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公开(公告)号：CN111914937B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202010779560.7
申请日：2020-08-05
Applicant: 湖北工业大学 , 武汉烽火技术服务有限公司 , 烽火通信科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，公开了一种轻量化改进目标检测方法及检测系统，利用用改进后的ShuffleNet v2模型替换FSSD中原有的骨干网络；引入加权双向特征金字塔结构替换FSSD中原有的三层特征融合的结构，通过对多层特征进行自顶向下和自底向上的特征融合，使得融合后的特征包含更多的语义信息，进行目标的检测。本发明提出的模型在准确率上相较于基础模型有所提升，而在检测速度上有所下降，在模型的权重大小上也有着一定的增加。通过上述的分析和实验数据的表现可以看出准确率上的提升与本发明提出的改进相符合，同时本发明改进所带来的在检测速度和模型权重大小上的不足也在可预见的范围内。
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公开(公告)号：CN117251280B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311042916.9
申请日：2023-08-18
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种云资源负载均衡调度方法、装置、设备及介质，涉及优化计算和资源调度的交叉应用技术领域，方法包括步骤1：初始化蜜獾算法超参数，随机初始化种群位置并计算各个个体适应度值；步骤2：建立蜜獾算法，生成控制因子和气味强度；该云资源负载均衡调度方法、装置、设备及介质，通过设置初始化模块、适应度计算模块、蜜獾算法模型模块、局部优化模块、参数调节模块、探索模式模块、开发模式模块、虚拟机，实现修改自适应参数和添加复合随机因子可以扩大种群搜索范围，大大提高算法随机性；同时，算法中的种群位置更新机制结合个体位置信息和种群整体信息自适应调整搜索范围，降低其陷入局部最优解的概率。
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公开(公告)号：CN117579500A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311042687.0
申请日：2023-08-18
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种网络流量预测方法、装置、设备及介质，涉及计算机网络技术领域，包括以下步骤：步骤1：获取网络流量原始数据，利用滑动窗口技术对采集到的网络流量原始数据进行处理，得到处理后的网络流量数据，并将其划分为训练集和测试集，同时对其进行归一化处理；该杂交育种预测方法、装置、设备及介质，通过设置数据获取模块、数据处理模块、模型构建单元，将改进的杂交育种优化算法与LSTM相结合，利用改进的杂交育种优化算法自动搜索模型的超参数值，从而建立最优的基于LSTM的网络流量预测模型，实现了提升网络流量预测效果，同时降低调整超参数值的时间成本和人力成本的效果。
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公开(公告)号：CN116077071B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310126418.6
申请日：2023-02-10
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种智能康复按摩方法，包括以下步骤：采集受试者在按摩过程中的脑波数据、生理数据和面部图像数据；将采集的脑波数据、生理数据和面部图像数据输入预先训练好的力度调节指令识别模型，识别出受试者反馈的力度调节指令；根据受试者反馈的力度调节指令调节按摩力度。本发明将脑波数据、生理数据和面部图像数据进行融合分析，可以更加准确地识别出受试者对于按摩刺激的真实感受，从而准确识别出受试者反馈的按摩力度调节指令，按摩机器人可根据所述力度调节指令自动调节按摩力度，从而为受试者提供最佳的按摩服务，按摩过程中无需受试者主动调节各按摩部位的按摩力度，提升了按摩体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117029862A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311090188.9
申请日：2023-08-28
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明属于智能计算技术领域，公开了一种基于圆搜索算法的车辆路径规划方法、系统及终端，首先将种群以一定的比例分为主群和协助群，主群采用多尺度控制因子策略，将整个进化过程分为多个阶段，采用不同的控制因子，实现全局和局部的交替搜索；协助群向群体最优解和全局最优解学习，并设定自适应学习步长，前期加快收敛速度，后期确保算法能在接近最优解的时候稳定收敛，实现主群和协助群的协同进化。并使用破坏算子和修复算子对解进行局部搜索，获得更优解。直至迭代结束，生成最优路径。通过本发明方法，能够有效提高带容量约束的车辆路径规划问题的求解效果。
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公开(公告)号：CN116958114A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310957605.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于双阶段编解码器分割网络的癌细胞核分割方法，引入了图像标准化、随机裁剪拼接和仿射变换，消除数据之间差异性，增强训练样本的复杂程度；提出特征提取算法、深度联合结构和特征选择模块，特征提取算法用于提取低维特征信息，深度联合结构用于提取高维特征信息，特征选择模块用于丰富特征图的表达能力，最后利用内层解编码器网络对外层编码器提取的特征信息进行第二次的降采样以及特征融合，并引入多级跳过路径，将不同尺度特征信息转发给外层解码器，外层解码器对各种尺度特征信息进行聚合，充分利用所有特征信息，可以在复杂的细胞环境下准确分割细胞核，为后续细胞核形态定量分析提供精确的分割结果。
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公开(公告)号：CN116563730A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310231828.7
申请日：2023-03-06
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于重学习的无人机遥感影像罂粟检测方法，包括数据集构建，对罂粟影像数据集的标注和预处理；模型重学习，利用目标检测模型通过重学习困难样本提升模型的泛化能力，所述重学习是通过已训练的权重对验证集进行检测，获取误检和漏检样本并放入训练集中形成新的数据集样本，通过模型微调进行重新迭代学习；最后通过对比验证集和测试集的检测精度来判断模型的泛化性能，所得性能最好的模型权重用于无人机遥感影像的罂粟识别和检测任务。本发明提供的重学习训练方法不仅可以有效提升无人机遥感影像罂粟检测能力，而且也适用于其他目标检测任务中，具有通用性。
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公开(公告)号：CN116310669A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211545086.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征提取网络的目标检测方法、系统及设备，首先获取待检测场景内的多模态数据，包括时间戳相关的图像和其他模态文本数据；接着提取其他模态文本数据得到文本语义特征；根据文本语义特征，确定可能存在待检测目标范围；将待检测目标范围在相同时间戳的图像上生成预选框；将生成的预选框输入多模态特征提取网络中，进行特征提取，舍弃偏离预选框的锚框；最后对生成锚框的目标根据分类准确进行分类，确定目标类别，获得检测结果。本发明可以达到保护安全和节省人力的情况下更好的辅助多模态特征提取网络找到目标，在确定范围内检测目标可以提升检测精度，而生成更少的锚框也可以提升检测速度。
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公开(公告)号：CN113763274B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111047778.4
申请日：2021-09-08
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明针对多源图像之间强度差异大和非线性辐射畸变所导致的匹配问题，提出了一种联合局部相位锐度定向特征描述的多源图像匹配方法。首先，构建影像金字塔尺度空间，此基础上对图像的频率域进行相位一致性求解，得到最大矩特征并采用KAZE算子提取特征点。随后，利用Log‑Gabor偶对称滤波器进行傅里叶变换，分别构建了改进的局部相位锐度特征和相位定向特征，依次替代影像的梯度幅值与梯度方向特征，并结合对数极坐标描述模板，建立了一种局部相位锐度定向描述子，最后利用欧氏距离进行相似性度量来获取对应点。
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