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公开(公告)号：CN113822831B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111030294.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于空间变换的红外与可见光融合方法，包括如下步骤：S1：建立空间变换关系库；S2：根据被检测物体和相机的距离调整镜头与成像面之间的距离镜头信息和图片信息调参，并获取红外和可见光图像；S3：计算两个相机成像面的对应关系；S4：对图片进行融合并获取融合图片。本发明利用射影变换能够克服传统可见光与红外融合的计算量大的问题，但当红外和可见光相机镜头与成像面位置发生相对变化后原射影变换矩阵失效，因此本发明能够解决这一问题，而且由于红外和可见光图像是通过空间变化得来的，融合不会出现匹配率不高和融合存在鬼影等现象。
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公开(公告)号：CN116072289A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310081917.8
申请日：2023-01-16
Applicant: 郑州大学 , 郑州大学产业技术研究院有限公司 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: G16H50/20 , A61B5/01 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H30/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及红外热成像技术领域，尤其涉及一种基于神经网络和红外热成像的早期心脏病辅助诊断方法。针对红外热成像诊断理论普及程度不足，难以实现快速推广的问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：利用红外热成像设备采集人体躯干和上肢红外热热像图像；S2：对图像数据进行预处理和分割以获得目标区域图像；S3：对图像样本进行分类标注，并建立数据集；S4：扩展数据集；S5：构建Transformer神经网络模型；S6：使用数据集训练神经网络；结合红外热成像设备，通过本发明可实现早期心脏病进行辅助诊断，实现不会对身体造成损害的无损检测，诊断准确率和图像精度得以显著提升，大大提高红外热成像诊断理论普及程度。
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公开(公告)号：CN119363167A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411477753.1
申请日：2024-10-22
Applicant: 郑州大学 , 中国通信建设集团设计院有限公司第四分公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司 , 郑州浪潮数据技术有限公司 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: H04B7/04 , H04B7/06 , H04B7/08 , H04W28/084 , H04W28/08
Abstract: 本发明提出了一种智能超表面辅助感知通信计算一体化资源管理方法，包括如下步骤：构建智能反射面辅助的全双工集成感知通信计算一体化系统，并将一个本地缓存通过回程链路与全双工基站连接；确定信号模型、通信模型、感知模型、计算模型和缓存模型，根据模型建立系统效用最大化的优化问题；根据优化问题，首先设计最优缓存策略，接着通过联合优化发射波束形成器、接收波束形成器、计算用户本地计算频率、计算用户传输功率和智能反射面被动反射单元相移，最大化通信吞吐量和总计算位（卸载和本地计算位）之和。通过仿真结果验证了本发明的有效性和相比于其他基准算法的优势。
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公开(公告)号：CN115420385A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211147141.7
申请日：2022-09-19
Applicant: 郑州大学 , 郑州大学产业技术研究院有限公司 , 郑州海威光电科技有限公司 , 河南缔云科技有限公司
Abstract: 本发明属于温度补偿领域，尤其是一种基于距离的红外热成像测温度补偿方法，针对现有的红外热像仪的测温过程中，随着被测物体与红外热像仪距离的不断变化，使红外热像仪出现测温精度降低，测温示数不准确问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、获得物体与红外热像仪的实际距离；S2、获得不同距离的红外热像仪的测量温度；S3、距离和温度测量值代入求多项式回归方程；S4、回归方程与多光谱采集系统结合，进行温度补偿，本发明克服了传统的红外热像仪在温度测量时，测温示数不准确的问题，仅仅利用可见光相机和红外热像仪便可以得到物体距离摄像头的实际距离，并结合测温公式，可以得到补偿后的温度示数，可以为红外热像仪提供精确的温度测量。
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公开(公告)号：CN113822831A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111030294.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于空间变换的红外与可见光融合方法，包括如下步骤：S1：建立空间变换关系库；S2：根据被检测物体和相机的距离调整镜头与成像面之间的距离镜头信息和图片信息调参，并获取红外和可见光图像；S3：计算两个相机成像面的对应关系；S4：对图片进行融合并获取融合图片。本发明利用射影变换能够克服传统可见光与红外融合的计算量大的问题，但当红外和可见光相机镜头与成像面位置发生相对变化后原射影变换矩阵失效，因此本发明能够解决这一问题，而且由于红外和可见光图像是通过空间变化得来的，融合不会出现匹配率不高和融合存在鬼影等现象。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117911441A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410112107.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医学图像处理领域，尤其涉及一种基于跨尺度校正一致性学习算法的医学图像分割方法，包括数据预处理，采用PARSE肺动脉公开数据集，按比例划分为训练集和测试集，对数据集进行预处理，首先将图像的像素强度归一化为零均值和单位方差，接着裁剪出感兴趣区域用于后续的训练；构建基于跨尺度校正一致性学习的医学图像分割模型，通过在输入层采用不同的增强方式创建多视图，并在输出层引入金字塔结构产生多尺度输出，扩充图像级表示；训练网络模型，将测试集送入训练好的模型中，得到分割结果，这种方法能够增强模型的泛化能力，提高模型的分割性能。
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公开(公告)号：CN117200212A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311175321.0
申请日：2023-09-13
Applicant: 大唐三门峡风力发电有限公司 , 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于3D CNN‑GRU的风电功率短期预测方法，其步骤包括：获取数据；使用皮尔逊相关系数法筛选相关性强的气象参数；设置阈值筛选可用数据并进行异常值剔除；采用移动平均插值法对缺失值进行插值处理；对预处理后的数据重构为三维数组以满足预测模型的输入要求；使用最大最小归一化法对重构后的数据进行处理；将预处理后的特征数据集按8：2比例划分为训练集和验证集；构建3D CNN‑GRU预测模型；3D CNN和GRU编码器提取时空特征；GRU解码器和全连接层输出不同预见期功率预测值。本发明可以有效提高风电功率预测的精度，对电力系统的运行、经济效益、可再生能源发展以及环境保护具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119997085A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510473002.0
申请日：2025-04-16
Applicant: 贵州祥源科技有限公司 , 郑州大学
Abstract: 本发明涉及数字信息的传输技术领域，具体公开基于IRS辅助的安全无线感知系统、方法及存储介质，该系统通过IRS无线感知平台获取雷达所属区域的环境特征数据以及各雷达的角度信息，并综合分析得到各雷达的雷达角度异常指标，通过预设的筛分机制得到各待验证合规雷达，获取并将各待验证合规雷达的雷达角度异常偏差值进行均值处理得到待验证合规雷达角度异常偏差均值，由此匹配出适配IRS反射系数，并对各待验证合规雷达进行安全调控；随后获取安全调控后的各待验证合规雷达角度评估值，将其与合规雷达角度评估阈值比对，由此筛分出各合规雷达，最终完成安全无线感知，实现了对雷达的精准调控和优化，提高了无线感知的准确率。
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公开(公告)号：CN115410047A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211199990.7
申请日：2022-09-29
Applicant: 郑州大学 , 贵州祥源科技有限公司 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/50 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于改进YOLO v5s的红外图像电动自行车目标检测方法，其步骤包括：利用红外摄像仪获取夜间道路电动自行车的图像；将获取的图像划分训练集、验证集和测试集，使用标注工具对训练集和测试集中的图像进行标注签；根据标签类型对训练集中的数据进行统计、分类、筛选；使用自适应直方图均衡方法对筛选出的图像进行处理，得到增强后的训练集；搭建改进的YOLO v5s模型；将增强后的训练集、测试集和验证集分别输入改进的YOLO v5s模型中，得到电动自行车行为检测模型；将待检测的图像或视频输入电动自行车行为检测模型，输出相应的电动车行为检测结果。本发明可以有效的检测到电动自行车行为，为交通状况判断提供依据。
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公开(公告)号：CN113612508A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110906965.7
申请日：2021-08-09
Applicant: 郑州海威光电科技有限公司 , 郑州大学
IPC: H04B7/06
Abstract: 本发明提出了一种基于机器学习的IRS辅助毫米波通信波束成形设计方法，用以降低优化离散相移的计算复杂度；其步骤为：首先，根据BS‑IRS、IRS‑用户和BS‑用户链路的毫米波信道分别计算用户接收到的信号及SINR；其次，获得BS的有源波束向量和IRS上的反射系数，并构建用户的SINR的约束；然后根据BS的有源波束向量、IRS上的反射系数和用户的SINR的约束构建波束成形优化模型；最后，利用基于机器学习的CE算法迭代求解波束成形优化模型，联合优化BS的有源波束向量和IRS上的反射系数使得BS的发射功率最小。本发明基于机器学习的CE算法并利用交替迭代方法优化BS端的主动波束成形和IRS处被动波束成形，可以在较低的计算复杂度下获得接近最优的性能。
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