-
公开(公告)号：CN104700078B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510081168.4
申请日：2015-02-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度不变特征极限学习机的机器人场景识别算法，该方法包括以下步骤:首先，利用尺度不变特征表达机器人视觉图像的场景，其次使用K均值聚类算法实现机器人场景图像表达码本，最后利用极限学习机算法建立机器人视觉场景图像和场景标签之间的映射关系。本方法利用了极限学习机的优点，降低了传统神经网络的参数估计和优化的复杂度，进一步缩短了训练时间和提高了机器人场景图像的识别率。
-
-
公开(公告)号：CN104657718B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201510078423.X
申请日：2015-02-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸图像特征极限学习机的人脸识别方法，该方法包括以下步骤：对原始图像进行预处理；对样本进行主成分分析得到特征脸谱，将图像投影到特征域；然后利用极限学习机算法建立人脸图像和人脸标签之间的映射关系；最后利用极限学习机推导输入人脸图像的标签属性。本方法利用了极限学习机的优点，降低了传统神经网络的参数估计和优化的复杂度，进一步缩短了训练时间和提高了人脸图像的识别率。
-
公开(公告)号：CN104700078A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510081168.4
申请日：2015-02-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于尺度不变特征极限学习机的机器人场景识别算法，该方法包括以下步骤:首先，利用尺度不变特征表达机器人视觉图像的场景，其次使用K均值聚类算法实现机器人场景图像表达码本，最后利用极限学习机算法建立机器人视觉场景图像和场景标签之间的映射关系。本方法利用了极限学习机的优点，降低了传统神经网络的参数估计和优化的复杂度，进一步缩短了训练时间和提高了机器人场景图像的识别率。
-
公开(公告)号：CN104657718A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510078423.X
申请日：2015-02-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸图像特征极限学习机的人脸识别方法，该方法包括以下步骤：对原始图像进行预处理；对样本进行主成分分析得到特征脸谱，将图像投影到特征域；然后利用极限学习机算法建立人脸图像和人脸标签之间的映射关系；最后利用极限学习机推导输入人脸图像的标签属性。本方法利用了极限学习机的优点，降低了传统神经网络的参数估计和优化的复杂度，进一步缩短了训练时间和提高了人脸图像的识别率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104637060A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510078434.8
申请日：2015-02-13
Applicant: 武汉工程大学
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域主成分分析-拉普拉斯的图像分割方法，该方法对原始图像进行主成分分析，得到每个像素的特征向量，提取图像的主要成分，有效的抑制了噪声；然后，用拉普拉斯算子对图像进行边缘检测，从而实现对图像的分割。与传统的Sobel算子和LOG算子分割算法相比，该方法通过对图像像素进行主成分分析，来估计去噪过程中的参数值，而不依赖于经验值，能有效的降低噪声对图像的干扰，简化了计算复杂度。实验结果表明，该方法能够有效的改善图像的分割效果，在准确性和稳健性上具有较强的优越性。
-
公开(公告)号：CN104574898B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201410742249.X
申请日：2014-12-08
Applicant: 武汉工程大学
Inventor： 卢涛 , 程时鹏 , 李晓林 , 张彦铎 , 万永静 , 余军 , 杨威 , 朱灿基 , 冯巩 , 贺宏伟 , 鲁统伟 , 闵锋 , 周华兵 , 朱锐 , 李迅 , 魏运运 , 黄爽 , 段艳会 , 张玉敏 , 单玲玉
Abstract: 本发明公开了一种基于Zigbee的多传感器物联网监控方法及设备，其中该设备为两层Zigbee通讯网络设备，包括叶节点和汇聚节点，多个叶节点与一个汇聚节点连接；叶节点包括Zigbee节点和传感器，汇聚节点包括Zigbee协调器，该Zigbee协调器与网关服务器连接；Zigbee协调器通过不同的协调方法检测相同和不同种类的传感器的数据，并将检测的数据通过网关传输给后台。本发明适应应用场景的实际需求，可提升工业安全生产监控数据监控的稳定性。
-
公开(公告)号：CN104637060B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201510078434.8
申请日：2015-02-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域主成分分析‑拉普拉斯的图像分割方法，该方法对原始图像进行主成分分析，得到每个像素的特征向量，提取图像的主要成分，有效的抑制了噪声；然后，用拉普拉斯算子对图像进行边缘检测，从而实现对图像的分割。与传统的Sobel算子和LOG算子分割算法相比，该方法通过对图像像素进行主成分分析，来估计去噪过程中的参数值，而不依赖于经验值，能有效的降低噪声对图像的干扰，简化了计算复杂度。实验结果表明，该方法能够有效的改善图像的分割效果，在准确性和稳健性上具有较强的优越性。
-
公开(公告)号：CN104574898A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410742249.X
申请日：2014-12-08
Applicant: 武汉工程大学
Inventor： 卢涛 , 程时鹏 , 李晓林 , 张彦铎 , 万永静 , 余军 , 杨威 , 朱灿基 , 冯巩 , 贺宏伟 , 鲁统伟 , 闵锋 , 周华兵 , 朱锐 , 李迅 , 魏运运 , 黄爽 , 段艳会 , 张玉敏 , 单玲玉
Abstract: 本发明公开了一种基于Zigbee的多传感器物联网监控方法及设备，其中该设备为两层Zigbee通讯网络设备，包括叶节点和汇聚节点，多个叶节点与一个汇聚节点连接；叶节点包括Zigbee节点和传感器，汇聚节点包括Zigbee协调器，该Zigbee协调器与网关服务器连接；Zigbee协调器通过不同的协调方法检测相同和不同种类的传感器的数据，并将检测的数据通过网关传输给后台。本发明适应应用场景的实际需求，可提升工业安全生产监控数据监控的稳定性。
-
公开(公告)号：CN104063849A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410280297.1
申请日：2014-06-20
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像块自适应配准的视频超分辨重建方法，首先输入低分辨率视频，获得多帧低分辨率图像；其次利用帧差法提取多帧图像的运动边缘信息，使用自适应图像块的配准准则来划分图像块的大小；然后根据图像降质模型，估计出降质点扩散函数，和多帧图像的运动补偿矩阵。最后根据图像降质过程获得高分辨率图像的重建优化目标函数，求解出高分辨率图像。本发明能够解决视频中的局部运动的超分辨率问题，具有较好的实用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.027 seconds)
