公开(公告)号：CN109150405B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN201811092063.9

申请日：2018-09-19

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 武明虎 ,  刘猛 ,  刘聪 ,  岳寒桧 ,  徐偲达 ,  李帜 ,  赵楠

IPC: H04L1/00 ,  H04L12/18 ,  H04L27/26 ,  H04N19/187 ,  H04W16/14

Abstract: 本发明公开了一种基于TV白频段的视频组播传输方法，包括搭建无线视频组播传输网络、CR基站对视频进行SVC编码处理、进行频谱检测和实现最资源调度五大步骤。本发明使用认知无线电技术提高了对TV白频段的利用率，采用SVC技术对视频进行编码使用户获得与之信道质量相匹配的视频，物理层采用AMC信道编码技术与视频编码SVC技术相匹配保证链路质量，提出以最大比例公平性为资源调度准则，用复杂度较低的二进制粒子群算法的启发式算法获得最优资源调度的次优解，解决资源调度问题，本方法提高了系统的吞吐量和接收视频质量，实现了根据用户信道质量使其接收与之相匹配的高质量视频的目的。

公开(公告)号：CN109493314A

公开(公告)日：2019-03-19

申请号：CN201811092061.X

申请日：2018-09-19

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 武明虎 ,  徐偲达 ,  刘敏 ,  王娟 ,  刘猛 ,  岳寒桧 ,  李帜 ,  朱莉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194

CPC classification number: G06T7/0004 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T2207/10016

Abstract: 本发明涉及一种基于图像分割的绝缘子覆冰监测方法，包括S1：绝缘子图像预处理，用固定在输电杆塔或者变电站监测终端的摄像头获取绝缘子图像；S2：绝缘子灰度图像分割，得到所求分割图像像素点数量；S3：计算绝缘子覆冰程度；S4：将计算值与绝缘子设计覆冰安全阈值进行比较，当计算值超过安全阈值时，上位机发出预警信息，实时提醒线路运维人员进行除冰工作，若没有超过安全阈值，则重新执行上述步骤。本发明针对输电线路，变电站等复杂环境下绝缘子覆冰状态的实时监测及预警，对传统监测的成本高、偏差大等问题提出有效的图像分割算法，增加分割后覆冰状态绝缘子图像的效果，使监测较之传统方法更为便捷。

公开(公告)号：CN109150405A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201811092063.9

申请日：2018-09-19

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 武明虎 ,  刘猛 ,  刘聪 ,  岳寒桧 ,  徐偲达 ,  李帜 ,  赵楠

IPC: H04L1/00 ,  H04L12/18 ,  H04L27/26 ,  H04N19/187 ,  H04W16/14

CPC classification number: H04L1/004 ,  H04L1/0003 ,  H04L1/0009 ,  H04L12/18 ,  H04L27/2601 ,  H04N19/187 ,  H04W16/14

Abstract: 本发明公开了一种基于TV白频段的视频组播传输方法，包括搭建无线视频组播传输网络、CR基站对视频进行SVC编码处理、进行频谱检测和实现最资源调度五大步骤。本发明使用认知无线电技术提高了对TV白频段的利用率，采用SVC技术对视频进行编码使用户获得与之信道质量相匹配的视频，物理层采用AMC信道编码技术与视频编码SVC技术相匹配保证链路质量，提出以最大比例公平性为资源调度准则，用复杂度较低的二进制粒子群算法的启发式算法获得最优资源调度的次优解，解决资源调度问题，本方法提高了系统的吞吐量和接收视频质量，实现了根据用户信道质量使其接收与之相匹配的高质量视频的目的。

公开(公告)号：CN105203148B

公开(公告)日：2018-03-23

申请号：CN201510634848.4

申请日：2015-09-30

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 武明虎 ,  杜枭燃 ,  王少君 ,  刘猛 ,  孔祥斌 ,  汪威 ,  刘敏 ,  汪洋 ,  姜玉菡

IPC: G01D18/00

Abstract: 本发明公开一种汽车组合仪表的视觉检测方法，采用的检测系统包括待测仪表、相机、PC机和信号发生器，由PC机发送指令给信号发生器，信号发生器产生相应信号给待测仪表，仪表做出反应，同时PC机控制相机拍照获取图像，再通过图像处理来判断仪表盘是否合格，其特征在于，所述视觉检测方法包括下述步骤：创建模板，每次检测时进行模板匹配；参数设置一个矩形，框定每一个单项的检测区域，对控制灯的检测就是通过图像处理检测框定区域内的灰度值和色调值，对指针的检测就是提取区域内的红色部分，拟合成一条直线，再计算夹角。通过机器视觉对组合仪表进行检测，大大缩短了检测时间，提高了效率，替代人眼检测，更加的精确。

公开(公告)号：CN107169504B

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201710200172.7

申请日：2017-03-30

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 武明虎 ,  刘猛 ,  饶哲恒 ,  曾春艳 ,  刘敏 ,  赵楠 ,  孔祥斌 ,  刘聪 ,  万相奎 ,  宋冉冉 ,  李想 ,  周治虎

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于扩展非线性核残差网络的手写字符识别方法，在利用深度网络的结构特点上，提供一种新型深度学习方法—基于扩展非线性核残差网络算法。并将该深度学习算法应用在手写字符识别中，提出基于扩展非线性核残差网络的手写字符识别方法。该方法能深度地描述样本数据和期望数据的相关性，能高效的从原始数据中自动地学习数字图像特征；其次，该方法引入了合适的类内无监督聚类算法，克服了深度学习网络在手写字符识别领域现有的技术不足。本发明简单且易于实现，提升手写字符识别性能的同时，也提高了网络的训练效率。