公开(公告)号：CN115439736A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211056696.0

申请日：2022-08-31

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张杨 ,  沈嘉彬 ,  李宗达 ,  王永凯 ,  孙贝贝 ,  朱正

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/42

Abstract: 本发明属于数字图像取证技术中被动盲检测技术领域，具体涉及一种基于改进Hu不变矩和Zernike矩的图像被动盲检测方法。本发明以图像子带编码为基础，利用Hu不变矩和Zernike矩的不变量对篡改图像进行检测。对图像做子带编码处理，得到近似子带(LL)图像，对近似子带图像进行Hu不变矩和Zernike矩的特征提取，用来表征图像的信息，最后采用上述特征信息进行图像的相关匹配。本发明从现实生产生活需要出发，针对数字图像取证任务，能够实现图像的旋转、平移等检测，具有更优质的鲁棒性，提高了检测准确率。

公开(公告)号：CN116543382A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310378676.3

申请日：2023-04-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 朱正 ,  孙贝贝 ,  陈茂森 ,  刘羽欣 ,  杨建辉 ,  刘杰 ,  王永凯 ,  陈秋实 ,  张杨

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的大米识别筛选方法，属于大米识别技术领域，具体步骤如下：获取大米数据集并进行数据增强；对大米图像数据进行数据标注获得对应的标签文件；构建网络模型，将YOLOv3原始的DarkNet53骨干网络从5个Resblock_body改为4个，减少一个输出尺度13×13，取26×26、52×52和104×104作为特征融合层和预测层，从而增强对小目标的检测能力；修改网络加载预训练权重的方式，将coco数据集的权重作为预训练权重进行训练直至网络收敛，保存模型与权重文件；使用最佳训练模型对数据集进行测试，获取结果。本发明所述的一种基于改进YOLOv3的大米识别筛选方法，弥补了传统分类筛选方法中由于忽略大米形状和颜色带来的错检漏检，同时提高了大米分类筛选的准确率。

公开(公告)号：CN115035466A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210591644.7

申请日：2022-05-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 朱正 ,  董官清 ,  孙贝贝 ,  闫志坚 ,  曲悠扬 ,  李玉祥 ,  史金辉 ,  刘昕阳 ,  倪方淇 ,  刁伟建 ,  王晓峰

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/46 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于红外光电技术探测技术领域，具体涉及一种用于安全监视的红外全景雷达系统。本发明包括图像采集模块、图像处理模块、上位机显示与预警模块；图像采集模块采用旋转云台与红外探测器相结合的方式获取图像，保证了每幅图像的大小相同且底端处于同一水平面上，降低后续的拼接复杂度；图像处理模块将多幅窄视场、高空间分辨率的红外图像合成一幅宽视场、高空间分辨率的红外全景图像，将多幅图像信息整合到一幅图像中，便于系统监测。本发明采用红外热成像的方式，以高灵敏的红外探测器配合高精度的伺服电机，同时结合全景图像拼接与基于深度学习的目标识别技术，实现对周边范围红外目标的实时监测与有效的跟踪识别。