录并根据检查结果作相应修改；检查出现问题的设备的网络配置、路由器配置、网管配置和服务器防火墙配置并根据检查结果作相应修改；检查SPN设备网管服务端和客户端的监听IP及监听端口设置的IP是否一致并根据检查结果作相应修改；检查核心网侧客户trace UPE节点的UNI口的IP是否可以ping通并根据检查结果作相应修改；检查基站配置的网关IP和客户UPE的UNI网关IP是否一致并根据检查结果作相应修改。本发明可以快速发现问题，解决问题，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114852315A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210513454.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 武汉工程大学
IPC: B64C19/00
Abstract: 本发明提供一种无人机运输系统、方法及存储介质，属于智能交通技术领域，包括无人机和控制中心，无人机用于获取环境参数和无人机机械参数，并从设置在无人机上的湿度传感器中获得湿度数据；判断湿度数据是否大于或等于温度阈值，若是则从设置在无人机上的存储器中导出预先存储的环境故障解决方案；若否则判断无人机机械参数是否为预设异常值，若是则从存储器中导出预先存储的自身机械故障解决方案；若否则生成未知异常信号，并将未知异常信号发送至控制中心中。本发明提升了无人机的运输效率，可以有效的解决自动驾驶交通工具适应性差，应对突发状况能力弱的问题，且能够大大地提升无人机的运输效率，降低的故障率，应用前景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114529728A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210436471.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06F16/583
Abstract: 本发明提供一种小样本语义分割方法及装置，属于计算机视觉技术领域；导入含有多个图像的训练集，根据图像类别将所述训练集中的多个图像划分为支持集和查询集；通过预训练的特征编码器对所述支持集和查询集进行特征提取，得到支持特征和查询特征；将支持特征的频域进行分离，得到多频特征，并将多频特征提取为多频原型；将多频原型与查询特征进行自适应匹配连接，得到新查询特征；对新查询特征的多个特征向量分别进行分割预测，得到每个特征向量对应的预测类别。本发明能够有效地通过小样本对新类别的目标进行语义分割，提高计算效率，减少存储空间，有效降低数据标注的人工成本。
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公开(公告)号：CN114494098A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210338505.3
申请日：2022-04-01
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种锂电池X射线图像增强方法、装置以及存储介质，属于图像处理技术领域，方法包括：通过X光机对待测锂电池进行图像采集得到锂电池X射线图像；对锂电池X射线图像的图像反射分量分析得到X射线反射图像；根据梯度因子对X射线反射图像的加权融合计算得到X射线融合图像；对X射线融合图像的对比度调整得到X射线调整图像。本发明有利于减弱光照伪影现象，避免了X射线图像这类低照度图像的亮度过度增强以及增强不足的问题，能够较好的提高锂电池X射线图像的对比度和清晰度，具有良好的图像增强效果，增强后的锂电池图像，电极得到增强，而噪声得到抑制，可显著提高锂电池电极缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN111915487B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010771552.8
申请日：2020-08-04
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层多尺度残差融合网络的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：将高分辨率人脸图像下采样至目标低分辨率人脸图像，将目标低分辨率图像进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用瓶颈注意力模块提取精细的脸部特征图；将提取的精细脸部特征图发送到多尺度残差模块，多尺度残差模块内使用不同卷积层提取特征信息，使用交叉的方式实现特征信息共享，多尺度残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合，以更有效的提高SR性能；通过特征融合来更新目标低分辨率人脸图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN114360239A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111465207.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种多层时空交通知识图谱重建的交通预测方法及系统，包括：基于待预测区域的交通道路网数据构建交通知识图谱路网层，并基于实时路况数据、交通道路网数据和ST‑GCN模型计算得到交通流量预测值；根据交通流量预测值对路网层进行重建，得到交通知识图谱流量层；利用算法对交通流量层的数据进行聚类并以此进行重建，得到交通知识图谱功能层；基于功能层对待预测区域进行功能划分并对待预测区域的交通进行预测。本发明通过融合待预测区域的交通道路网数据和实时路况数据，构建一个多层交通知识图谱并将其分为路网层、流量层和功能层，该交通知识图谱通过感知其他节点的信息作为补充，实现对未来短时间交通流量更准确的预测。
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公开(公告)号：CN113610778A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110817766.9
申请日：2021-07-20
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的桥梁表面裂纹检测方法和系统，包括：采集桥梁裂纹图像并对图像进行像素级语义标注，制作桥梁裂纹分割数据集；构建基于特征编码和解码的语义分割网络并利用基于十字交叉注意力的跳跃连接用于联合高级语义和低级的细粒度表层信息；在一般分类损失的基础上利用一种类别一致性损失，使网络将图像中的每个像素映射到特征空间中的n维向量，以使属于该类别的像素的特征向量则靠近，不同类别的像素的特征向量远离；在得到分割产生的裂纹图像后提取裂纹形态学骨架，并进行裂纹短枝消去以计算裂纹长度；基于骨架方向上的图像裂纹计算宽度像素。本发明能实现桥梁裂纹的快速精确分割，并使得分割出的裂纹图像结构更加的完整。
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