-
公开(公告)号：CN111062310B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201911280878.4
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于机器学习领域，具体涉及实用性很强的一种基于虚拟样本生成的少样本无人机图像识别方法。本发明通过摄像装置由地对空远距离拍摄一段帧数为N的无人机飞行的短视频，获取N个的无人机区域作为正样本，结合其它相关视频收集树、楼、云、鸟、风筝、气球等干扰小区域作为负样本，作为训练样本集。本发明的有益效果在于：在不过度失真的情况下，增加样本的有效信息和多样性，从而提升了模型的泛化能力；识别算法部分中，快速DPM模型采用固定了根滤波器输入的特征图和锚点的位置以及符合无人机模块化特征的部件模型，提升了运行速度和准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111062310A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911280878.4
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于机器学习领域，具体涉及实用性很强的一种基于虚拟样本生成的少样本无人机图像识别方法。本发明通过摄像装置由地对空远距离拍摄一段帧数为N的无人机飞行的短视频，获取N个的无人机区域作为正样本，结合其它相关视频收集树、楼、云、鸟、风筝、气球等干扰小区域作为负样本，作为训练样本集。本发明的有益效果在于：在不过度失真的情况下，增加样本的有效信息和多样性，从而提升了模型的泛化能力；识别算法部分中，快速DPM模型采用固定了根滤波器输入的特征图和锚点的位置以及符合无人机模块化特征的部件模型，提升了运行速度和准确率。
-
公开(公告)号：CN110288539A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910474573.0
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种结合颜色空间移动与暗通道先验的水下图像清晰方法，通过采集水下图像，对输入的已经产生雾化效果的水下图像，反演水下图像雾化过程建立退化模型；通过颜色空间移动得到暗通道图，使此暗通道图更适应水下环境成像特性，进而对暗通道图进行分块循环筛选，定位到最佳分析区域，以便更加准确的利用上述模型估计全局背景光强；再通过得到的暗通道图与全局背景光强，带入已建立的模型，反演图像退化过程，复原水下图像，有效的去除雾化效果带来的模糊，实现水下图像的清晰化。该水下图像去雾清晰化方法具有实用性强、鲁棒性好、易于实现的特点，对人工照明、白色鱼群等不利因素有一定抗性，具有广阔的应用前景和良好的经济效益。
-
公开(公告)号：CN111046866B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911289182.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/148 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种结合CTPN和SVM的人民币冠字号区域检测方法，包括以下步骤：通过摄像设备拍摄各币值人民币，标注人民币冠字号区域为正样本，其他区域为负样本，建立样本集；利用样本集训练CTPN网络，得到提议冠字号区域的初步定位模型；对样本集进行预处理并提取投影统计特征向量，训练SVM，得到能筛选冠字号区域的二次判别模型；进行检测时，对获得的待检测人民币图片，先利用初步定位模型提议多个候选的冠字号区域，再提取候选区域的投影统计特征向量，并结合二次判别模型，得到正确的冠字号区域。本发明的有益效果是：在大幅减小漏检概率的同时，提高了检测冠字号区域的准确度；在人民币图片变色、模糊等情况下仍具备准确识别冠字号区域的能力。
-
公开(公告)号：CN110288539B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910474573.0
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种结合颜色空间移动与暗通道先验的水下图像清晰方法，通过采集水下图像，对输入的已经产生雾化效果的水下图像，反演水下图像雾化过程建立退化模型；通过颜色空间移动得到暗通道图，使此暗通道图更适应水下环境成像特性，进而对暗通道图进行分块循环筛选，定位到最佳分析区域，以便更加准确的利用上述模型估计全局背景光强；再通过得到的暗通道图与全局背景光强，带入已建立的模型，反演图像退化过程，复原水下图像，有效的去除雾化效果带来的模糊，实现水下图像的清晰化。该水下图像去雾清晰化方法具有实用性强、鲁棒性好、易于实现的特点，对人工照明、白色鱼群等不利因素有一定抗性，具有广阔的应用前景和良好的经济效益。
-
公开(公告)号：CN111046866A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911289182.8
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种结合CTPN和SVM的人民币冠字号区域检测方法，包括以下步骤：通过摄像设备拍摄各币值人民币，标注人民币冠字号区域为正样本，其他区域为负样本，建立样本集；利用样本集训练CTPN网络，得到提议冠字号区域的初步定位模型；对样本集进行预处理并提取投影统计特征向量，训练SVM，得到能筛选冠字号区域的二次判别模型；进行检测时，对获得的待检测人民币图片，先利用初步定位模型提议多个候选的冠字号区域，再提取候选区域的投影统计特征向量，并结合二次判别模型，得到正确的冠字号区域。本发明的有益效果是：在大幅减小漏检概率的同时，提高了检测冠字号区域的准确度；在人民币图片变色、模糊等情况下仍具备准确识别冠字号区域的能力。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.09 seconds)
