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公开(公告)号：CN108647664B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810478574.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种能够应对复杂路况的车道线检测方法，该方法包括：在360度环视图像下，取较为显著的颜色和形状作为目标特征实现对车道线的检测；基于车道线的颜色特征，实现路况图像的背景分割。其次，基于车道线的形状特征，提出一种具有较强针对性的模板匹配算法，提取出车道线的边缘候选点；为准确定位车道线的位置，基于度量相似度对候选点聚类分簇，再以RANSAC算法对车道线进行直线拟合。最终，高效而准确地提取出车道线。本发明检测车道线具有效率高、稳健性强、实时性高的优点。
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公开(公告)号：CN108909625B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201810659018.0
申请日：2018-06-22
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: B60R1/00 , B60R21/013 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于全景环视系统的车底地面显示方法，首先，根据汽车的速度、档位以及方向盘旋转角度，估算出小车的位移信息。其次，通过位移信息在当前帧中找出下一帧中汽车将要覆盖的区域，提取出来用于弥补下一帧中小车遮盖住的地面。进一步的，根据小车的方向盘偏转角度，可以得到短时间内小车行驶的轨迹，根据小车的档位判断小车在该轨迹上是向前行驶还是向后行驶，根据小车的速度可以大致估算出一帧的时间后小车在轨迹线上行进的路程。本发明旨在配合ADAS全景环视系统，实现汽车车底地面图像实时显示。针对车辆的车身俯视图，从前一帧中提取图像的信息，将当前帧中被汽车覆盖的地面区域显示出来，进一步完善了ADAS系统的功能。
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公开(公告)号：CN106988368B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201710202100.6
申请日：2017-03-30
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种液压驱动的水下构筑物清洗系统及方法，该系统包括地面控制装置及水下清洗装置，地面控制装置包括液压泵站、上位机单元，水下清洗装置包括液压清洗刷单元、液压固定单元、液压移动单元、图像采集单元；其中，液压泵站的输入端与上位机单元的输出端电连接，液压泵站的输出端与液压清洗刷单元、液压固定单元、液压移动单元分别电连接，图像采集单元的输出端与上位机单元的输入端电连接。本发明清洗系统，由液压泵站驱动各路液压马达，水下清洗装置通过所述液压固定单元和所述液压移动单元协同工作的方式，在水下构筑物表面使用所述液压清洗刷单元进行定点作业；有效解决了传统水下清洗装置密封性能方面的问题，安全性能提高。
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公开(公告)号：CN111157100A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010000769.9
申请日：2020-01-02
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明属于分布式光纤传感测量技术领域，具体为一种基于反馈的全光纤传感定位系统及定位方法。本发明采用反馈型的全光纤干涉技术构建了光纤传感结构。该结构通过获取同一振动源的两种干涉信号，借助两种干涉信号的相位差之差，消除光纤监测系统中频率干扰项的影响，实现定位功能。这种方法的优点是利用改进的频域定位方法获得位置信息大大提高了定位精度。本发明的另一优点能够利用单根光纤进行定位监测，从原理上来说，没有监测范围限制，能够检测微小扰动，灵敏度高。
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公开(公告)号：CN109827652A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811416611.9
申请日：2018-11-26
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明公开了一种针对光纤传感振动信号识别方法，首先对光纤电缆中的光信号进行调制；采集光纤电缆中的振动信号；对振动信号进行监控，初步判断是否存在异常端点信号；若存在异常端点信号，则从异常端点信号中截取异常信号，进入下一步；否则重复执行本步骤；对截取的异常信号进行解调得到待识别分析的一维振动信号；将一维振动信号转化为传感信号听觉显著性二维图像；基于传感信号听觉显著性二维图像判断异常信号是否为扰动信号；若异常信号为扰动信号，则进入下一步；否则返回对采集的振动信号进行监控；对扰动信号发生地点进行定位。本发明实现了光纤传感振动信号的快速、准确识别，解决光纤传感扰动信号检测识别率低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108765342A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810536209.8
申请日：2018-05-30
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T5/007 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于改进暗通道的水下图像复原方法，包括以下步骤：获取单幅自然光照下水下模糊图像；计算图像暗通道与二维水体透射率图；计算景深表达式并确定三维水体透射率；根据水下自然光照成像模型对图像进行去模糊；对去模糊后的图像进行自适应对比度增强处理；颜色校正得到复原图像。本发明的方法能够有效地自适应提高水下图像近景和远景的对比度，图像颜色也得到了较好地复原，对于水下模糊图像有显著的改善效果；通过优化水体透射率图、增加自适应对比度增强和颜色校正进行暗通道去雾算法的改进，使得复原得到的图像不仅在对比度和清晰度上有明显的优势，在颜色恢复效果上也较为突出。
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公开(公告)号：CN104820996B
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201510236291.9
申请日：2015-05-11
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的自适应分块的目标跟踪方法，本发明的有益效果是：（1）构建了更加具有鲁棒性的跟踪目标动态模型的方法：设计自适应分块方法，通过分块、判断遮挡、自适应融合三个步骤获得鲁棒的被跟踪目标动态模型。（2）在复杂环境下更新待融合图像块的权重：在跟踪过程中，考虑到背景对目标模板的影响，利用改进的权重计算方法更新待融合图像块的权重，以保证跟踪的准确性。（3）对运动目标初步跟踪结果进行校正：通过SURF特征匹配对初步跟踪结果做校正，提高算法的跟踪精度。既能很好地处理目标遮挡的状况，又能在环境影响下精确定位目标，还能自适应改变跟踪窗口大小。
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公开(公告)号：CN104616210B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201510061782.4
申请日：2015-02-05
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: Y04S10/60
Abstract: 本发明公开了一种智能配电网大数据融合重构与交互方法，其特征在于：1)对智能配电网大数据进行初始聚类划分，根据智能配电网运行状态建立关联规则，实现扩展聚类的划分；2)将当前数据划归到基于历史数据的初始聚类中，基于关联规则预测运行状态，从而确定自愈控制策略，进行全景风险管控和自愈控制。本发明通过网格密度进行初始聚类划分，通过建立关联规则进行扩展聚类划分，实现智能配电网大数据融合重构与交互，有效提高数据流聚类效率及聚类精度，具有良好的可扩展性，实现智能配电网全景风险管控与自愈控制系统集成，应用智能配电网大数据融合重构与交互方法，能够提高配电网控制智能化水平，增强配电网自愈控制功能。
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公开(公告)号：CN104166731B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201410436259.0
申请日：2014-08-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种社交网络的重叠社区发现系统及其方法，由数据采集模块对实际网络数据的采集；网络转换模块对采集数据的转换，以邻接矩阵的形式存储原始网络信息；非重叠社区获取模块采用非重叠社区发现方法对网络进行处理，初始时认为单个节点代表一个社区，然后每次合并使模块度增量最大的两个社区，反复迭代直到模块度为最大值，从而得到非重叠社区；重叠社区获取模块通过计算社区中节点与其他社区的隶属度，判断是否应将该节点加入对应社区，从而可以得到重叠节点，同时发现重叠社区。本发明采用的重叠社区发现方法兼顾了社区发现的准确度以及时间复杂度，可用于处理拥有众多节点的社交网络数据。
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公开(公告)号：CN103391548B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201310302735.5
申请日：2013-07-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明专利公开了一种基于TD (temporal difference,时序差分)强化学习的无线传感网络入侵检测方法，其是通过TD强化学习对传感器节点的剩余能量进行预测，用于检测具有能量耗尽特征的攻击行为方式，并结合平滑时间窗判定方法将其应用于分簇路由结构的无线传感网络入侵检测模型中。本发明所使用的数据均是在传输过程中节点采集的状态变量，用于强化学习的数据无需重复采集，计算和能量开销小，并且可以通过校对强化学习的学习率以调节能量预测的精度，对具有耗尽能力特征的攻击行为具有良好的检测率，具有广泛的应用价值。
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