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公开(公告)号：CN113361375B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110613803.4
申请日：2021-06-02
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BiFPN的车辆目标识别方法，本方法首先定选择EfficientNet作为主干特征提取网络，再者，对输入到主干特征提取网络的图片进行7次下采样，得到采样后的特征Pi，其中i＝1,2…7。随后，将特征通过1×1卷积核调整通道数，获得改进BiFPN的输入特征。将输入特征送入改进BiFPN进行3次重复运算，进行进一步的特征提取，获得5个输出的有效特征层；最后，将5个有效特征层送入ClassNet和BoxNet，获得图片的分类结果，在图片上画出先验框的位置。本发明可以满足交通的实时性的要求，精确、快速完成对车辆目标的检测，为后续车流量的实时获取、路口车队长度的实时计算打下了基础。
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公开(公告)号：CN108765402B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810535590.6
申请日：2018-05-30
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了无纺布缺陷检测与分类方法，解决无纺布破洞、油污、异物以及划痕四种缺陷的自动检测与分类问题。首先对无纺布缺陷图像进行检测，利用优化Gabor滤波器组对其进行滤波，将滤波结果进行融合，并利用自适应阈值分割法对其进行二值化，利用伪缺陷剔除算法排除噪声干扰，从而准确定位出缺陷在图像中的位置；接着根据缺陷的位置，分割出图像中的感兴趣区域，基于感兴趣区域提取由形状特征、一阶矩特征以及二阶矩特征构成的复合特征向量；再利用复合特征向量组以及一对一的设计策略训练SVM分类器；最后用训练好的分类器组对无纺布缺陷特征实现准确分类。本发明具有对缺陷定位准确和分类准确率高的优点，用于无纺布生产厂家布匹缺陷的检测与分类。
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公开(公告)号：CN113361375A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110613803.4
申请日：2021-06-02
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BiFPN的车辆目标识别方法，本方法首先定选择EfficientNet作为主干特征提取网络，再者，对输入到主干特征提取网络的图片进行7次下采样，得到采样后的特征Pi，其中i＝1,2...7。随后，将特征通过1×1卷积核调整通道数，获得改进BiFPN的输入特征。将输入特征送入改进BiFPN进行3次重复运算，进行进一步的特征提取，获得5个输出的有效特征层；最后，将5个有效特征层送入ClassNet和BoxNet，获得图片的分类结果，在图片上画出先验框的位置。本发明可以满足交通的实时性的要求，精确、快速完成对车辆目标的检测，为后续车流量的实时获取、路口车队长度的实时计算打下了基础。
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公开(公告)号：CN114140643B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111361874.6
申请日：2021-11-17
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/54
Abstract: 本发明公开了基于MRLBP的纹理分类方法，MRLBP(Local Binary Pattern based on Magnitude Ranking)即基于幅值排序的局部二值模式，解决使用原始局部二值模式进行纹理分类时对幅值信息利用不足以及使用固定权重进行排序的问题。首先读取纹理数据集中的图像，然后选定合适的局部区域，利用局部邻域像素的符号信息和幅值信息，对每一个中心像素进行基于幅值排序的局部二值模式算法处理，再通过预训练、连接多尺度直方图和归一化处理来完成特征提取操作，最后使用SVM分类器实现纹理分类，得到当前纹理数据集的分类准确率。本发明具有旋转不变、噪声鲁棒、实时性高、分类准确率高的优点，用于各种纹理分类场景和应用。
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公开(公告)号：CN114140644B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111363840.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/46
Abstract: 本发明公开了结合基于幅值排序的局部二值模式(Local Binary Pattern based on Magnitude Ranking,MRLBP)和全局N阈值模式(Global N‑thresholds Pattern,GNP)的纹理分类方法，解决局部二值模式对中心像素本身的绝对信息利用不足的问题。首先读取纹理数据集中的图像，然后利用局部邻域像素的符号信息和幅值信息，对每一个中心像素进行基于幅值排序的局部二值模式算法处理，利用N阈值分割方法，对每一个中心像素进行全局N阈值模式算法处理，再通过预训练、连接多尺度联合直方图和归一化处理来完成特征提取操作，最后使用SVM分类器进行纹理分类，得到当前纹理数据集的分类准确率。本发明具有光照不变、旋转不变、噪声鲁棒、实时性高、分类准确率高的优点，用于各种纹理分类场景和应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117975368A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410178872.0
申请日：2024-02-17
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06T7/277 , G06T7/73 , H04N7/18 , G06K17/00 , H04W4/029 , H04W4/024 , H04W4/80 , G06Q10/0833 , G06Q10/087
Abstract: 本发明涉及货物跟踪方法，特涉及一种路径追踪方法及其仓库信息记录的方法。本发明通过目标的u,v变化确定目标出入库的状态，当新目标出现时，它的u,v落入算法预先标记的边缘范围，而对于一些突然出现在非边缘的新目标，会将其与“被遮挡”目标进行Hungarian方法匹配，如果匹配则同理未遮挡的完成位置记录的目标，继续进行轨迹的跟踪。本发明的方法特别适合于对物料目标的定位跟踪，便于仓库信息的生成和更新。
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公开(公告)号：CN114140644A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111363840.0
申请日：2021-11-17
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06K9/62 , G06T7/44
Abstract: 本发明公开了结合基于幅值排序的局部二值模式(Local Binary Pattern based on Magnitude Ranking,MRLBP)和全局N阈值模式(Global N‑thresholds Pattern,GNP)的纹理分类方法，解决局部二值模式对中心像素本身的绝对信息利用不足的问题。首先读取纹理数据集中的图像，然后利用局部邻域像素的符号信息和幅值信息，对每一个中心像素进行基于幅值排序的局部二值模式算法处理，利用N阈值分割方法，对每一个中心像素进行全局N阈值模式算法处理，再通过预训练、连接多尺度联合直方图和归一化处理来完成特征提取操作，最后使用SVM分类器进行纹理分类，得到当前纹理数据集的分类准确率。本发明具有光照不变、旋转不变、噪声鲁棒、实时性高、分类准确率高的优点，用于各种纹理分类场景和应用。
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公开(公告)号：CN107988762A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711483193.0
申请日：2017-12-29
Applicant: 武汉理工大学
CPC classification number: D06F39/006 , D06F39/083 , D06F39/087 , D06F39/10 , D06F2226/00
Abstract: 本发明属于家用电器技术领域，涉及到一种基于水循环系统的洗衣机。本发明所述洗衣机包括控制显示面板和水循环系统，水循环系统把正常洗衣机由排水管排出的水经由管道连接到下方的储水箱，在下方的储水箱进行预处理，将大块杂质进行粗过滤和聚丙烯酰胺凝结沉降，经过预处理后的水再经由过滤网进入物理净化系统，依次经5微米PP棉，前置活性炭，1微米PP棉和后置活性炭物理净化后抽至洗衣机进水口，让过滤后的水循环利用；在控制显示面板对洗衣次数设定滤芯更换预提醒，以免因为滤芯损坏影响过滤效果。与现有技术相比，本发明所述的基于水循环的洗衣机具能大幅减少每次洗衣的用水量，并将其循环利用，减少了排放的污水造成的环境污染。
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公开(公告)号：CN106184940A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610551996.4
申请日：2016-07-13
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的食品加工后的自动化包装设备，包括输送机和控制系统，输送机沿输送方向依次设有扫描板和挡板，扫描板的底端设有摄像头，摄像头朝下布置，摄像头与控制系统连接，输送机的机架侧壁上设有提升器，提升器的输出轴与挡板的一端连接，提升器带动挡板上下移动，通过扫描板上的摄像头直接将输送机上的物料进行记录扫描，将扫描的图像传送给控制系统，控制系统对扫描的图像进行甄别计算，统计输送机上输送物料的数目。结构紧凑，在计数前无需对物料进行规整排列，有效的缩短了包装线的长度，占地面积小，尤其适合在现有的生产线环节上进行改造加装，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN208281117U
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201820093735.7
申请日：2018-01-19
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本实用新型涉及水力发电装置技术领域，特指一种利用废水势能的势电转化装置，包括连通于居民楼外侧生活废水排水管的势能积累管，势能积累管内设有储水槽与自动落水胆，储水槽底部设有储水槽排水口，自动落水胆与储水槽排水口对应设置，储水槽下方设有涡轮发电机，储水槽排水口与涡轮发电机对应设置，储水槽顶部设有缓冲管排水口，势能积累管侧边位置设有缓冲管，缓冲管排水口与缓冲管连通，缓冲管底部设有涡轮发电机。本实用新型利用生活废水的高楼势能在下落过程中会转变成动能的这一特点，先把断断续续的生活废水用储水槽储存起来，再利用自动落水胆的虹吸作用集中排放，利用废水下落的动能驱动其下方的涡轮发电机工作，从而产生电能。
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