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公开(公告)号：CN111899193A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010753913.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于图像增强技术领域，公开了一种基于低照度图像增强算法的刑侦摄影系统及方法，摄影端利用摄影设备进行图像数据获取与对象捕捉，并将获取的图像数据传送至增强端；增强端利用构建的基于增强网络模块生成对抗网络的低照度图像增强模型对传输的低照度图像进行增强，并运用对抗网络算法进行图像识别，为未进行过识别的种类贴上标签；同时提取存储后台中已完成识别的类似标签进行辅助识别；将完成识别增强的图片传输至摄影端以及存储后台分别进行输出与存储。本发明低照度图像增强效果最好、增强效率高、应成体系的系统可应用于各种复杂场景、选取了最适用于刑侦摄影的算法技术。
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公开(公告)号：CN111899193B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202010753913.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/90 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T9/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像增强技术领域，公开了一种基于低照度图像增强算法的刑侦摄影系统及方法，摄影端利用摄影设备进行图像数据获取与对象捕捉，并将获取的图像数据传送至增强端；增强端利用构建的基于增强网络模块生成对抗网络的低照度图像增强模型对传输的低照度图像进行增强，并运用对抗网络算法进行图像识别，为未进行过识别的种类贴上标签；同时提取存储后台中已完成识别的类似标签进行辅助识别；将完成识别增强的图片传输至摄影端以及存储后台分别进行输出与存储。本发明低照度图像增强效果最好、增强效率高、应成体系的系统可应用于各种复杂场景、选取了最适用于刑侦摄影的算法技术。
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公开(公告)号：CN110334682B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910629380.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 武汉中交交通工程有限责任公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种基于迭代搜索优化哈希算法的自动驾驶系统域自适应方法，获取目标图像，对获取的图像提取特征，利用深度学习目标函数创建哈希码；将数据集进行n次迭代以得到最终的哈希码标签；将所生成的哈希码标签带入ILS迭代局部搜索来强化精度，进而得到最终的检测结果。本发明采用深度学习更注重行人细节的检测，准确率更高，提高了可行性；采取预局部迭代搜索的方法提高了容错率，更好的完成了鲁棒性及容错率与可行性两方面的需求。
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公开(公告)号：CN108121806A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711426005.0
申请日：2017-12-26
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于局部特征匹配的图像搜索方法及系统，该方法包括预处理多幅搜索图像和一幅查询图像，获得多个预处理搜索图像和一个预处理查询图像；分别提取所述多个预处理搜索图像的局部特征和一个所述预处理查询图像的局部特征，获得搜索局部特征和查询局部特征；根据所述搜索局部特征获得哈希码索引库和哈希函数；将所述查询局部特征通过哈希函数计算对应的哈希码，获得查询哈希码；将所述查询哈希码与所述哈希码索引库匹配，计算所述查询图像与多幅所述搜索图像的相似度值；将所述相似度值按照降序排序，获取前N个相似度值对应的所述搜索图像。通过对查询图像的局部特征进行提取，通过哈希函数进行图像的编码匹配，提高了图像搜索的效率。
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公开(公告)号：CN111611427A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010433167.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像检索技术领域，公开了一种基于线性鉴别分析深度哈希算法的图像检索方法及系统，利用CNN提取图像特征；构造基于线性判别分析LDA的目标函数，将图像特征映射到哈希标签中；利用生成的hash标签训练一个简单的图像哈希深度学习网络，利用深度哈希模型将新的图像的特征映射到哈希码完成图像检索。对于目前的图像检索技术来说，图像数据庞大，并且标签在大数据时代是难以获取的，在大量图像中进行图像检索，这是非常耗时和不可扩展的，所以根据现有的问题，本发明提出的技术方法一方面避免了依赖类标签来监督散列的过程，另一方面也避免了由于深度网络获取图像特征而导致的大量的时间消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111611427B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010433167.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06F16/583 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于图像检索技术领域，公开了一种基于线性鉴别分析深度哈希算法的图像检索方法及系统，利用CNN提取图像特征；构造基于线性判别分析LDA的目标函数，将图像特征映射到哈希标签中；利用生成的hash标签训练一个简单的图像哈希深度学习网络，利用深度哈希模型将新的图像的特征映射到哈希码完成图像检索。对于目前的图像检索技术来说，图像数据庞大，并且标签在大数据时代是难以获取的，在大量图像中进行图像检索，这是非常耗时和不可扩展的，所以根据现有的问题，本发明提出的技术方法一方面避免了依赖类标签来监督散列的过程，另一方面也避免了由于深度网络获取图像特征而导致的大量的时间消耗。
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公开(公告)号：CN109948585A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910247002.3
申请日：2019-03-29
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于图像检索技术领域，公开了一种基于高精度哈希图像检索技术的行人检测方法及系统，对于提取的行人图像采用机器学习创建目标函数，进行目标最小化，得到临阶相似矩阵，再采用ILS算法进一步最小化目标函数，得到精确的哈希码；得到精确的哈希码后，采用端到端哈希深度学习方法学习哈希函数，并根据人工神经网络ANN的隐藏层中不同节点的不同权重对输入进行调整；在CNNs后，选择单隐藏层MLP学习hash标签；最后生成的训练函数本发明减少了识别误差与语义损失，提高了对象搜索的准确性和全面性；利用高精度的哈希图像检索算法提高了识别准确率以及识别速率。
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公开(公告)号：CN109146640B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201811000482.5
申请日：2018-08-30
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种线上商品搜索方法及系统。所述方法及系统采用卷积神经网络将图像中的对象特征提取出来，通过深层次卷积神经网络结合哈希码算法的方式创建哈希码，再利用深度学习的方式进行哈希码的匹配，不仅有效地保证对象搜索的准确性和全面性，而且保证了搜索的高效性以及商品推荐的准确性。本发明提供的方法及系统适合应用于各类型的购物软件，实现所需成本小，应用范围广，可以解决用户目前所遇到的对象搜索问题。
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公开(公告)号：CN110334682A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910629380.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 武汉中交交通工程有限责任公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种基于迭代搜索优化哈希算法的自动驾驶系统域自适应方法，获取目标图像，对获取的图像提取特征，利用深度学习目标函数创建哈希码；将数据集进行n次迭代以得到最终的哈希码标签；将所生成的哈希码标签带入ILS迭代局部搜索来强化精度，进而得到最终的检测结果。本发明采用深度学习更注重行人细节的检测，准确率更高，提高了可行性；采取预局部迭代搜索的方法提高了容错率，更好的完成了鲁棒性及容错率与可行性两方面的需求。
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公开(公告)号：CN109146640A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811000482.5
申请日：2018-08-30
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种线上商品搜索方法及系统。所述方法及系统采用卷积神经网络将图像中的对象特征提取出来，通过深层次卷积神经网络结合哈希码算法的方式创建哈希码，再利用深度学习的方式进行哈希码的匹配，不仅有效地保证对象搜索的准确性和全面性，而且保证了搜索的高效性以及商品推荐的准确性。本发明提供的方法及系统适合应用于各类型的购物软件，实现所需成本小，应用范围广，可以解决用户目前所遇到的对象搜索问题。
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