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公开(公告)号：CN103093196B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201310012582.0
申请日：2013-01-14
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06F3/017 , G06K9/00355 , G06K9/6253 , G06K2209/01
Abstract: 本发明属于计算机视觉和模式识别领域，涉及一种基于手势的汉字交互输入与识别方法。本发明能够让用户在不佩戴任何的硬件设备情况下，通过一个普通网络摄像头，用手作为媒介按照正规书写汉字和词组的规则与顺序来完成汉字的输入、识别与选择等功能。该发明突破了以往键盘输入、接触屏输入、语音输入汉字的局限，对使用者的限制较小，识别准确率较高，作为一种全新的输入方式，在人机界面、数字家庭、游戏与娱乐等领域有着很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN102573121B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110366362.9
申请日：2011-11-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及一种无线Mesh路由器，属于无线通信设备。该无线Mesh路由器包括无线网卡、数据处理部分和10M/100M网口三个部分；数据处理部分的网络处理芯片作为主控，外扩RAM和Flash芯片用于程序的存储和数据的暂存，FPGA芯片和无线网卡通信将网络数据包的处理后发给网络处理芯片；10M/100M网口将获取的无线数据输出和需要转发的数据输入。本发明使组网能够快速且有效地完成，适合用户组建大型无线Mesh网络。冗余路由的设计可保证在有个别路由器损坏或故障的情况不影响正常的数据传输，提高无线链路层的抗干扰能力和带宽稳定性，节约有限的频谱资源。与无线传感器网络节点相结合，方便进行功能扩展。
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公开(公告)号：CN113689357B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111078327.7
申请日：2021-09-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于图像处理和计算机视觉领域，提出一种基于物理建模生成对抗学习的图像去雨方法，通过双层范式模型来实现生成对抗学习。生成对抗网络主要由两部分构成：生成器和判别器，生成器利用输入的随机噪声生成目标结果，判别器对生成器生成的结果进行判别，直至判别器认为生成器的结果满足了目标需要。传统的生成对抗网络完全基于数据驱动，通过卷积神经网络实现生成器和判别器的作用。但由于去雨任务的特殊性，大量数据对难以获得，因此我们从模型优化的角度实现生成对抗学习，基于双层范式的手段，通过上下两层模型分别对生成器和判别器进行建模，并且通过上下两层的对抗学习以得到最优的去雨结果。
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公开(公告)号：CN113887591B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111107674.8
申请日：2021-09-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F17/11 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于双层加权联合分解的多视角聚类方法。针对不完整的多视角聚类任务，提出一个简洁有效的双层联合分解框架来完成问题的建模，学习数据的低维潜在表示。具体来讲，通过建立上层和下层子目标函数，分别为跨多个视图的样本和单一视图的样本进行分解建模。同时为其设计了一种加权平均迭代的算法来进行优化。本方法可以适用于带有任意视角数目和任意缺失情况的数据，具有通用性，灵活性，能够有效提升聚类性能。
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公开(公告)号：CN113869395B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111127297.4
申请日：2021-09-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于特征融合及神经网络搜索的轻量型水下目标检测方法，属于计算机视觉领域。将陆上与水下检测网络特征进行融合，即相加操作，以实现利用陆上先验知识指导水下网络结构建设的目标。同时利用神经网络搜索算法，设计高效搜索空间，采用基于梯度的可微搜索策略，并构建水下超网络结构以及陆上镜像检测结构以直接建立水下降质因素、陆上先验信息与检测网络结构的联系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112967217B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110263577.1
申请日：2021-03-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像拼接领域，提供一种基于直线特征匹配及约束的图像拼接方法，包括步骤100，将两幅图像划分为目标图像和参考图像，提取并匹配两幅图像中的特征点，筛选正确的匹配点，提取两幅图像中的特征直线；步骤200，利用点线不变量匹配两幅图像中的特征直线，根据几何关系重构匹配直线邻域内的特征点以增加匹配特征点的数量，最后筛选正确的匹配点；步骤300，估计全局单应性矩阵；步骤400，为目标图像划分均匀网格，构造能量函数的约束项，通过最小化能量函数计算扭曲网格的顶点坐标；步骤500，将扭曲的目标图像与参考图像融合，形成最终的拼接图像。本发明能够在保持全局直线的同时大幅度减少拼接图像的失真情况。
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公开(公告)号：CN116721179A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310593568.8
申请日：2023-05-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T11/20 , G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于扩散模型生成图像的方法、设备和存储介质。所述方法包括：从初始噪声分布中采集噪声图像；根据最优传输映射将所述噪声图像逆向传输至目标扩散步数处，以获得用于逆向扩散生成所述目标图像的最优初始扩散分布；以及基于所述最优初始扩散分布，利用预先训练完成的扩散模型执行逆向扩散操作，以生成所述目标图像。利用本申请的方案，能够在减少扩散步长提升效率的同时，避免模式混淆，提高生成图像的质量。
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公开(公告)号：CN116541907A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310506938.X
申请日：2023-05-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/23 , G06F113/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于周期性多面体元素自支撑结构的高效优化方法，适用于计算机辅助设计、工程设计与制造技术领域。首先，该发明利用周期性的八面体和四面体多面体元素构建模型，满足自支撑要求并具备规则重排和划分特性。其次，通过结合多面体元素的特殊几何属性，采用背景网格算法对其进行离散化，从而加速有限元计算并降低计算负担。基于此，通过调整元素厚度实现壁厚优化，并采用拓扑优化合并空腔，确保模型在满足3D打印机要求和模型强度要求的同时具备自支撑性能和轻量化。综上，本发明提供了一种高效且可行的基于周期性自支撑多面体结构的设计和优化方法，具有广泛的应用前景和实用价值。
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公开(公告)号：CN113436107B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110755171.5
申请日：2021-07-05
Abstract: 本发明公开了一种图像增强方法、智能设备和计算机存储介质，所述方法包括以下步骤：获取水下初始图像，并对所述水下初始图像进行颜色空间转化；通过对比度增强网络对转化后的所述水下初始图像的L通道数据进行处理，得到第一图像处理数据；通过颜色矫正网络对转化后的所述水下初始图像的AB通道数据进行处理，得到第二图像处理数据；根据所述第一图像处理数据和第二图像处理数据生成增强图像，解决现有技术中水下图像的对比度与颜色之间存在耦合导致水下图像增强效果差的问题，提高水下图像增强效果。
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公开(公告)号：CN111243032B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010027789.5
申请日：2020-01-10
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种棋盘格角点全自动检测方法，属于图像处理与计算机视觉领域。即通过在棋盘格上设置一个或若干个有颜色或者某些形状的标识来标记初始的位置，拍摄图片并进行相应处理，利用单位格子在像素坐标系中初始的像素坐标以及世界坐标系中人为设定的世界坐标求出的单应性矩阵H向外扩展，最终发散到整个棋盘格区域完成棋盘格角点全自动检测。该方法程序简单，易于实现；利用单应性矩阵向外扩展的原理，算法运行速度快；利用鲁棒性增强算法检测得到的角点，更加准确，避免了复杂光照条件下角点检测不准确的情况。
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