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公开(公告)号：CN112258537B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011161185.6
申请日：2020-10-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的监督暗视觉图像边缘检测方法，该方法包括：获取暗视觉图像，将暗视觉图像输入到训练好的监督图像边缘检测模型中进行暗视觉图像边缘检测，得到边缘检测结果；所述监督图像边缘检测模型为优化的监督图像边缘检测模型，该模型由六个边缘检测模块和一个拼接模块构成；本发明通过增加模型的卷积层和引入残差结构单元，能更好地保留图像上一阶段学习的特征及边缘细节信息，使训练的优化模型能够进一步提高图像边缘检测的效果，图像边缘的连续性增强，输出的边缘检测图像更符合人眼观测效果。
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公开(公告)号：CN114721254A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210378111.0
申请日：2022-04-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明属于自动控制技术领域，具体涉及光网络中光纤成端研磨电机的转速控制方法；该方法包括：采用参数整定方法确定PID控制器的控制参数；初始化BP神经网络；获取PID控制器的输入和输出；计算PID控制器的输入和输出的误差并将其输入到BP神经网络，得到更新后的PID控制器的控制参数；根据更新后的PID控制器的控制参数，计算PID控制器的控制量；根据PID控制器的控制量对光纤成端研磨电机的转速进行控制；调整BP神经网络，重复进行优化PID控制器的控制参数过程；本发明通过BP神经网络算法快速逼近PID的控制参数，达到无刷直流电机转速控制的效果，提高光纤端面成端设备的成端质量，实用性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112040136A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011011291.6
申请日：2020-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明设计计算机视觉、自动聚焦领域，特别涉及一种基于清晰域及暗视觉的自动聚焦优化方法，包括使用TEN法对图像进行评价，并且使用ADAM算法根据当前梯度自适应的控制步长进行第一次扫描；当第一次出现电机转向时，根据TEN法对图像进行评价，得到的清晰度序列值进行高通滤波；进行第二次扫描，当电机出现第二次转向时，进行第二次高通滤波；在经过前两次滤波之后，持续扫描，直到扫描到清晰域范围内，停止扫描，使用曲线拟合的方式，拟合出峰值，得到聚焦图像；本发明与常规算法聚焦相比增加了高通滤波环节，减少了搜索时被次峰误导的情况，同时减少了非峰值区域的导数波动，使得自适应搜索算法在运行时步长噪声受影响减少。
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公开(公告)号：CN114779635A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210382532.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种光纤成端设备的研磨压力控制方法；该方法包括：根据光纤成端设备的压力结构，得到实际研磨压力；根据设定研磨压力和实时研磨压力计算设定研磨压力和实际研磨压力的误差和误差变化率；将设定研磨压力和实际研磨压力的误差和误差变化率输出到模糊PID控制器中；采用模糊神经网络对模糊PID控制器的参数进行调整，得到精确控制参数；根据精确控制参数计算精确控制量；将精确控制量转变为PWM信号对步进电机进行调整从而对研磨压力进行控制；本发明可提高控制器的反应速度和控制精度，可更好的控制研磨压力，使得光纤成端效果更好，进而提高光信号的传输质量，实用性高。
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公开(公告)号：CN114693712A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210366311.4
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的暗视觉及低照度图像边缘检测方法，所述方法包括获取暗视觉/低照度图像；将暗视觉/低照度图像输入到预训练后的初级子网中，提取出多个边缘特征图，并形成第一边缘特征；将暗视觉/低照度图像与第一边缘特征输入到边缘增强模块中；将边缘增强后的暗视觉/低照度图像输入到次级子网中，提取出多个边缘特征图；将初次子网产生的第一边缘特征和多个边缘特征图与次级子网产生的多个边缘特征图进行特征图融合，得到暗视觉/低照度图像的边缘检测效果；本发明可在训练过程中，结合实时参数，对暗视觉/低照度图像的边缘增强效果进行动态调整，能有效地拉伸图像灰度级分布范围，较好地保留暗视觉/低照度图像的边缘特征。
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公开(公告)号：CN112040136B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202011011291.6
申请日：2020-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明设计计算机视觉、自动聚焦领域，特别涉及一种基于清晰域及暗视觉的自动聚焦优化方法，包括使用TEN法对图像进行评价，并且使用ADAM算法根据当前梯度自适应的控制步长进行第一次扫描；当第一次出现电机转向时，根据TEN法对图像进行评价，得到的清晰度序列值进行高通滤波；进行第二次扫描，当电机出现第二次转向时，进行第二次高通滤波；在经过前两次滤波之后，持续扫描，直到扫描到清晰域范围内，停止扫描，使用曲线拟合的方式，拟合出峰值，得到聚焦图像；本发明与常规算法聚焦相比增加了高通滤波环节，减少了搜索时被次峰误导的情况，同时减少了非峰值区域的导数波动，使得自适应搜索算法在运行时步长噪声受影响减少。
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公开(公告)号：CN112258537A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011161185.6
申请日：2020-10-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的监督暗视觉图像边缘检测方法，该方法包括：获取暗视觉图像，将暗视觉图像输入到训练好的监督图像边缘检测模型中进行暗视觉图像边缘检测，得到边缘检测结果；所述监督图像边缘检测模型为优化的监督图像边缘检测模型，该模型由六个边缘检测模块和一个拼接模块构成；本发明通过增加模型的卷积层和引入残差结构单元，能更好地保留图像上一阶段学习的特征及边缘细节信息，使训练的优化模型能够进一步提高图像边缘检测的效果，图像边缘的连续性增强，输出的边缘检测图像更符合人眼观测效果。
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