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公开(公告)号：CN117392008A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311395679.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06N3/04 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种变换域自适应脉冲耦合神经网络的全色锐化方法，包括：遥感图像NSST分解，对多光谱图像与全色图像分别进行ρ级NSST分解，分别得到低频分量和ρ级l方向上的高频分量；高频分量融合，将多光谱图像高频信息与全色图像高频信息进行多尺度多方向加权后，作为外部刺激矩阵输入到网络模型中；低频分量融合，将低频分量分解为低秩稀疏分量，并结合其特点，完成对低频分量的融合构建；融合图像NSST重建。本发明引入适用于不同尺度不同方向的高频信息加权方式，对低频信息采取低秩稀疏分解的方式，分别提取低秩部分与稀疏部分的特征，并结合自适应脉冲耦合神经网络，来解决光谱图像全色锐化问题。
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公开(公告)号：CN113378664A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110580693.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本申请提供了一种基于半非负矩阵分解的高光谱图像变化检测方法和系统，包括：对根据第一高光谱图像和第二高光谱图像得到的分块图像进行特征提取，得到分块图像的特征矩阵，其中，第一高光谱图像和第二高光谱图像为同一地理区域的多时相影像，大小均为M×N×L，M表示多时相影像的横轴的像素数，N表示多时相影像的纵轴的像素数，L表示波段数；分块图像的大小为2×2×L；特征矩阵的大小为3×MN；基于近似交替优化算法，对特征矩阵进行半非负矩阵分解，得到非负矩阵，其中，非负矩阵的大小为2×MN；对根据非负矩阵得到的变化图像矩阵进行转换，得到二值变化图；其中，二值变化图表征第一高光谱图像和第二高光谱图像之间的图像变化。
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公开(公告)号：CN117315483A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311381723.6
申请日：2023-10-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/772
Abstract: 本发明公开了一种增强张量低秩与协同的遥感图像异常检测方法，包括：根据输入的高光谱图像构建背景字典；使用增强张量低秩表示模型分离稀疏异常部分；使用协同表示模型分离低秩背景部分的异常信息；对两部分异常信息进行加权求和得到最终的异常检测图。本发明的增强张量低秩与协同的遥感图像异常检测方法能够有效的处理噪声以及考虑空间上下文信息，引入增强张量低秩与协同表示模型进行求解，利用交替方向乘子法设计出高效的求解算法，来解决张量分解问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103258422B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201310025974.0
申请日：2013-01-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0968 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时间递推与神经网络耦合的交通路径动态诱导技术，其特征在于基于“人—机—环境”耦合关系，对路况与时间变化关系进行研究。综合车辆运行过程中不同时段的路况差异和人因作用、突发道路事故随机性，以神经网络有师学习作为经验累积方法，提出时间递推预测方法确定路径最短时间，从而实现对交通路径的动态诱导，递推预测以知识库累积经验与实时路况信息做比较，为驾驶者提供实时有效的路况信息支撑。主要包括整体逻辑结构包括：知识库结构、路径信息的有师学习、路径选择的人因影响，及逻辑内核模型建立。本发明可辅助驾驶者及时对路况做出正确判断，减少因经验不足和突发事件造成的时间损失，可广泛用于车辆的交通路径动态诱导。
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公开(公告)号：CN113378664B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110580693.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/771 , G06V10/762
Abstract: 本申请提供了一种基于半非负矩阵分解的高光谱图像变化检测方法和系统，包括：对根据第一高光谱图像和第二高光谱图像得到的分块图像进行特征提取，得到分块图像的特征矩阵，其中，第一高光谱图像和第二高光谱图像为同一地理区域的多时相影像，大小均为M×N×L，M表示多时相影像的横轴的像素数，N表示多时相影像的纵轴的像素数，L表示波段数；分块图像的大小为2×2×L；特征矩阵的大小为3×MN；基于近似交替优化算法，对特征矩阵进行半非负矩阵分解，得到非负矩阵，其中，非负矩阵的大小为2×MN；对根据非负矩阵得到的变化图像矩阵进行转换，得到二值变化图；其中，二值变化图表征第一高光谱图像和第二高光谱图像之间的图像变化。
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公开(公告)号：CN110991644A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911172190.4
申请日：2019-11-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进后遗传算法的小生境遗传分析采集装置，主要包括主体机，所述主体机的外部由触摸显示屏、电源按钮、扬声器、充电口和USB接口组成，所述主体机的内部由PLC控制模块、数据储存模块、4G/5G通信模块、WIFI连接模块和蓄电池组成，本发明通过在PLC控制模块中寄存改进的自适应遗传算法，能够更快最优的获得小生境中种群的遗传分析数据，改进的自适应遗传算法（IAGA）相比传统的自适应遗传算法（AGA）有效避免了易收敛和“早熟”现象的出现，改进了自适应交叉概率和变异概率，提高了算法的收敛速度，避免了局部最优的情况，并通过仿真实验对比，验证了在不同结构层次的碟形网络中，IAGA较AGA更能有效地优化网络编码节点和编码边。
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公开(公告)号：CN103258422A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310025974.0
申请日：2013-01-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0968 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时间递推与神经网络耦合的交通路径动态诱导技术，其特征在于基于“人—机—环境”耦合关系，对路况与时间变化关系进行研究。综合车辆运行过程中不同时段的路况差异和人因作用、突发道路事故随机性，以神经网络有师学习作为经验累积方法，提出时间递推预测方法确定路径最短时间，从而实现对交通路径的动态诱导，递推预测以知识库累积经验与实时路况信息做比较，为驾驶者提供实时有效的路况信息支撑。主要包括整体逻辑结构包括：知识库结构、路径信息的有师学习、路径选择的人因影响，及逻辑内核模型建立。本发明可辅助驾驶者及时对路况做出正确判断，减少因经验不足和突发事件造成的时间损失，可广泛用于车辆的交通路径动态诱导。
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公开(公告)号：CN201157837Y
公开(公告)日：2008-12-03
申请号：CN200820011470.8
申请日：2008-03-04
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: B08B15/04
Abstract: 本实用新型属于环保除尘设备，特别涉及一种附壁气旋式集尘除尘系统，由电机(13)、鼓风机(12)、除尘器(8)、集尘罩(4)、半封闭罩(15)组成，鼓风机(12)出口端连接压风管路(6)，压风管路(6)连接方框或圆形集风管(2)，在集风管(2)下方连接数根斜立的射流立管(1)，数根射流立管(1)均匀地装在发尘设备(16)周围，在射流立管(1)朝内方向处的壁上沿轴向开一条窄缝(1－1)，附壁气旋式集尘除尘系统对可呼吸性的粉尘集尘效果好，效率高，节省能源，结构简单，加工容易，形成的流场合理，能满足工作环境的湿热平衡。
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