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公开(公告)号：CN112396061B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202011342948.7
申请日：2020-11-25
Abstract: 本发明涉及一种基于目标灰度倾向加权的Otsu目标检测法，包括以下步骤：步骤S1:对待测图像进行灰度化处理，获得待测图像的灰度直方图；步骤S2:根据得到的待测图像的灰度直方图，确定期望阈值；步骤S3:根据期望阈值，计算前景和背景像素点出现概率及其灰度均值；步骤S4:根据期望阈值选择要更改的灰度倾向系数，若期望阈值更接近高灰度区域就选择高倾向度系数α，反之若更接近低灰度区域就选择低倾向度系数β；步骤S5:采用改进的Otsu类间方差公式进行梯度谷值加权，获得使方差最大的阈值，实现目标与背景的分离。本发明当目标与背景的对比度很低时，能够更准确地剥离目标与背景图像。
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公开(公告)号：CN112381116B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202011134658.3
申请日：2020-10-21
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于对比学习的自监督图像分类方法，包括以下步骤:步骤S1:获取无标签数据，并进行随机增强生成不同视图；步骤S2:对视图进行特征提取，无监督对比计算损失,得到无监督分类模型C1；步骤S3:对无标签数据中部分进行人工标注，作为训练验证集；步骤S4:将C1作为预训练模型，根据训练验证集进行微调；步骤S5:提取训练验证集的特征，有监督对比计算损失,得到C2；步骤S6:根据C2对无标签数据预测标签，并筛选置信度高于预设值的数据作为训练样本；步骤S7:基于训练样本，将C2作为预训练模型，选取小网络进行训练微调，将验证输出准确率最高的作为最佳分类模型C3。本发明能够有效利用无标签数据训练泛化的图像分类模型，解决多类图像分类问题。
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公开(公告)号：CN112364944A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011502665.4
申请日：2020-12-18
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的生活垃圾分类方法。包括：建立生活垃圾数据集，采用数据增强方法扩充数据集；建立神经网络分类模型，使用幻象模块替换ResNet18残差单元的普通卷积，得到G‑ResNet18网络；将扩充后的数据集经过预处理操作后输入到G‑ResNet18网络进行分类训练；将待分类的生活垃圾图片经过预处理操作后输入到训练后的G‑ResNet18模型，输出分类结果；实验结果表明：G‑ResNet18网络在本实验数据集上的识别精度达到91.6%，识别精度提高了1%，网络的参数量减少了46%。本发明能在不降低网络识别精度的同时大大减少网络的参数量，可以应用于垃圾的智能分类。
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公开(公告)号：CN112508845A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011102734.2
申请日：2020-10-15
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取osd菜单的图像数据集；步骤S2:对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；步骤S3:构建深度神经网络，并对图像数据集经行特征提取；步骤S4:根据提取的特征通过分类器分类，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；步骤S5:利用人工设计特征，使用模板匹配的方法精选辅助训练，对分类器的分类结果进一步分类，获取osd菜单所示文字的识别结果；步骤S6:利用匹配定位算法，比照标准对照表定位出osd菜单上显示不符标准的地方。本发明可以精确高速的检索定位出菜单显示不标准的地方，为显示器生产过程中osd菜单检错提供了更好的解决方案。
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公开(公告)号：CN112364944B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202011502665.4
申请日：2020-12-18
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的生活垃圾分类方法。包括：建立生活垃圾数据集，采用数据增强方法扩充数据集；建立神经网络分类模型，使用幻象模块替换ResNet18残差单元的普通卷积，得到G‑ResNet18网络；将扩充后的数据集经过预处理操作后输入到G‑ResNet18网络进行分类训练；将待分类的生活垃圾图片经过预处理操作后输入到训练后的G‑ResNet18模型，输出分类结果；实验结果表明：G‑ResNet18网络在本实验数据集上的识别精度达到91.6%，识别精度提高了1%，网络的参数量减少了46%。本发明能在不降低网络识别精度的同时大大减少网络的参数量，可以应用于垃圾的智能分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112396061A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011342948.7
申请日：2020-11-25
IPC: G06K9/34
Abstract: 本发明涉及一种基于目标灰度倾向加权的Otsu目标检测法，包括以下步骤：步骤S1:对待测图像进行灰度化处理，获得待测图像的灰度直方图；步骤S2:根据得到的待测图像的灰度直方图，确定期望阈值；步骤S3:根据期望阈值，计算前景和背景像素点出现概率及其灰度均值；步骤S4:根据期望阈值选择要更改的灰度倾向系数，若期望阈值更接近高灰度区域就选择高倾向度系数α，反之若更接近低灰度区域就选择低倾向度系数β；步骤S5:采用改进的Otsu类间方差公式进行梯度谷值加权，获得使方差最大的阈值，实现目标与背景的分离。本发明当目标与背景的对比度很低时，能够更准确地剥离目标与背景图像。
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公开(公告)号：CN112381116A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011134658.3
申请日：2020-10-21
Abstract: 本发明涉及一种基于对比学习的自监督图像分类方法，包括以下步骤:步骤S1:获取无标签数据，并进行随机增强生成不同视图；步骤S2:对视图进行特征提取，无监督对比计算损失,得到无监督分类模型C1；步骤S3:对无标签数据中部分进行人工标注，作为训练验证集；步骤S4:将C1作为预训练模型，根据训练验证集进行微调；步骤S5:提取训练验证集的特征，有监督对比计算损失,得到C2；步骤S6:根据C2对无标签数据预测标签，并筛选置信度高于预设值的数据作为训练样本；步骤S7:基于训练样本，将C2作为预训练模型，选取小网络进行训练微调，将验证输出准确率最高的作为最佳分类模型C3。本发明能够有效利用无标签数据训练泛化的图像分类模型，解决多类图像分类问题。
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公开(公告)号：CN114944137B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210583318.1
申请日：2022-05-25
Applicant: 福州大学
IPC: G09G3/34
Abstract: 本发明提出可倍增电润湿电子纸显示器灰度等级的调制芯片驱动方法，包括以下步骤；步骤S1、首先采用控制系统+驱动芯片的驱动系统架构，将显示像素的n位图像数据输入至控制系统；步骤S2、控制系统将数据按位拆分为n位，并将显示周期划分为n个子周期，从低位到高位依次传输给驱动芯片；步骤S3、芯片对输入的每一位判断其是否小于1，并乘以其相应的权重后输出或直接输出，同时对每一位的输出数据进行n‑1次叠加，形成2m+1种灰度等级，即更高一倍的灰度等级；本发明利用控制系统+现有驱动芯片的驱动方式，能够突破驱动芯片最高驱动灰度等级，实现电润湿电子纸更高灰阶的显示效果。
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公开(公告)号：CN119091815A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411452186.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 福州大学
IPC: G09G3/34 , G02F1/167 , G02F1/1675 , G02F1/1685 , G02F1/1676
Abstract: 本发明公开了一种双层油墨电子纸显示器低分辨率图像的显示优化方法，包括：响应于电子纸显示器接收到第一图像对应的显示画面信号，判断第一图像是否为低分辨率图像；响应于第一图像为低分辨率图像，获得显示像素组；根据显示像素组对应的显示灰阶值，获得与显示灰阶值相对应的第一上层驱动电压和第二下层驱动电压；对原生像素采用其所属显示像素组的第一上层驱动电压和第二下层驱动电压进行驱动，对插值像素采用其所属显示像素组的第一上层驱动电压和其相邻显示像素组的第二下层驱动电压进行驱动。本发明通过电子纸显示器自身特点实现图像超分辨率，提高电子纸显示器显示效果。
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公开(公告)号：CN118982967A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411038148.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 福州大学
IPC: G09G3/34 , G09F9/37 , G02F1/167 , G02F1/1676 , G02F1/1685 , G02F1/1675
Abstract: 本发明公开了一种双层油墨电润湿电子纸显示器驱动方法，包括：响应于画面显示信号，获得电子纸显示器中各个双层油墨像素的需求显示色；根据各个双层油墨像素的需求显示色，获得各个双层油墨像素对应的上层原色油墨开口率和下层黑色油墨开口率；判断下层黑色油墨开口率为零，若是，则正常向第一原色驱动电极施加电压进行驱动；若否，则向第一黑色驱动电极施加扩散电位，向第二黑色驱动电极施加聚拢电位，以使下层黑色油墨聚拢至第二黑色驱动电极的上方；其中，扩散电位对应的下层黑色油墨的疏水性小于聚拢电位；后根据上层原色油墨开口率和下层黑色油墨开口率，分别向第一原色驱动电极和第二黑色驱动电极施加电压。本发明可以提高显示效果。
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