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公开(公告)号:CN110223258A
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201910508122.4
申请日:2019-06-12
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种多模式快速视频图像去雾方法及装置,包括:第一图像采集装置;第二图像采集装置;第一目标图像信息输入装置;第二目标图像信息输入装置;第一图像识别装置;第二图像识别装置;图像对比分析装置。本发明本申请通过第一图像采集装置和第二图像采集装置直接采集高低配双鞋跟的图像信息,并进行相应的图像识别后,获得识别结果,实现了鞋底后跟高低配双自动检测,并且,夹具夹持住后跟的部分区域被夹具挡住,无法采集到这部分区域的信息,通过第一压力传感器阵列和第二压力传感器阵列采集该区域的压力信息,进而判断出该区域的实际高低配双数据,使得在该一种多模式快速视频图像去雾方法及装置进行检测的鞋底后跟无检测死角,进一步减少了误差。
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公开(公告)号:CN117036920A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202211112068.X
申请日:2022-09-13
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开基于增强CenterNet的核电站冷源致灾物识别方法,涉及核电站冷源致灾物识别技术领域。本发明通过构建增强型深度目标检测网络,所述增强型深度目标检测网络采用浅层沙漏网络与残差结构为主干网络,将目标物体视为一个中心点,通过关键点估计的方法找到目标中心点,再回归到其它属性,完成对目标物体的检测与计数。本发明对有无毛虾的识别mAP达到96.75%、计数误差小于15%,可用于核电站海洋生物的探测预警,保证核电冷源安全。
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公开(公告)号:CN112712095A
公开(公告)日:2021-04-27
申请号:CN201911017699.1
申请日:2019-10-24
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及机器学习和数据挖掘领域,特别是一种基于联合熵尺度加权和块对角正则的鲁棒多核子空间聚类算法。提出一种用于数据聚类的鲁棒多核子空间聚类(JNKSC)方法,该算法包括:使用特征映射将数据映射到希尔伯特空间H;使用核技巧构成核池,共包含12个基核;对核池使用熵尺度加权策略,得到新的共识核H;引入BDR和自表达框架,致力于得到最优块对角结构的关系矩阵Z;利用共识核H和最优关系矩阵Z,构成目标函数,用于聚类。本发明利用基于熵尺度的自加权策略来更新迭代基核并得到具有更好数据特征的共识核,提高对非高斯噪声的鲁棒性,利用BDR和自表达框架,提高亲和矩阵的块对角性,提高谱聚类的聚类结果。
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公开(公告)号:CN115775962A
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN202111048189.8
申请日:2021-09-08
Applicant: 西南科技大学
IPC: H01P5/16
Abstract: 本发明公开发明了一种基于Gysel电路的新型功率分配器,具体是一种脊波导结构的新型功率分配器,该功率分配器的工作频段为1.4 GHz‑4.2 GHz,带宽达到了三倍频,频带范围1.4 GHz‑4.2 GHz;输入回波损耗S11低于20 dB;隔离度S21大于20 dB;承受功率:P大于300 W。脊形波导结构集成体积,提供了更好的功率处理能力。为改善带宽和匹配,对脊波导的拓扑结构进行优化,输出端之间的(1/2)λ的电长度变成两节(1/4)λ电长度的并联;优化后的脊波导Gysel功率分配器模型,输入端口增加阻抗变换宽度,输出端口处的T字结构处进行阻抗变换设计,减小输出端口的脊宽高度,高度变换为主脊高度,第三节匹配宽度变为主脊宽度,负载端口采用一节阻抗变换,对脊高进行微调,中间脊设计为凸起的结构;将中间电阻部分进行突起折叠处理;提升了功率分配器的功率与带宽,降低了波导色散,具有高承受功率、低反射损耗、低传输损耗、高隔离度的性能特点。
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公开(公告)号:CN114627323A
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202011433904.5
申请日:2020-12-10
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/50 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种两阶段连续级联的图像集分类方法,包括:对训练图像集和查询图像集通过建模简化仿射包的方法,得到大型图像集内部不显著的变化和特征;基于最小二乘问题求解法,通过计算出两简化仿射包间最近距离,用于定义两图像集之间差异;基于两简化仿射包最近距离计算,拒绝大部分不可能图像集,并返回与查询集最为接近的前n个候选集;采用k‑均值聚类算法对候选集进行合理的子集提取;通过归一化后的直方图数据,经过反向训练,映射到源图像集得到查询图像集类标签。方法有效减少了图像集分类的计算复杂度,提高了鲁棒性和图像集分类方法的可伸缩性。
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