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公开(公告)号：CN114494110B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111465959.9
申请日：2021-12-03
Applicant: 河南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力引导图像增强网络的地下排污管道内部缺陷检测方法，与现有的弱监督学习方法相比，本发明增设了一个图像增强模块，通过对图像中目标物体的位置信息和物体各部分的辨别情况进行适当调整来获取对原始图像进行补充增强的物体增强图，获取的增强图像和排污管道内部图像的原始图像作为输入数据再次输入网络进行训练，得到增强后的特征图和其注意力图进行像素点乘，最终得到对象目标细节更加丰富且完整的结果图。
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公开(公告)号：CN114241517B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111459943.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了基于图像生成和共享学习网络的跨模态行人重识别方法，步骤1：跨模态图像生成网络的构建，通过交换外观特征生成跨模态行人图像以实现模态级别对齐；步骤2：跨模态图像生成网络损失函数的设计；步骤3：双路径共享学习网络的构建，将跨模态图像生成网络生成的红外伪图像与真实红外图像组合成一对输入图像，在线输入到双路径共享学习网络进行训练,提取具有区分性的中层特征信息，实现特征级别对齐；步骤4：共享学习损失函数的设计。步骤5：损失函数的联合优化，将跨模态图像生成网络和双路径共享学习网络进行联合训练，以端到端的方式优化总目标。本发明使网络提取到更加具有区分性的行人特征，提升了跨模态行人重识别的性能。
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公开(公告)号：CN115014142A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210593103.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的钢卷尺刻度误差测量方法，包括以下步骤：步骤一、获取生产过程中钢卷尺的图像信息；步骤二、对所述图像信息进行预处理，获取所述图像信息上单个像素的实际长度b和钢卷尺上印刷的1mm之间的像素数n2；步骤三、利用得到的像素实际长度b和获取钢卷尺上印刷的1mm之间的像素数n2，计算出尺子上印刷的1mm的实际长度，从而获取钢卷尺上印刷的1mm与实际长度的误差；通过在钢卷尺生产印刷过程中就对其进行刻度误差测量，省略了钢卷尺印刷后，再单独进行刻度误差测量这一步骤，极大地提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN114782977A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110469260.3
申请日：2021-04-28
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑信息和亲和度信息引导行人重识别方法，步骤1：利用ResNet‑50构建行人重识别模型的主干网络，用于提取行人特征；步骤2：自学习图卷积网络的构建，其用于空间拓扑信息的挖掘；步骤3：空间注意力子模块的构建，指导空间注意力的学习；步骤4：通道注意力子模块的构建，指导通道注意力的学习；步骤5：对基于拓扑信息和亲和度信息引导的全局注意力模块组合方式设计与实现；步骤6：对基于拓扑信息和亲和度信息引导的全局注意力模块进行嵌入方式设计。通道注意力融合了通道亲和度信息和通道语义信息来指导通道注意力的学习。以此来提升行人特征的表征能力，提升行人重识别模型的性能。
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公开(公告)号：CN106023052B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201610303944.5
申请日：2016-05-09
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于忆阻超混沌系统、元胞自动机和DNA计算的图像加密算法，首先采用基于Chua电路的四维忆阻超混沌系统，同时明文图像通过作用于SHA256函数来产生密钥；将混沌系统产生的伪随机序列作为DNA动态编码的依据并且根据扩散后的DNA矩阵来决定元胞动态演变的规则，并且在加密的过程中，对图像做了分块处理；最后，通过伪DNA计算方法对图像进行加密，在对图像进行置乱的同时进行了扩散操作。本发明一方面增加了密钥空间，增强了算法抵抗暴力攻击的能力，另一方面又使得密钥的产生紧紧地依赖于明文，提高了算法抵抗选择明文攻击的能力，具有更强的抗穷举攻击能力，便于并行计算，进一步提高运行效率，提高算法的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112950477B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110277184.6
申请日：2021-03-15
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双路径处理的高分辨率显著性目标检测方法，包括：图像处理，输入的高分辨率图像首先经过包含深度可分离卷积的HeadBottleneck模块，对原始高分辨率图像预处理降低其参数量；较大感受野特征提取，全局上下文路径首先经过基于ResNet‑50改进的骨干网络R‑ResNet来提取具有较大的感受野的特征；多尺度特征提取，R‑ResNet骨干网络得到的特征被送入多尺度特征提取和增强模块；显著图生成，空间细节保持分支通过边缘信息引导模块提取详细的边缘信息，然后与全局上下文分支得到的特征互补融合得到最终的显著图结果。本发明能够实现对高分辨率图像中的显著性目标进行精确检测并快速分割，最终输出目标显著图，可以为高分辨率显著性目标检测提供一种解决方法。
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公开(公告)号：CN110148078B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910406019.9
申请日：2019-05-15
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种基于二维压缩感知的两幅彩色图像压缩加密方法。该方法包括两个阶段：在第一阶段，利用二维压缩感知对两幅彩色明文图像进行压缩测量，然后对测量值进行置乱、量化，得到压缩后的密文图像。在第二阶段，首先对彩色载体图像归一化，再将密文图像嵌入到归一化后的彩色载体图像的颜色三分量中的两个分量，同时将与明文相关的密钥参数嵌入到彩色载体图像的另一个颜色分量中，接着通过重新组合彩色载体图像的颜色三分量，最终获得视觉上安全的密文图像。本发明可以同时实现两幅彩色图像的数据安全和外观安全。
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公开(公告)号：CN114241517A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111459943.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了基于图像生成和共享学习网络的跨模态行人重识别方法，步骤1：跨模态图像生成网络的构建，通过交换外观特征生成跨模态行人图像以实现模态级别对齐；步骤2：跨模态图像生成网络损失函数的设计；步骤3：双路径共享学习网络的构建，将跨模态图像生成网络生成的红外伪图像与真实红外图像组合成一对输入图像，在线输入到双路径共享学习网络进行训练,提取具有区分性的中层特征信息，实现特征级别对齐；步骤4：共享学习损失函数的设计。步骤5：损失函数的联合优化，将跨模态图像生成网络和双路径共享学习网络进行联合训练，以端到端的方式优化总目标。本发明使网络提取到更加具有区分性的行人特征，提升了跨模态行人重识别的性能。
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公开(公告)号：CN114187247A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111432045.2
申请日：2021-11-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像配准的安瓿瓶印刷字缺陷检测方法，步骤1：使用线阵工业相机采集安瓿瓶印刷字图像，获得模板图像和待配准图像；步骤2：利用SURF算法，对模板图像进行特征点提取和特征点描述，对待配准图像进行特征点提取和特征点描述；步骤3：使用FLANN匹配算法进行特征点匹配；步骤4：根据匹配到的特征点对，计算出待配准图像映射到模板图像的变换矩阵；步骤5：将待配准图像经变换矩阵，进行校准，消除图像畸变；步骤6：把模板图像和校准后的待配准图像作图像差分，得到差分图像，根据差分图像判断印刷字是否有缺陷。本发明能够快速有效地实现安瓿瓶印刷字图像的特征提取、匹配、校正、检测，检测过程用时较少。
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公开(公告)号：CN110225222A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910494213.7
申请日：2019-06-06
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于3D正交拉丁方和混沌系统的图像加密方法。该方法包括：步骤1：对明文图像P进行预处理，得到预处理后图像P2；预处理包括：利用4D忆阻混沌系统根据明文图像P的信息熵生成随机数序列，将随机数序列嵌入到明文图像P中得到嵌入后图像P1，并对所述嵌入后图像P1进行字母异或操作；步骤2：根据索引序列和控制参数生成3D正交拉丁方；步骤3：将所述预处理后图像P2转化为3D位矩阵，利用所述3D正交拉丁方对所述3D位矩阵进行置乱操作和扩散操作，得到与所述明文图像P对应的密文图像。本发明解决了置乱方法对特殊图像置乱无效，算法效率低的问题，且对明文图像高度敏感，可以有效地抵御已知明文和选择明文攻击，具有较高的安全性能。
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