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公开(公告)号：CN110086716A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910340679.1
申请日：2019-04-25
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/705
Abstract: 本发明公开了一种基于正态随机分布下的全局寻优路由方法，包括如下步骤：S1：根据路由器的网络图，将链路花费C定义为电阻R，路由节点定义为电位节点，从而得到整个电路图；S2：在电路图中计算出各电位节点的电势，利用电流由电势高流向电势低的特点，得到各个节点之间的连接关系，进而得到全局可供选择的路径集；S3：用评估函数计算出路径集中每条路径的值E，筛选出最小的值E即为正态随机分布下的全局最优解。本发明不仅能选择出较短的路由路径，最关键的是可以提高各条链路的利用率和各个路由器节点的使用率，合理地配置网络资源，提高路由效率。
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公开(公告)号：CN110598708B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201910729858.4
申请日：2019-08-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及数字图像识别技术领域，提出一种街景文本目标识别检测方法，包括以下步骤：输入待检测的街景图片，通过结合全卷积网络和特征金字塔对待检测的街景图片进行图像分割，得到待检测的目标区域；读取待检测的目标区域的所有像素，然后将所有像素的点坐标拟合得到曲线F；根据曲线F对待检测的目标区域进行分割，得到n段曲线Fi和目标区域块Si；在每一段曲线Fi及其对应的目标区域块Si中进行回归任务，得到其圆心、半径、夹角参数；对目标区域块Si的上界曲线和下界曲线进行拟合，计算目标区域块Si的上界曲线半径和下界曲线半径；将所得到的圆心、半径、夹角参数、上界曲线半径、下界曲线半径组成有序集合T作为检测结果进行输出。
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公开(公告)号：CN110086716B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910340679.1
申请日：2019-04-25
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/705
Abstract: 本发明公开了一种基于正态随机分布下的全局寻优路由方法，包括如下步骤：S1：根据路由器的网络图，将链路花费C定义为电阻R，路由节点定义为电位节点，从而得到整个电路图；S2：在电路图中计算出各电位节点的电势，利用电流由电势高流向电势低的特点，得到各个节点之间的连接关系，进而得到全局可供选择的路径集；S3：用评估函数计算出路径集中每条路径的值E，筛选出最小的值E即为正态随机分布下的全局最优解。本发明不仅能选择出较短的路由路径，最关键的是可以提高各条链路的利用率和各个路由器节点的使用率，合理地配置网络资源，提高路由效率。
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公开(公告)号：CN110598708A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910729858.4
申请日：2019-08-08
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及数字图像识别技术领域，提出一种街景文本目标识别检测方法，包括以下步骤：输入待检测的街景图片，通过结合全卷积网络和特征金字塔对待检测的街景图片进行图像分割，得到待检测的目标区域；读取待检测的目标区域的所有像素，然后将所有像素的点坐标拟合得到曲线F；根据曲线F对待检测的目标区域进行分割，得到n段曲线Fi和目标区域块Si；在每一段曲线Fi及其对应的目标区域块Si中进行回归任务，得到其圆心、半径、夹角参数；对目标区域块Si的上界曲线和下界曲线进行拟合，计算目标区域块Si的上界曲线半径和下界曲线半径；将所得到的圆心、半径、夹角参数、上界曲线半径、下界曲线半径组成有序集合T作为检测结果进行输出。
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公开(公告)号：CN110399882A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910459144.6
申请日：2019-05-29
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积神经网络的文字检测方法，通过接收输入的包含文字信息的图像，然后构建包括可变形卷积结构的卷积神经网络并对图像进行特征提取，得到多张特征映射；使用滑动窗口提取所述特征映射上的特征向量，根据所述特征向量对多个候选框进行预测；将所述特征向量输入到BiGRU网络中，将BiGRU网络的输出结果输入到一个全连接层；将从所述全连接层得到的特征向量结果进行分类和回归，基于分类和回归的结果通过文本构造算法得到图像中的文字检测结果。由于本发明卷积的区域覆盖任意形状的物体附近并使用多层进行检测，从而有效地对图像中过大或过小的字体进行检测解决了现有技术对于图像中大小不一的文字检测准确率低的问题。
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