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公开(公告)号：CN113222268B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110565034.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多模式推理的烟草烘烤质量预测模型建立方法，用于解决当前烟叶烘烤质量不高的技术问题。其步骤为：首先，从历史烟草烘烤过程的烟草数据中进行挖掘抽取，获得与烘烤质量相关的指标数据，并采用最值比较法对各项指标数据进行标准化处理，得到每项指标数据的权值；其次，分析每项指标数据的权值，采用多模式推理方法寻找烘烤过程中输入数据与输出数据的映射关系，并建立输入数据与输出数据之间的关系模型；最后，对关系模型进行可行性验证，并利用多模式推理方法得出的多输入数据与多输出数据的映射关系矩阵对烟草烘烤质量进行监测。本发明能够达到对烟草加工过程的精确控制，以此来提高烟叶加工的质量。
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公开(公告)号：CN111582290B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010402697.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种计算机图像识别方法：将待识别的图像中各个像素点的颜色值提取出来，生成颜色矩阵，并根据颜色矩阵建立各个像素点的坐标；分别对比每一个像素点的颜色值与其周围相邻像素点的颜色值，当该像素点的颜色值与其周围相邻至少一个像素点的颜色值之间的差值不在设定的色差范围的时候，提取该像素点的在所述颜色矩阵中的坐标，重复该过程直至所有的像素点遍历完毕；根据上述提取出的所有坐标得到一个或者多个函数；根据上述得到的函数在图像库中查找，查找得到物品的名称并进行输出。本发明通过将要识别的图像的像素点进行提取，从像素点中分离出物品的轮廓，再根据物品的轮廓对物品进行识别，最后输出得到图像中的物品。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582290A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010402697.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种计算机图像识别方法：将待识别的图像中各个像素点的颜色值提取出来，生成颜色矩阵，并根据颜色矩阵建立各个像素点的坐标；分别对比每一个像素点的颜色值与其周围相邻像素点的颜色值，当该像素点的颜色值与其周围相邻至少一个像素点的颜色值之间的差值不在设定的色差范围的时候，提取该像素点的在所述颜色矩阵中的坐标，重复该过程直至所有的像素点遍历完毕；根据上述提取出的所有坐标得到一个或者多个函数；根据上述得到的函数在图像库中查找，查找得到物品的名称并进行输出。本发明通过将要识别的图像的像素点进行提取，从像素点中分离出物品的轮廓，再根据物品的轮廓对物品进行识别，最后输出得到图像中的物品。
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公开(公告)号：CN113222268A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110565034.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多模式推理的烟草烘烤质量预测模型建立方法，用于解决当前烟叶烘烤质量不高的技术问题。其步骤为：首先，从历史烟草烘烤过程的烟草数据中进行挖掘抽取，获得与烘烤质量相关的指标数据，并采用最值比较法对各项指标数据进行标准化处理，得到每项指标数据的权值；其次，分析每项指标数据的权值，采用多模式推理方法寻找烘烤过程中输入数据与输出数据的映射关系，并建立输入数据与输出数据之间的关系模型；最后，对关系模型进行可行性验证，并利用多模式推理方法得出的多输入数据与多输出数据的映射关系矩阵对烟草烘烤质量进行监测。本发明能够达到对烟草加工过程的精确控制，以此来提高烟叶加工的质量。
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公开(公告)号：CN111091105B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201911340541.8
申请日：2019-12-23
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于新的边框回归损失函数的遥感图像目标检测方法，其步骤如下：以高分辨率遥感图像为训练样本训练候选区域生成网络，候选区域生成网络的边框回归损失函数采用新的损失函数；通过训练好的候选区域生成网络得到候选目标框作为目标初始位置训练区域检测网络，区域检测网络的边框回归损失函数采用新的边框回归损失函数；交替训练候选区域生成网络和区域检测网络；共享候选区域生成网络和区域检测网络的主干网络，合并训练后的候选区域生成网络和区域检测网络构建检测模型，获得待检测的高分辨率遥感图像感兴趣目标的位置和类别。本发明通过改进目标检测的边框回归损失函数，能够有效提升高分辨率遥感图像目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN113469916A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110787844.5
申请日：2021-07-13
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像边缘提取的方法，属于图像处理技术领域。一种彩色图像边缘提取的方法，包括以下步骤：步骤S1，降噪：采取基于阈值的降噪方法，对图像进行降噪；步骤S2，图像色彩结构分析：通过RGB模型和HSI模型，对图像结构进行色彩分析；步骤S3，设计算法提取色彩边缘：设计算法比较阈值，确定色彩边缘点，若干边缘点构成色彩边缘。本发明提高了彩色图像边缘提取的准确度，为后续的图像处理提供了良好的基础。
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公开(公告)号：CN111091105A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911340541.8
申请日：2019-12-23
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于新的边框回归损失函数的遥感图像目标检测方法，其步骤如下：以高分辨率遥感图像为训练样本训练候选区域生成网络，候选区域生成网络的边框回归损失函数采用新的损失函数；通过训练好的候选区域生成网络得到候选目标框作为目标初始位置训练区域检测网络，区域检测网络的边框回归损失函数采用新的边框回归损失函数；交替训练候选区域生成网络和区域检测网络；共享候选区域生成网络和区域检测网络的主干网络，合并训练后的候选区域生成网络和区域检测网络构建检测模型，获得待检测的高分辨率遥感图像感兴趣目标的位置和类别。本发明通过改进目标检测的边框回归损失函数，能够有效提升高分辨率遥感图像目标检测的精度。
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