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公开(公告)号：CN111368647B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202010096560.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/778 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于DBN分布集成与冲突证据合成的遥感地物识别方法，属于遥感地物分类领域。本发明首先提取LIDAR系统数据和多光谱图像的高程特征、光谱特征、强度特征，构建特征向量；然后随机选取一定数量的选择特征和样本实验统计确定分布式DBN网络的结构参数；接着构造多个独立并行的DBN网络获取类别概率为证据信息；最后计算证据合成权重，以D‑S合成原则获取决策级融合结果。本发明充分利用分布式DBN集成与冲突证据合成的优点挖掘分析机载LIDAR数据地物信息，实现遥感数据地物精确分类。实验结果表明，总体分类精度明显优于未充分合成前的分类结果。
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公开(公告)号：CN113112441B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110480624.8
申请日：2021-04-30
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及多波段图像同步超分与融合方法，即同步实现多波段图像融合和图像超分辨率，具体为基于密集网络和局部亮度遍历算子的多波段低分辨率图像同步融合方法,本方法按如下步骤进行：设计并构建生成对抗网络，网络结构采用构思的特征提取模块、特征融合模块和图像超分辨率模块三部分组成，通过生成器和判别器的动态平衡训练得到一个生成模型并得到融合增强结果。损失函数中内容损失的亮度提取部分采用构造的局部亮度遍历算子。本发明实现了多波段图像端到端同步超分与融合神经网络，由于在网络最后一层才放大源图像，大大提升网络的效率，降低资源耗费。
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公开(公告)号：CN113623628A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111126286.4
申请日：2021-09-26
Applicant: 中北大学
IPC: F22B31/08
Abstract: 本发明提供了一种蒸汽锅炉，包括上锅筒、下锅筒和连接在上锅筒和下锅筒之间的上升管和下降管，所述上升管内设置从上升管内壁向上升管中心延伸的均温板，所述均温板包括从内壁延伸的第一弯曲壁和第二弯曲壁，第一弯曲壁和第二弯曲壁朝向流体流动方向弯曲延伸，沿着高度方向，上升管内壁设置多个均温板。本发明提供一种新式结构的蒸汽锅炉，通过在上升管内设置均温板尺寸越来越小，以减轻流动阻力，在阻力减小以及材料成本节省的程度上，所述的均温效果达到基本相同的效果。
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公开(公告)号：CN111368647A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010096560.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DBN分布集成与冲突证据合成的遥感地物识别方法，属于遥感地物分类领域。本发明首先提取LIDAR系统数据和多光谱图像的高程特征、光谱特征、强度特征，构建特征向量；然后随机选取一定数量的选择特征和样本实验统计确定分布式DBN网络的结构参数；接着构造多个独立并行的DBN网络获取类别概率为证据信息；最后计算证据合成权重，以D-S合成原则获取决策级融合结果。本发明充分利用分布式DBN集成与冲突证据合成的优点挖掘分析机载LIDAR数据地物信息，实现遥感数据地物精确分类。实验结果表明，总体分类精度明显优于未充分合成前的分类结果。
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公开(公告)号：CN104952070B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510307309.X
申请日：2015-06-05
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及农业遥感图像分割技术，具体为一种类矩形引导的玉米田遥感图像分割方法。该方法首先采用SUSAN算子对融合后的卫星遥感图像进行边缘提取，然后根据闭合区域与外接类矩形的关系构建类矩形引导的相关函数，最后将类矩形阈值函数引入基于图的分割算法中实现特定形状的地块分割。该方法能获得较为理想的分割结果，减少了同物异谱所造成边界区域过分割小块，更符合玉米田面积实际统计结果。本发明主要用于大面积玉米种植面积遥感测量中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103927557B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410194225.5
申请日：2014-05-08
Applicant: 中北大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于分层模糊证据合成的LIDAR数据地物分类方法。通过构建模糊信任分配模型对首次回波高程图像、首末次回波高程差图像、首次回波强度图像、归一化植被差异指数图像分别进行信任分配，得到对应的信任分配图像；使用中值滤波对各信任分配图像进行降噪处理；构造分层框架，对各层滤波结果进行合成，根据最大值规则对合成结果进行决策得到最终的分类结果。本发明克服了已有高精度方法分类速度慢无法满足用户需求的缺陷，在保证较高精度的同时，有效地提升了算法运行的速度，形成了一种快速的高精度地物分类算法。可应用于城市三维建模、大规模生态变化评估、地质灾害快速勘察等领域。
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公开(公告)号：CN105069788A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510475968.4
申请日：2015-08-05
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种古建墙壁题记受污毛笔文字图像聚类分割方法，属于古建数字化修复领域。该方法首先构建偏微分模型对采集图像进行去噪处理，并根据题记图像的光照特征，进行分块增强；其次，利用最大类间方差法分割增强后图像，并作形态学处理；然后对处理后图像进行区域定位，得到文字区域的最小外接矩形，并在增强后图像中标出对应的文字区域；最后，对文字区域进行首次FCM聚类确定聚类中心矩阵，并利用平均灰度相似度和距离惩罚函数约束隶属度，进行NKFCM聚类和去模糊处理后，得到最终聚类分割图像。该方法既能有效的排除噪声对聚类的影响，又能保持分割的完整性，提取出质量较高的题记文字。本发明主要用于古建墙壁题记受污毛笔文字的聚类分割。
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公开(公告)号：CN104978745A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510359498.5
申请日：2015-06-25
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/20021 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明属于图像变化检测技术领域，具体涉及一种高分辨率可见光图像目标变化检测方法。本发明主要解决现有方法直接对全局进行检测导致目标误检率高的问题。本发明高分辨率可见光图像目标变化检测方法包括以下步骤：(1)：输入图像I1和图像I2；(2)：对图像I1、I2处理得到结构图像I′1、I′2；(3)：将图像I1、I2、I′1、I′2分为方形块；(4)：计算I′1、I′2分块后相同位置间的熵值差；(5)：计算I1、I2分块后相同位置间的结构相似度；(6)：将熵值差和结构相似度分别按各自的判断条件判定，确定出存在变化目标的图像块；(7)：计算图像块的对数比差异图与均值比差异图，并将两幅图融合获得融合差异图；(8)：将融合差异图处理得到最终变化目标图像；(9)：保存并输出。
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公开(公告)号：CN119941695A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510078001.6
申请日：2025-01-17
Applicant: 山西省检验检测中心(山西省标准计量技术研究院) , 中北大学 , 山西中北兴业科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及气瓶外表面缺陷检测领域，具体为一种改进YOLOX的氢气气瓶外表面缺陷检测方法。本发明首先使用新的数据增强技术，例如Mosaic和MixUp，提高模型的鲁棒性；backbone部分使用CSPNet作为主干网络，以提取图像特征；SE部分通过对每个通道进行加权，SE模块能够增强对当前任务重要的特征，抑制无关或次要的特征。Neck部分负责将特征金字塔进行整合，采用PANet来增强信息的传递，最后输出预测目标的位置和类别。本发明方法有效提升了气瓶外表面缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116147609A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310179793.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 中北大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于声光数据融合的机器人室内定位方法，所述方法包括：获取预测坐标序列；根据预测坐标序列和真实坐标序列，得到训练数据集和测试数据集；构建神经网络模型；通过训练数据集对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型；将新采集的光源定位数据和声源定位数据输入到训练完成的神经网络模型中，得到声光数据融合后的坐标预测值；对所述声光数据融合后的坐标预测值进行卡尔曼滤波，得到最终坐标预测值。本发明考虑到室内光照受到遮挡的情况，使用基于到达时延差的声源定位方法作为补偿，利用BP神经网络模型实现声光两种方法的融合，在保证定位实时性的情况下，实现高精度的室内电力巡检机器人定位。
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