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公开(公告)号：CN119716651A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411656150.8
申请日：2024-11-19
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种配电网线损测量装置以及测量方法，属于线损测量设备技术领域，装置包括基座，基座上设置有同步直径检测机构和测算本体，测算本体外侧设置有显示控制器，同步直径检测机构包括移动组件，移动组件上设置有支撑架，支撑架上设置有长度检测机构，支撑架上通过伸缩组件设置有同步夹持组件，同步夹持组件的夹持杆的顶部设置有压力传感器，压力传感器、同步夹持组件以及移动组件均与显示控制器电连接。同时公开了基于上述装置的测量方法，采用上述一种配电网线损测量装置以及测量方法，通过同步夹紧的方式固定线缆，同时进行线缆直径的检测，圆周受力均匀提高检测精度，同时可以轴向多点位置进行检测，大大提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN118366014A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410508000.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种多尺度融合注意力网络的图像复制粘贴源/目标篡改检测方法，该方法根据置换注意力机制以及自相关模块关注图像相似区域的特点，结合金字塔池化模块捕捉多尺度特征的能力，利用二元交叉熵函数进行特征的训练与分类，得到篡改检测结果。与现有的算法相比，本发明可以有效地检测出类别的图像复制粘贴源区域与目标区域，具有较好的泛化性以及鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN113538527A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110773332.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，目的是提供一种高效轻量级光流估计方法，本发明共采用六层金字塔网络结构，对输入的图像对分别进行下采样形成六层金字塔结构，具体包含有特征输入层、扭曲层、成本代价计算层、解耦光流估计层、金字塔结构改进的光流估计层和大位移估计层，成本代价计算层的输出与解耦光流估计层连接，解耦光流估计层的输出端与大位移估计层连接，得到大位移变化后的光流预测，特征输入层的输出还直接与解耦光流估计层连接，得到初步光流预测，更新模型中各参数的权重后在保持相同估计精准度的同时大幅提升了光流估计运算性能，同时改进了物体有遮挡物时精确度下降的情况。
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公开(公告)号：CN113538527B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110773332.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，目的是提供一种高效轻量级光流估计方法，本发明共采用六层金字塔网络结构，对输入的图像对分别进行下采样形成六层金字塔结构，具体包含有特征输入层、扭曲层、成本代价计算层、解耦光流估计层、金字塔结构改进的光流估计层和大位移估计层，成本代价计算层的输出与解耦光流估计层连接，解耦光流估计层的输出端与大位移估计层连接，得到大位移变化后的光流预测，特征输入层的输出还直接与解耦光流估计层连接，得到初步光流预测，更新模型中各参数的权重后在保持相同估计精准度的同时大幅提升了光流估计运算性能，同时改进了物体有遮挡物时精确度下降的情况。
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公开(公告)号：CN111325687B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010092761.X
申请日：2020-02-14
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于端对端深度网络的平滑滤波取证方法，包括步骤：1)读取待取证的灰度图像，利用卷积神经网络提取灰度图像的局部特征，每个卷积之后的特征通过ReLu激活函数进行激活；2)利用Inception‑Residual模块提取局部特征的深层次特征，并利用Reduction模块进行降维；3)利用压缩奖惩模块提取全局信息，自适应选择有效特征；4)通过分类模块对整个网络进行训练；5)利用训练好的网络模型对待检测的图像进行平滑滤波取证。与现有技术相比，本发明具有普适性好、检测精度高、抑制与平滑滤波效应无关的图像内容影响等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110310660B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910491571.2
申请日：2019-06-06
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语谱图的语音重采样检测方法，该方法根据重采样前后语谱图特征变化的规律，利用局部二值模式特征提取算子，进一步将特征以直方图表示，利用LIBSVM进行特征的训练与分类，得到检测结果。与现有技术的频带带宽分析法相比，本发明可以有效地检测不同条件下的语音重采样，具有普适性与抗MP3压缩的鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN118350992A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410516234.5
申请日：2024-04-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/18 , G06T3/4046 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于ConvNeXt的拼接图像矩形化网络。该网络针对在训练过程中往往存在不同类型（输入样本及其掩膜图）的输入图像，从而导致训练效果不佳问题，提出了利用混合注意力机制使网络对输入样本中的空间域和通道域的特征呈现不同的关注度，提升了网络的特征学习能力。同时，为使得网络尽可能提取不同尺度目标的特征，利用了空洞空间金字塔池化模块，在扩大网络感受野的同时，对不同尺度的高维特征进行融合。与现有技术相比，本发明可以有效地提高矩形化效果，并且在面对复杂非线性语义信息的拼接图像时，拥有更好的语义内容保护能力。
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公开(公告)号：CN108803651B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201810374505.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像特征的无人机公路巡检方法，包括以下步骤：1)采集公路的彩色图像；2)对彩色图像的三个通道进行灰度图像分割，并将三个通道得到的分割结果进行融合；3)对融合图像进行直线检测，获取包括实线和有断点的线的图像；4)采用SURF算法检测角点，构建Hessian矩阵，生成车道线与背景的特征点；5)对特征点进行筛选，确认符合车道线的特征点；6)根据RANSAC算法对参数进行估计，拟合白色车道线；7)修正参数，获取最终的白色车道线的图像；8)将获取的图像实时传输给远程监控平台，远程监控平台获知公路情况后，发布指示至无人机的MCU，无人机的MCU控制无人机的飞行状态。与现有技术相比，本发明对白色车道线的特征点检测更准确。
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公开(公告)号：CN110310660A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910491571.2
申请日：2019-06-06
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语谱图的语音重采样检测方法，该方法根据重采样前后语谱图特征变化的规律，利用局部二值模式特征提取算子，进一步将特征以直方图表示，利用LIBSVM进行特征的训练与分类，得到检测结果。与现有技术的频带带宽分析法相比，本发明可以有效地检测不同条件下的语音重采样，具有普适性与抗MP3压缩的鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN108832962A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810521425.5
申请日：2018-05-28
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04B1/69 , H04L12/801
Abstract: 本发明涉及一种基于扩频通信的无人机数据链通信系统，包括无人机、无线通信模块和地面站，所述的无人机设有飞控模块和与飞控模块连接的发送/接受端，所述的发送/接受端包括MCU和射频收发单元，所述的射频收发单元为SX1278芯片，所述的SX1278芯片采用CSS扩频通信的编码方式。与现有技术相比，本发明具有抗多径干扰能力强、灵敏度强、功耗低、传输距离远等优点。
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