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公开(公告)号：CN113129234B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110423212.0
申请日：2021-04-20
Applicant: 河南科技学院
Abstract: 本发明提出了一种场内外特征融合的残缺图像精细修复方法，其步骤为：检测残缺图像中存在的目标，利用知识库检索与目标相关的常识性知识，基于RNN的编码器将常识性知识转化为场外特征；提取残缺图像的目标特征信息并进行处理得到场内特征，利用改进的DMN+模型场外特征与场内特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入到带有环境注意机制的粗修复网络，得到粗修复图像；将粗修复图像输入到精细修复网络中进一步细化，从而实现残缺图像的修复。本发明利用知识库中的常识性知识弥补目标信息的不足；环境注意机制更大程度上利用背景信息；增加相关特征连贯层解决了残缺区域的语义相关性和特征连续性的问题，提高图像的修复结果。
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公开(公告)号：CN113129234A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110423212.0
申请日：2021-04-20
Applicant: 河南科技学院
Abstract: 本发明提出了一种场内外特征融合的残缺图像精细修复方法，其步骤为：检测残缺图像中存在的目标，利用知识库检索与目标相关的常识性知识，基于RNN的编码器将常识性知识转化为场外特征；提取残缺图像的目标特征信息并进行处理得到场内特征，利用改进的DMN+模型场外特征与场内特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入到带有环境注意机制的粗修复网络，得到粗修复图像；将粗修复图像输入到精细修复网络中进一步细化，从而实现残缺图像的修复。本发明利用知识库中的常识性知识弥补目标信息的不足；环境注意机制更大程度上利用背景信息；增加相关特征连贯层解决了残缺区域的语义相关性和特征连续性的问题，提高图像的修复结果。
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公开(公告)号：CN114913409A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210392176.0
申请日：2022-04-14
Applicant: 河南科技学院
Abstract: 本发明提出了一种面向海洋生物的伪装目标识别方法，用以解决现有伪装检测模型不适用于海洋场景中的伪装物体识别的技术问题。本发明的步骤为：利用正样本图像和负样本图像对显著特征提取网络进行训练生成特征图；利用环境注意力机制提取特征图中伪装目标特征和被伪装目标特征的环境特征信息；建立环境特征信息和目标显著特征的图结构；将特征图输入到相似性度量模块，得到潜在特征并优化候选框获取目标特征图，得到水下目标检测模型；利用判别器判断水下目标检测模型预测的精确度；训练水下目标检测模型，并实现伪装目标的识别。本发明通过对抗学习的方式区分伪装和被伪装目标，同时解决了真实边界框模糊的问题，提高了水下伪装目标识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113538379A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110805754.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 河南科技学院
Abstract: 本发明提出了一种基于RGB与灰度图像的双流编码融合显著性检测方法，其步骤为：获得RGB图像及其对应的真值图，并生成RGB图像对应的灰度图像，对灰度图像进行复制合并得到三通道灰度图；其次，将三通道灰度图和RGB图像分别输入编码器网络，得到多尺度特征图；然后，利用解码器网络对多尺度特征图进行解码，输出预测图像；并利用损失函数计算预测图像和真值图的损失值，根据损失值判断编码器‑解码器网络是否训练完成；最后，获取待检测图像，并将待检测图像及其对应的三通道灰度图分别输入编码区‑解码器网络，输出待检测图像的预测结果。本发明通过设计的双流编码器与多尺度解码器，优化了显著性图像的边缘部分，突出了显著性物体。
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公开(公告)号：CN113415354A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110917462.X
申请日：2021-08-11
Applicant: 河南科技学院
IPC: B62D57/024 , B62D55/108
Abstract: 本发明提出了一种自适应真空吸附式多摆臂履带装置及其工作方法，用以解决现有的吸附装置和行走装置不能有效结合、不适应于复杂场景、不适应凹凸不平壁面的问题。本发明包括多个摆臂，多个摆臂分别通过连接杆与机器人相连接，所述摆臂包括主动轮和从动轮，主动轮和从动轮上设有履带，履带上固定有若干个真空吸盘装置；所述主动轮和从动轮之间设有中间弹簧连接杆，中间弹簧连接杆上设有中间支撑装置，中间支撑装置的两端分别与履带相匹配。本发明将多真空小吸盘和履带式的行走装置有效结合，可实现机器人在船舶表面爬越台阶状障碍和吸附攀爬直角结构，可适应凹凸不平壁面和不规则弧形船舶壁面。
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公开(公告)号：CN111723823A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010589644.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 河南科技学院
Abstract: 本发明提出了一种基于第三方迁移学习的水下目标检测方法，其步骤为：首先，从图片数据库中获取水下图像，得到原目标域；其次，利用2D-SPCCA对原目标域与第三方目标域进行处理，得到新的目标域；然后，利用基于特征差异自适应的集成迁移学习算法对新的目标域和源域进行处理，得到映射矩阵；再对YOLOv3网络模型进行改进后迁移到水下场景进行训练得到水下目标检测模型；最后，利用水下目标检测模型对水下图像进行检测，输出检测结果。本发明首先将第三方特征信息与原目标特征信息相结合，增加了原样本数据，提高了图像识别的准确率；再将特征分布差异自适应原理引入到多特征集成迁移学习中，减少了特征映射的时间，保证了迁移学习的精确性。
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公开(公告)号：CN111723823B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010589644.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 河南科技学院
Abstract: 本发明提出了一种基于第三方迁移学习的水下目标检测方法，其步骤为：首先，从图片数据库中获取水下图像，得到原目标域；其次，利用2D‑SPCCA对原目标域与第三方目标域进行处理，得到新的目标域；然后，利用基于特征差异自适应的集成迁移学习算法对新的目标域和源域进行处理，得到映射矩阵；再对YOLOv3网络模型进行改进后迁移到水下场景进行训练得到水下目标检测模型；最后，利用水下目标检测模型对水下图像进行检测，输出检测结果。本发明首先将第三方特征信息与原目标特征信息相结合，增加了原样本数据，提高了图像识别的准确率；再将特征分布差异自适应原理引入到多特征集成迁移学习中，减少了特征映射的时间，保证了迁移学习的精确性。
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公开(公告)号：CN113538379B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110805754.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 河南科技学院
Abstract: 本发明提出了一种基于RGB与灰度图像的双流编码融合显著性检测方法，其步骤为：获得RGB图像及其对应的真值图，并生成RGB图像对应的灰度图像，对灰度图像进行复制合并得到三通道灰度图；其次，将三通道灰度图和RGB图像分别输入编码器网络，得到多尺度特征图；然后，利用解码器网络对多尺度特征图进行解码，输出预测图像；并利用损失函数计算预测图像和真值图的损失值，根据损失值判断编码器‑解码器网络是否训练完成；最后，获取待检测图像，并将待检测图像及其对应的三通道灰度图分别输入编码区‑解码器网络，输出待检测图像的预测结果。本发明通过设计的双流编码器与多尺度解码器，优化了显著性图像的边缘部分，突出了显著性物体。
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