公开(公告)号：CN114220058A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111548488.8

申请日：2021-12-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李玉洁 ,  谭本英 ,  李珍妮 ,  赵彬 ,  丁数学

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于MCP稀疏表示字典学习模型的显著性检测方法。包括提取图像或视频的超像素特征；基于minimax concave penalty(MCP)稀疏约束设计稀疏表示字典学习模型；使用稀疏表示字典学习模型通过重构误差来学习图像显著性区域，重构误差大的超像素位置被认为是显著性区域；采用基于上下文的方案来获得像素级的统一重构误差。通过利用多尺度重建误差和面向对象的高斯细化过程获取像素级别的显著性检测图；采用贝叶斯积分方法来合并从重构误差中学习到的显著性检测图，得到最终显著性检测结果。本发明将提高图像或视频的显著性检测水平。此外，本发明通过对现实图像和视频信号进行显著性检测验证，相较于传统的显著性检测方法具有更好的效果。

公开(公告)号：CN108754661A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810772149.X

申请日：2018-07-13

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张焕芝 ,  季蓉 ,  夏永鹏 ,  魏胜 ,  黄朝玮 ,  李珍妮 ,  莫小叶 ,  孙立贤 ,  徐芬

IPC: D01F6/56 ,  D01F1/10 ,  D01D5/00 ,  C09K5/02

CPC classification number: D01F6/56 ,  C09K5/02 ,  D01D5/003 ,  D01F1/10

Abstract: 本发明提供一种复合相变纳米纤维材料及其制备方法，本发明相变材料为聚乙二醇，支撑材料为聚乙烯吡络烷酮，导热材料为氧化石墨烯，通过静电纺丝技术制备出复合相变纳米纤维材料。其制备方法包括：1）氧化石墨烯的制备和溶解；2）静电纺丝溶液的制备；3）高压静电纺丝。本发明利用静电纺丝技术制备了聚乙二醇和氧化石墨烯的复合相变纳米纤维材料，过程简单，工艺参数易于调整，并且提高了复合相变材料的导热系数，有效地防止了相变材料在固‑液相变过程中的泄露。

公开(公告)号：CN114220058B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202111548488.8

申请日：2021-12-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李玉洁 ,  谭本英 ,  李珍妮 ,  赵彬 ,  丁数学

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种基于MCP稀疏表示字典学习模型的显著性检测方法。包括提取图像或视频的超像素特征；基于minimax concave penalty(MCP)稀疏约束设计稀疏表示字典学习模型；使用稀疏表示字典学习模型通过重构误差来学习图像显著性区域，重构误差大的超像素位置被认为是显著性区域；采用基于上下文的方案来获得像素级的统一重构误差。通过利用多尺度重建误差和面向对象的高斯细化过程获取像素级别的显著性检测图；采用贝叶斯积分方法来合并从重构误差中学习到的显著性检测图，得到最终显著性检测结果。本发明将提高图像或视频的显著性检测水平。此外，本发明通过对现实图像和视频信号进行显著性检测验证，相较于传统的显著性检测方法具有更好的效果。