公开(公告)号：CN118071642A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410146144.1

申请日：2024-02-02

Applicant: 东南大学

Inventor： 吴峻 ,  关明博 ,  朱国伟

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/70 ,  G06T5/40 ,  G06T3/4007

Abstract: 一种应用于煤场环境下的图像去雾方法，包括：获取原有雾图像，对原有雾图像进行降采样处理，然后计算其暗通道图；通过快速估计全局大气光值的方法求得大气光值；根据降采样后的有雾图像和大气光值计算初始透射率，以降采样后的有雾图像作为导向图，对初始透射率进行导向滤波处理，得到透射率；通过大气光值和透射率进行去雾处理，通过双线性插值法得到去雾图像；最后使用限制对比度自适应直方图均衡化进行图像增强处理，得到最终的去雾图像。本发明通过对原图缩放处理大幅度减少了去雾时间，通过增加图像增强处理过程使图像细节更加清晰，从而保证了去雾效果。

公开(公告)号：CN118089711A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410146145.6

申请日：2024-02-02

Applicant: 东南大学

Inventor： 吴峻 ,  朱国伟 ,  关明博

IPC: G01C21/16 ,  G06N3/084

Abstract: 一种应用于煤场环境的MEMS‑IMU温度补偿方法，该方法包括：采集MEMS‑IMU温度数据以及原始输出数据；对MEMS‑IMU静态输出数据进行预处理，舍弃高频噪声分量，保留温度特征项，得到处理后的数据；以温度T、温度变化率dT/dt、预处理后的数据建立温度补偿模型，通过调整隐层节点个数，获得神经网络中的权重和常值偏置，最终得到离线预训练好的网络；将实时采集到的数据给训练后的神经网络辨识，对离线预训练好的神经网络进行在线再训练，保证神经网络模型参数在复杂环境下的适用性。本发明能够有效减小数据的噪声，对于模型的精度和最终的温度补偿效果都有显著的提高，使得补偿后MEMS‑IMU在不同温度、温度变化率工作条件下适应性良好。