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公开(公告)号：CN104778671A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510191149.7
申请日：2015-04-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAE和稀疏表示的图像超分辨率方法，属于图像处理领域。该方法主要包含离线训练与测试重构两个阶段，前者主要通过对稀疏自编码SAE模型提取的图像特征进行字典训练，建立反映高低分辨率图像特征对应关系的字典对，后者则利用获得的字典以及稀疏表示方法对用户输入的低分辨率图像进行超分辨率重建。该方法使用SAE模型对原始图像采样数据进行无监督学习训练，避免了传统人工设计特征提取算子时费时费力以及提取特征单一的弊端，同时将SAE压缩表示的图像特征直接用于高低字典对的训练，有利于字典训练的进行，而使用稀疏表示方法可以估计图像中丢失的细节成分，方便从低分辨率图像中恢复更高质量的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN104217542A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410464505.3
申请日：2014-09-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种山区公路边坡实时监测预警装置，涉及地质灾害检测领域。本装置包括无线传感器节点、中心计算节点、可变交通指示系统。无线传感器节点实时采集边坡上震动、倾角变化和形变参数信息，通过Zigbee无线传输模块发送数据至中心计算节点。中心计算节点收集存储来自各传感器节点的数据，进行信息融合处理，自动地对边坡稳定情况进行分析，对灾害做出实时预警。中心计算节点可通过Zigbee无线传输模块发送指令到可变交通指示牌上显示预警信息，同时通过GPRS网络通知有关部门和相关人员，并在互联网上实时发布预警信息。本发明结构简单，部署灵活、实用方便，可用于边坡状态的实时监测预警，能有效的减少边坡地质灾害造成的生命财产损失。
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公开(公告)号：CN104778671B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510191149.7
申请日：2015-04-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SAE和稀疏表示的图像超分辨率方法，属于图像处理领域。该方法主要包含离线训练与测试重构两个阶段，前者主要通过对稀疏自编码SAE模型提取的图像特征进行字典训练，建立反映高低分辨率图像特征对应关系的字典对，后者则利用获得的字典以及稀疏表示方法对用户输入的低分辨率图像进行超分辨率重建。该方法使用SAE模型对原始图像采样数据进行无监督学习训练，避免了传统人工设计特征提取算子时费时费力以及提取特征单一的弊端，同时将SAE压缩表示的图像特征直接用于高低字典对的训练，有利于字典训练的进行，而使用稀疏表示方法可以估计图像中丢失的细节成分，方便从低分辨率图像中恢复更高质量的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN104469322A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410815008.3
申请日：2014-12-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种面向大场景监控的摄像机布局优化方法，涉及视频监控技术领域。该方法包括下列步骤：监控场景的建模；监控要求的建模；通过优化算法得出最优的摄像机布局方案。本发明所述的方法通过对整个摄像机的布局优化问题建立数学模型，将多摄像机的布局优化问题转化为线性规划问题，其能够在存在多个约束条件的情况下，自动地求解出满足监控要求的最优摄像机布局方案。本发明提出的方法在保证设计效果的同时可简化设计步骤，节约设计时间，为面向大场景监控的摄像机布局优化提供科学依据。
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