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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104504389B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201410798632.7
申请日：2014-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的为卫星云量计算方法，先建立包含6000~8000训练样本的卫星云图训练样本，手动在卫星云图中标注出各2000~3000样本的厚云，薄云和晴空云图块，以此作为卷积神经网络的训练样本；再将训练样本和卫星云图进行预处理作为卷积神经网络的数据输入，然后进行卷积神经网络检测，以此检测云图中各厚云，薄云和晴空区域所在位置；最后根据云图中厚云、薄云和晴空的位置，分别计算其灰度值，根据其灰度值来进行卫星云图的云量计算。本发明可以把卫星云图图像直接作为CNN的输入，而且将特征提取功能融入神经网络，隐式的对图像的特征进行提取，比现有技术更加方便和精确，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN104504389A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410798632.7
申请日：2014-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/6268 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的为卫星云量计算方法，先建立包含6000~8000训练样本的卫星云图训练样本，手动在卫星云图中标注出各2000~3000样本的厚云，薄云和晴空云图块，以此作为卷积神经网络的训练样本；再将训练样本和卫星云图进行预处理作为卷积神经网络的数据输入，然后进行卷积神经网络检测，以此检测云图中各厚云，薄云和晴空区域所在位置；最后根据云图中厚云、薄云和晴空的位置，分别计算其灰度值，根据其灰度值来进行卫星云图的云量计算。本发明可以把卫星云图图像直接作为CNN的输入，而且将特征提取功能融入神经网络，隐式的对图像的特征进行提取，比现有技术更加方便和精确，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN104463252A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410795221.2
申请日：2014-12-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/66
CPC classification number: G06K9/6276
Abstract: 本发明公开了一种地基云图云分类方法，属于图像信息处理和气象技术领域。本发明方法包括以下步骤：（1）提取云图的纹理特征、形状特征以及颜色特征形成一个21维的特征向量；（2）对21维的特征向量的每一位进行归一化处理；（3）建立自适应极限学习机模型，利用训练样本进行网络训练；（4）以归一化的21维特征向量作为自适应极限学习机的输入，云的种类作为输出进行云的分类。本发明综合利用云图的纹理特征、形状特征以及颜色特征，建立一种基于k近邻和极限学习机的自适应极限学习机模型，实现地基云的准确分类，该方法可获得比现有的方法更加准确的分类性能，具有重要应用价值。
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公开(公告)号：CN103968772A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410211603.6
申请日：2014-05-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明利用计算机视觉理论、图像处理理论和数学知识，设计基于计算机视觉的活塞环闭口间隙和圆度的无损伤测量方法。该方法包括图像增强、边缘检测、测量圆度、局部亚像素、测量间隙各步骤。本发明采用亚像素技术进行间隙部分进行局部图像处理，从而提高了测量精度；本发明不仅测量出间隙的距离，而且测量出活塞环的圆度，从而拓展了测量的范围，提高了检测质。
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公开(公告)号：CN203508413U
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201320628828.2
申请日：2013-10-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B07C5/10
Abstract: 本实用新型属于汽车器件的检测领域，具体涉及一种基于计算机的活塞环检测分拣系统，该基于计算机的活塞环检测分拣系统，包括摄像模块、照明模块、图像采集卡、计算机、机械手驱动电路和机械手；所述摄像模块与图像采集卡相连，照明模块和计算机相连，所述机械手通过机械手驱动电路与计算机相连。本实用新型活塞环检测分拣系统，可以实现在线测量活塞环，使系统可以100%地检测活塞环产品而不用抽检，这样可以完全保证活塞环的合格率，采取了具有较高分辨率的CCD相机，对活塞环可以实现高精度测量，测量系统与被检测的活塞环无接触，因此不会对活塞环产生任何损伤，十分安全可靠。
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