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公开(公告)号：CN103544499B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201310485150.1
申请日：2013-10-12
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气股份有限公司
Abstract: 一种基于机器视觉的表面瑕疵检测的纹理特征降维方法，去除训练样本中的噪声样本和安全样本，以边界样本代替随机选取样本作为特征权值迭代时所用的样本集合，特征权值计算时，根据重要程度的差异赋予三个最近邻样本不同的样本权值，增强了对类别相关性强的特征选择的针对性，降低噪声的干扰程度，具有更强的适应性；求取相关系数矩阵，设定自适应阈值，剔除冗余特征，提取了与类别相关性强的特征，在保证分类识别准确率的同时，降低了特征维数，大大提高了在线特征提取及分类识别的速度，解决了高维特征可能含有冗余特征，甚至是噪声特征，从而导致的在线特征提取时间长、预测准确率降低的问题。
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公开(公告)号：CN104091352A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410339329.0
申请日：2014-07-14
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气股份有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供了一种基于结构相似度的视频跟踪方法，利用结构相似度作为候选目标和模板目标的相似性度量函数，有效的处理光照变化和目标尺度变化；引入移动步长寻优，避免跟踪结果陷入局部最优值，从而保证跟踪精度；利用kalman滤波器进行初始迭代点预测，解决无法跟踪快速运动目标的问题；利用候选目标和模板目标的相似性度量值，自适应的调整kalman滤波器的噪声协方差阵，提高视频目标运动系统估计模型的准确性。
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公开(公告)号：CN103544499A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310485150.1
申请日：2013-10-12
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气股份有限公司
Abstract: 一种基于机器视觉的表面瑕疵检测的纹理特征降维方法，去除训练样本中的噪声样本和安全样本，以边界样本代替随机选取样本作为特征权值迭代时所用的样本集合，特征权值计算时，根据重要程度的差异赋予三个最近邻样本不同的样本权值，增强了对类别相关性强的特征选择的针对性，降低噪声的干扰程度，具有更强的适应性；求取相关系数矩阵，设定自适应阈值，剔除冗余特征，提取了与类别相关性强的特征，在保证分类识别准确率的同时，降低了特征维数，大大提高了在线特征提取及分类识别的速度，解决了高维特征可能含有冗余特征，甚至是噪声特征，从而导致的在线特征提取时间长、预测准确率降低的问题。
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公开(公告)号：CN103679736A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310732546.1
申请日：2013-12-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进型相位相关的瓶装药液图像配准方法，对原始POC配准算法进行了改进和优化，在缩短原始POC配准算法执行时间的同时，将图像配准的精度提高到了亚像素级。有效解决了实际的瓶装药液微小异物视觉检测系统中，由于机械零部件加工装配精度、受力偏载等因素引起的平台振动和摄像机的振动，使得获取的药液序列图像中瓶体出现不同程度上的随机偏移问题，为后期药液中疑似异物目标的提取和识别提供更好的预处理效果。
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