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公开(公告)号：CN105825169B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610136943.6
申请日：2016-03-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于道路影像的路面裂缝识别方法，包括：对分块影像进行二值化处理，形成初步分割的道路影像，划分成若干区域，过滤面积小于经验阈值的区域得到初步识别的道路影像；对各区域分别进行椭圆拟合，去除离心率小于给定阈值的椭圆区域；计算各椭圆区域的长轴与水平方向的夹角，确定椭圆主方向，将同一方向上的质心划为一类；对每一个分类分别以各质心为原点建立坐标系，计算各质心在该坐标系中与水平轴的夹角、该质心与其他质心间距离，将同一方向上间距小于设定距离阈值的质心划为一类，将各共线区域的最小包围矩形的对角线长度作为识别出的道路裂缝的长度。本方法不仅可以有效地识别裂缝，同时克服环境中多种因素的干扰，误识别率较低。
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公开(公告)号：CN119920010A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510106410.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院
IPC: G06V40/20 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本申请提出一种融合多关节特征的单目视觉三维人体姿态估计方法及装置，属于数字图像处理技术领域，其中方法包括：将信息增强编码进行关节分类，得到关节组；对关节组进行多分支特征提取；取人体关节点的二维坐标序列中的中间帧的二维坐标，并对中间帧的二维坐标提取整体的空间位置信息；将多分支的关节运动特征以及整体的空间位置信息进行融合，得到融合特征；对融合特征进行位姿估计，得到估计结果。本申请针对时间序列冗余，设计了多分特征提取架构，其次，针对关节局部信息和全局信息融合不充分的问题，将关节进行分组，并重新组合。最后，针对预测出不合理姿态的问题，使用中间帧关节信息作为约束，提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109829502B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN201910105678.9
申请日：2019-02-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F18/22
Abstract: 一种面向重复纹理及非刚性形变的像对高效稠密匹配方法，通过降采样待匹配像对，获得稀疏匹配点集，而后随机抽样一致方法剔除匹配点集中的外点，再利用上一步得到的匹配结果估计相机位姿及缩放比例确定每个点对稠密化过程中的邻域，提取内点所在邻域的HOG描述符，并对其进行卷积得到分数矩阵，最后通过归一化后的分数矩阵筛选出新增匹配点集的相对坐标，并将其还原为匹配像对上的绝对坐标来达到稠密匹配的目的：通过该方法能够获得更为稠密的匹配点，对比DM的算法，使得数据上的查准率平均提升近十个百分点，时间效率提升近三十个百分点，空间效率提升近二十五个百分点，继而降低了处理图像时的时间和空间资源的消耗。
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公开(公告)号：CN109886325B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910105261.2
申请日：2019-02-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明提出一种非线性颜色空间分类的模板选择与加速匹配方法，包括：包括模型训练与图像匹配过程，模型训练包括：收集训练图像样本，提取训练图像样本的CIE色度图，人工标注其所属颜色类别号；获取五层前馈神经网络模型；图像匹配过程包括：输入彩色一对图像，设定采样率；进行隔点降采样处理；获得分类结果集合；计算相似概率的度量值；选择分值最高的前k个值所对应的i即为首选颜色类别号，根据首选颜色类别号即对应出模板图像中的模板区域及待匹配图像中的待匹配区域；到模板图像中的模板区域及待匹配图像中的待匹配区域匹配关系。实验结果表明，本发明具备更高的配准率与执行速度，解决了现有匹配方法存在的线性模型度量彩色空间颜色距离与人眼视觉判定不一致问题。
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公开(公告)号：CN109902695A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910155483.5
申请日：2019-03-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种面向像对直线特征匹配的线特征矫正与提纯方法，首先进行直线位置的修正，而后对引力图修正直线位置进行矫正，再后提纯直线匹配结果，最后通过随机抽样的方法，确定邻域的相似性：通过该方法能够结合边缘图的梯度图和梯度矢量图构造梯度引力图，并以此为基础对直线位置进行矫正；利用点特征匹配结果，从整体角度计算摄影极线，利用极线约束与直线匹配结果共同确定直线邻域内的校验区域，通过计算区域相似性剔除误匹配结果，继而提高了匹配的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108647213A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810489286.2
申请日：2018-05-21
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供一种基于耦合关系分析的组合关键字语义相关度评估方法，涉及短文本分析、Web数据库关键字查询技术领域。该方法包括：利用中英文分词方法从短文本集合中抽取出不同关键字建立关键字耦合关系图；计算关键字之间的耦合关系；将组合关键字对转换为耦合关系矩阵，利用耦合关系矩阵构成核函数，根据核函数计算组合关键字之间的语义相关度。本发明提供的一种基于耦合关系分析的组合关键字语义相关度评估方法，将耦合关系分析思想引入到短文本分析和Web数据库的关键字查询中，扩展了用户的查询思路，完善了用户的查询需求，解决了用户的查询意图模糊或不明确，无法有效表达查询需求的问题，有效提高了查询的准确性。
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公开(公告)号：CN103249144A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310199456.0
申请日：2013-05-27
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于C型的无线传感器网络节点定位方法，该方法利用RSSI测量值能够实现节点的高精度定位，但传统RSSI方法精度及易受到外界因素的影响。本发明具体是：首先构建C型网络，将定位区域进行划分成多个规则的几何图形；利用概率分布函数计算出节点度模型，作为定位的约束条件；选取合理的RSSI环境参数值，在读取RSSI值方面，使用相关性分析方法选择有效RSSI值，在一定程度上去掉了RSSI测量时的异常值，提高了节点间RSSI测量值的精确度；最后根据测量值进行定位。应用本发明能够依据少量的网络信息，根据具体环境调整定位参数，简单有效的提高了节点的定位精度。
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公开(公告)号：CN106504263B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610963593.0
申请日：2016-11-04
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明提供一种图像的快速连续边缘提取方法，包括：采用微分检测算子对图像I进行边缘检测，得到边缘检测结果；对边缘检测结果进行骨架提取，得到骨架提取结果；遍历骨架提取结果中每个像素点，如果当前像素点值不为0，统计以当前像素点为中心的九宫格中像素点值不为0的数量，如果数量为2则标记当前像素点，放入断点提取结果集合；延拓断点提取结果，获得延拓结果；将延拓结果膨胀至宽度r；生成偏微分方程的嵌入函数初始数据矩阵；迭代求解偏微分方程获得图像的连续边缘，得到图像连续边缘提取结果。本发明能够在图像处理过程中得到连续性好的边缘，以更好地提高后期的图像分割、测量、匹配等准确性。
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公开(公告)号：CN107071897A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710223850.1
申请日：2017-04-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种基于环型的Wi‑Fi室内定位方法，属于Wi‑Fi室内定位技术领域，本发明在RSSI定位模型基础上首先提出从空间上分析Wi‑Fi的MAC层信号特性，将定位空间按照一定规则进行区域划分，建立以无线访问接入点AP为中心的环状结构，并在环状上以直线距离r为间隔采点并收集RSS训练集，得到环状地图；再此基础上研究环状地图上各点信号特性，对收集到的RSS训练集进行坏数据剔除；根据预处理的结果，建立自适应信号传播模型，最后构建能够充分反映定位算法优劣、兼顾网络成本与精度的定位方法，弥补现有定位算法的局限，提升待定位节点的定位精度，使得Wi‑Fi网络效益最大化，进而促进物联网的发展，对全球经济及信息化的发展起到一定的促进。
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公开(公告)号：CN104933719B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510354876.0
申请日：2015-06-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明一种积分图块间距离检测图像边缘方法，属于图像处理技术领域，本发明采用局部区块和间距离检测图像中的边缘；利用积分图加速完成图像块内像素的求和，并给出采用积分图完成高斯模板块内求和的方法，以此提高算法的执行效率，由实验分析可见，与Canny、欧式距离图、高斯曼哈顿距离图等算法相比，采用本发明方法的边缘提取结果不仅具备较高的重叠率，而且执行时间较少，其执行速度不会随图像尺寸的增加而大幅度降低；由实验结果可见，本发明方法具有较高的执行速度，图像的边缘检测结果更为细致准确，有着较高的实用性。
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