公开(公告)号：CN115100593A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210706486.5

申请日：2022-06-21

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 魏丽丽 ,  杨郑龙 ,  张华 ,  孔令凯 ,  张杰 ,  林湧 ,  罗亦茜 ,  张蔚方

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/147 ,  H04L61/5007

Abstract: 本发明涉及一种基于图像信息处理的转辙机工况在线监测方法及装置，方法包括：接收摄像头采集的转辙机动静接点组的图像信息；根据图像信息，通过训练好的图像处理模型获取转辙机动静节点接入深度；根据转辙机动静节点接入深度识别转辙机的工况。与现有技术相比，本发明具有在线监测、准确性高、节省人力、效率高等优点。

公开(公告)号：CN114866782B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202210281524.7

申请日：2022-03-21

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 杨郑龙 ,  罗亦茜 ,  李国平 ,  王国中 ,  范涛 ,  赵海武 ,  商习武

IPC: H04N19/48 ,  H04N19/147 ,  H04N19/80

Abstract: 本发明涉及一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，包括：步骤S1、将原始高分辨率图像进行双三次下采样和低通滤波，得到平滑滤波图像；步骤S2、利用降维修正网络生成的修正项对平滑滤波图像进行细节修正，得到降维修正图像；步骤S3、采用深度码率控制模型对降维修正图像进行编码；步骤S4、建立并级联率失真卷积网络模型，基于先知图像率失真特性和预测失真图像线性缩放准则，对失真图像线性补偿优化，得到无损降维图像；步骤S5、对无损降维图像进行双三次插值维度还原，得到模糊深维图像；步骤S6、采用升维特征预测网络对升维细节进行预测并优化，得到还原图像。与现有技术相比，本发明具有传输效率高、线性损失小以及码率精度高的优点。

公开(公告)号：CN115082399B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202210706487.X

申请日：2022-06-21

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 魏丽丽 ,  杨郑龙 ,  张华 ,  孔令凯 ,  张杰 ,  林湧 ,  罗亦茜 ,  张蔚方

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06T5/80 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明涉及一种转辙机动静接点组接入深度检测方法，包括以下步骤：1)利用训练好的MASK‑RCNN深度学习网络模型对处于接入状态下的转辙机动静接点组的待检测图像进行识别，在待检测图像上的螺栓位置生成掩膜；2)利用交互迭代算法精修掩膜；3)根据掩膜区域，通过最小区域覆盖法，获取待矫正区域；4)利用三维空间矫正技术对待矫正区域进行畸变矫正，获得矫正区域；5)根据矫正区域，计算动静接点组螺栓真实距离；6)根据动静接点组螺栓真实距离与动静接点组接入深度的对应关系式获得动静接点组接入深度。与现有技术相比，本发明具有检测速度快、检测效率高、精度高等优点。

公开(公告)号：CN115082399A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210706487.X

申请日：2022-06-21

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 魏丽丽 ,  杨郑龙 ,  张华 ,  孔令凯 ,  张杰 ,  林湧 ,  罗亦茜 ,  张蔚方

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06T5/00 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明涉及一种转辙机动静接点组接入深度检测方法，包括以下步骤：1)利用训练好的MASK‑RCNN深度学习网络模型对处于接入状态下的转辙机动静接点组的待检测图像进行识别，在待检测图像上的螺栓位置生成掩膜；2)利用交互迭代算法精修掩膜；3)根据掩膜区域，通过最小区域覆盖法，获取待矫正区域；4)利用三维空间矫正技术对待矫正区域进行畸变矫正，获得矫正区域；5)根据矫正区域，计算动静接点组螺栓真实距离；6)根据动静接点组螺栓真实距离与动静接点组接入深度的对应关系式获得动静接点组接入深度。与现有技术相比，本发明具有检测速度快、检测效率高、精度高等优点。

公开(公告)号：CN114866782A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210281524.7

申请日：2022-03-21

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 杨郑龙 ,  罗亦茜 ,  李国平 ,  王国中 ,  范涛 ,  赵海武 ,  商习武

IPC: H04N19/48 ,  H04N19/147 ,  H04N19/80

Abstract: 本发明涉及一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，包括：步骤S1、将原始高分辨率图像进行双三次下采样和低通滤波，得到平滑滤波图像；步骤S2、利用降维修正网络生成的修正项对平滑滤波图像进行细节修正，得到降维修正图像；步骤S3、采用深度码率控制模型对降维修正图像进行编码；步骤S4、建立并级联率失真卷积网络模型，基于先知图像率失真特性和预测失真图像线性缩放准则，对失真图像线性补偿优化，得到无损降维图像；步骤S5、对无损降维图像进行双三次插值维度还原，得到模糊深维图像；步骤S6、采用升维特征预测网络对升维细节进行预测并优化，得到还原图像。与现有技术相比，本发明具有传输效率高、线性损失小以及码率精度高的优点。