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公开(公告)号：CN113838089B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202111102543.0
申请日：2021-09-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于特征匹配算法的气泡轨迹跟踪方法。本发明基于ORB特征匹配算法，针对气液两相流图像序列数据，提出了一种去离子水中形状发生变化的气泡轨迹跟踪方法。在模型结构上，首先进行图像预处理，包括：图像切割、信号亮度增强、图像去噪；其次，进行图像二值化，识别并输出只含有气泡轮廓的图像。再者，对相邻两帧图像中的同一气泡进行匹配。运用ORB算法对气泡轮廓特征进行提取和匹配，并根据特征匹配的结果找到气泡在下一帧图像中的位置(以气泡的几何中心坐标记录气泡的位置信息)。最后，将每一帧图像与其相邻两帧图像的匹配得到的结果进行综合，得到识别出气泡轨迹。
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公开(公告)号：CN116245918A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310236688.2
申请日：2023-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/277 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法，步骤一：获取气泡流数据；步骤二：训练YOLOv5检测算法模型；步骤三：训练DeepSort跟踪算法模型；步骤四：获得跟踪轨迹；基于YOLOv5算法训练所得检测模型，结合DeepSort算法训练所得跟踪模型，对气泡流数据进行跟踪，得到跟踪轨迹；步骤五：利用相似度指标，提升算法性能；本发明对液体中的运动气泡，运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法，考虑目标外观及运动信息，实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外，以轨迹相似度作为检验指标，优化多目标跟踪算法，得到一个跟踪性能更好的算法模型，为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。
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公开(公告)号：CN116245047A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310236628.0
申请日：2023-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的模拟气泡流方法，步骤一：对多气泡图像预处理，步骤二：提取多气泡图像中气泡的轮廓信息，步骤三：制作单个气泡图像训练数据集，步骤四：训练生成对抗网络，得到包含丰富形状的气泡的数据库；步骤五：基于随机游走算法设计气泡的流动路线，得到模拟多气泡图像；步骤六：生成气泡流；本发明提出了一种模拟气液两相流的技术；一方面，可以扩充算法的训练数据集，减少通过实验过程获取训练数据的时间消耗，高效地解决训练数据不足的问题；另一方面，模拟气泡流具有较丰富的多样性，利用其训练算法，可以提高算法的性能和通用性，增强算法的跟踪能力，从而在实际跟踪过程中得到具有可靠性的气泡轨迹信息。
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公开(公告)号：CN113838089A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111102543.0
申请日：2021-09-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于特征匹配算法的气泡轨迹跟踪方法。本发明基于ORB特征匹配算法，针对气液两相流图像序列数据，提出了一种去离子水中形状发生变化的气泡轨迹跟踪方法。在模型结构上，首先进行图像预处理，包括：图像切割、信号亮度增强、图像去噪；其次，进行图像二值化，识别并输出只含有气泡轮廓的图像。再者，对相邻两帧图像中的同一气泡进行匹配。运用ORB算法对气泡轮廓特征进行提取和匹配，并根据特征匹配的结果找到气泡在下一帧图像中的位置(以气泡的几何中心坐标记录气泡的位置信息)。最后，将每一帧图像与其相邻两帧图像的匹配得到的结果进行综合，得到识别出气泡轨迹。
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