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公开(公告)号：CN115063292A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210589659.X
申请日：2022-05-26
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SRCNN补充模块的超分辨率重建方法，属于计算机视觉技术领域，方法包括：对数据集进行预处理，通过双三次线性插值的方法获取低分辨率图像；将低分辨率图像和对应原始的高分辨率图像进行分块处理；将分块处理后的图像块取其亮度通道作为重建模型输入数据；构建重建模型，初始化模型参数，确定均方差误差作为损失函数；输入训练集中的低分辨率图像得到重建图像，利用Adam优化器更新模型参数，经过迭代计算获得训练好的重建模型；将低分辨率图像输入到训练好的重建模型中获得高分辨率图像。本发明能够将置0的信息补充到模型中去，能够提高模型的性能，经过三层卷积操作后能够得到重建后的高分辨图像。
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公开(公告)号：CN111586384B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010477837.0
申请日：2020-05-29
Applicant: 燕山大学
IPC: H04N9/31
Abstract: 本发明公开了一种基于贝塞尔曲面的投影图像几何校正方法，属于虚拟现实投影图像处理技术领域，包括1）用摄像机采集未进行几何校正的畸变投影画面，通过双三次贝塞尔曲面建立投影坐标空间与摄像坐标空间的坐标转换模型；2）在屏幕空间的理想区域作均匀标记点并进行几何校正；3）在检测到的屏幕空间像素偏移区域进行局部几何预扭曲；4）求得的坐标转换模型对原图像进行贝塞尔曲面预扭曲，消除投影画面的整体几何畸变，完成几何校正。本发明采用贝塞尔曲面模型建立不同坐标空间特征点的转换关系，再通过图像局部贝塞尔曲面扭曲算法对像素偏移较大的区域进行误差补偿。
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公开(公告)号：CN111586385A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010477844.0
申请日：2020-05-29
Applicant: 燕山大学
IPC: H04N9/31
Abstract: 本发明公开了一种基于B样条曲线的投影图像颜色校正方法，属于虚拟现实投影图像处理技术领域，提出B样条曲线与分段贝塞尔曲线相融合求取投影图像颜色传递函数的方案。首先，通过摄像机来记录RGB空间每个通道不同强度值所对应的投影画面颜色强度值；再根据这些节点利用B样条曲线求取颜色传递函数；最后，利用分段贝塞尔曲线对颜色传递函数进行优化来补偿校正不精确的复杂区域造成的偏差。本发明基于摄像机反馈的投影图像颜色校正结果，减小误差较大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119107405A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411041629.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种用于散货料堆测量的三维重建系统及其标定方法，涉及计算机视觉技术领域，旨在提高散货料堆测量的准确性和效率。首先，使用张正友标定法对相机进行精确标定，以获取相机的内部参数和畸变系数。其次，将投影仪视为逆相机模型，采用逆相机法对投影仪进行标定，以确定其内部参数和畸变系数。由于实际中标定器具的表面可能不完全平整，本发明进一步将相机标定结果、投影仪标定结果以及标定器具上的特征点同时进行捆绑术调节，以优化系统参数并降低对标定器具的要求。通过这种综合标定方法，本发明能够更精确地利用条纹投影轮廓术对散货料堆进行三维重建测量，从而提高了测量的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN113499084B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110778890.9
申请日：2021-07-09
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了脑卒中运动功能评价模型建立方法、评价方法及系统，通过对体现脑电和肌电信号的神经肌肉系统功能状态进行采集，将采集的脑电信号和肌电信号进行多层次脑肌电耦合特征提取，并对多个神经肌肉耦合指标筛选，构建可视化运动功能评价模型；利用该可视化运动功能评价模型，进而得出可视化运动功能评估结果。本发明与现有技术相比，从多个方面进行了生理信号的采集，从病理机制和多信息融合角度对脑卒中患者运动功能状态进行客观全面的数字评估，使得到的数据更科学准确。
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公开(公告)号：CN113197585B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110357404.6
申请日：2021-04-01
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种神经肌肉信息交互模型构建及参数辨识优化方法，其包括构建神经肌肉信息交互模型和基于多层次耦合特征的参数辨识及优化。当有外界信号刺激时会使大脑神经元动作电位变化，进而引起相应肌肉运动单元动作电位的变化；当有外界感觉信号输入时，会由中介体传回大脑，从而产生感觉反馈传入信号。接着基于实测信号建立多层次特征指标，并构建基于多层次耦合特征指标的目标函数；然后基于无迹卡尔曼滤波(UKF)方法对神经肌肉信息交互模型进行参数辨识；最后以实测脑电和肌电信号能量谱为目标，基于混合粒子群算法对所辨识参量进行优化选取。本发明从神经元层面研究大脑与肌肉间多层次功能耦合连接机制，对运动控制系统机制研究有一定科学意义。
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公开(公告)号：CN105574970A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510956086.X
申请日：2015-12-18
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: G07C9/00119 , G06K17/00 , G06K2017/0067 , G07C9/00103
Abstract: 一种基于RFID技术的轨道交通进出站控制系统，所述控制系统由交通卡、RFID读写器、进站系统、里程记录系统和出站系统构成；在所有的交通卡中内嵌RFID标签，标签上的信息均由RFID读写器读取或写入。乘客直接进站，通过车厢RFID读写器对交通卡写入站点数据并上传至数据库，出站时，利用出站门禁RFID读写器读取交通卡中RFID标签的数据，集合数据库的站点数据及结算模块进行计费扣款。本发明具有进站方便、不需刷卡操作等优点。
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公开(公告)号：CN114742066B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210301411.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/151 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RoBERTa模型的情感分析方法及装置，属于自然语言处理技术领域，包括获取文本情感分析数据集并进行预处理，得到训练集、验证集和测试集；提取训练集和验证集的评论文本，转换成无标签数据作为RoBERTa模型预训练任务的语料；构建RoBERTa‑WWM‑ext模型和双向独立循环神经网络并训练，将已完成预训练的RoBERTa‑WWM‑ext模型的最后一层隐藏层外接双向独立循环神经网络，得到情感分析模型，其中，双向独立循环神经网络需要对双向独立循环神经网络输出的特征向量进行权重分配；通过情感分析模型，对测试集进行情感极性预测输出情感类别标签；该方法可以有效提升文本情感分析的精度表现。
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