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公开(公告)号：CN116017170B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202211535202.7
申请日：2022-11-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有局部强光的弱光场景成像自动曝光方法及系统，通过获取相机增益为0时的原始图像帧，判断弱光场景中是否存在强光干扰；根据是否存在强光干扰的判断结果和原始图像帧的灰度特征，计算并调整相机的目标增益；获取调整目标增益后的原始曝光图像帧，并根据当前图像帧和原始曝光图像帧判断光照是否发生变化；当判定光照发生变化时，重新获取相机增益为0时的原始图像帧并根据原始图像帧重新判断强光干扰以及调整相机的目标增益，依此循环，解决了现有曝光方法在弱光环境中受局部强光干扰导致场景暗区域曝光不足的技术问题，使相机能够在有局部强光干扰的弱光环境中获取到更多的场景图像信息，提高了复杂光照环境下的图像成像效果。
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公开(公告)号：CN118015348A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410107806.4
申请日：2024-01-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高炉炉况智能分类与识别方法及系统，通过采集高炉炉顶的高炉料面图像视频流，对高炉料面图像视频流中的高炉料面图像进行图像分割，获得与高炉料面图像对应的高温煤气流区域图像，对高温煤气流区域图像进行多元特征提取，多元特征包括纹理特征和形态特征，对高温煤气流区域图像的多元特征进行特征降维，获得降维特征以及根据高温煤气流区域图像的降维特征，对异常炉况和正常炉况进行分类，解决了现有高炉炉况分类和识别精度低的技术问题，实现了实时在线准确识别高炉炉况，为高炉调控及布料操作提供重要参考。
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公开(公告)号：CN116645296A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310732969.7
申请日：2023-06-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法及系统，通过基于鲁棒的Retinex模型和深度学习建立图像分解网络，根据图像分解网络，将输入图像分解成光照图、反射图和噪声图，构建自适应亮度映射函数，获得与光照图对应的最佳亮度映射曲线，利用与光照图对应的最佳亮度映射曲线，获得增强后的光照图以及将增强后的光照图与反射图逐像素相乘获得增强图像，解决了现有非均匀低光照图像增强效果差的技术问题，由于无需成对高质量图像以及可以根据不同的光照环境自适应调整图像亮度，本发明能够根据非均匀低光照图像获取自然、对比度及亮度提升的图像，并且泛化性强，能够适应不同的场景。
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公开(公告)号：CN116342443A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310117564.2
申请日：2023-02-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种近红外与可见光图像融合方法及系统，通过获取近红外图像和可见光图像，构建正则化项，所述正则化项包括数据保真项、多阶超拉普拉斯先验项以及噪声映射项，基于正则化项，构建用于近红外图像与可见光图像融合的融合模型以及对融合模型进行最优值求解，获得最优融合图像，解决了现有的近红外与可见光图像融合方法存在细节丢失与结构不一致的技术问题，实现了雾天/低光场景下图像细节的精细提取，不仅能在低光/雾霾场景下揭示受到重雾霾/噪声退化区域处的细节，而且能有效避免融合图像中的颜色失真。
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公开(公告)号：CN116046176A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211583199.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对水雾干扰的红外热成像测温误差在线补偿方法及系统，同步获取红外热图像与可见光图像，并基于红外热图像与可见光图像的显著轮廓特征与细节边缘特征进行图像配准，基于暗通道先验原理，根据图像配准后的可见光图像估计可见光波段的水雾透射率，基于朗伯‑比尔定律，根据可见光波段的水雾透射率确定红外光波段的水雾透射率，基于红外测温机理，构建用于补偿水雾造成的红外测温误差的温度补偿模型，基于红外光波段的水雾透射率和温度补偿模型，获得被测对象的实际温度。解决了水雾干扰下红外温度测量误差大的技术问题，能准确地实时估计水雾的透射率，实现对红外测温误差的精准、在线补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115684135A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211386881.6
申请日：2022-11-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能在线优化的激光诱导击穿光谱系统，包括依次连接的操作参数数据单元、等离子体信号激发单元、光谱信号接收单元、光谱信号质量评估单元以及操作参数调节单元，通过将最大化光谱信号信噪比为目标，利用遗传优化算法与现场可编程逻辑门阵列硬件，实现LIBS激发光路系统与LIBS收集光路系统中延迟时间、积分时间、激光能量等操作参数的实时在线调节，直接将改变操作参数得到的信号进行信噪比质量评估分析，通过优化算法计算最佳操作参数，反馈至硬件进行调节。该方法能够适用于不同待测对象，并迅速找到最优操作参数，具有高准确性，强稳定性，投资成本少等优点。
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公开(公告)号：CN115598650A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211123588.0
申请日：2022-09-15
Applicant: 中南大学(CN)
IPC: G01S17/10
Abstract: 本发明公开了一种重频自标定双光频梳测距系统及方法，该系统包括双光频梳光源模块、干涉仪测距模块和信号采集与数据处理模块。双光频梳光源模块使用两台具有微小重频差的光频梳光源。干涉仪测距模块通过迈克尔逊干涉仪将待测距离信息转化为信号光频梳的飞行时间，再利用双光频梳干涉仪将飞行时间从光学尺度放大到射频尺度。信号采集与数据处理模块通过找峰、截取、快速傅里叶变换、相频谱拟合等操作实时获取飞行时间，再通过周期性的快速傅里叶变换和幅频谱分析获得欠采样后的重频大小，以实现被测距离的自标定。本发明仅使用双光频梳干涉信号本身和简单的信号后处理算法，无需任何外部重频探测模块和频率计数器即可实现准确的双光频梳测距。
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公开(公告)号：CN119417868A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411287077.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明属于冶金熔体射流检测分析领域，公开了一种冶金熔体射流多模态图像的时空配准方法及系统，以实现复杂环境下冶金熔体射流的多模态图像配准。方法包括：采用双目视觉检测装置同步获取冶金熔体射流多模态图像；提取多模态图像中的冶金熔体射流轮廓，分别滤除轮廓的纹理细节获取平滑轮廓；对多模态图像的平滑轮廓进行分析以提取轮廓特征点集，并对多模态的轮廓特征点集进行粗匹配；为多模态图像的轮廓特征点集构建特征点描述子，基于特征点描述子对多模态的轮廓特征点集进行精匹配；排除多模态图像的轮廓特征点集间的误匹配，实现轮廓特征点集的最终配准。
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公开(公告)号：CN119151813A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410950076.4
申请日：2024-07-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于扩散模型的通用图像融合方法及系统，该方法通过建立基于扩散模型的图像融合公式，将图像融合任务表示为一个后验采样模型。然后建立基于UNet结构的潜在扩散模型，该模型在融合图像重建的解码过程中保留了来自原始输入的高分辨率信息。并且构建基于Transformer模型的扩散主干，有效地集成来自不同源图像的潜在特征，以实现跨域交互，从而获得更具信息量和视觉效果的融合图像。
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公开(公告)号：CN118497432A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410557324.9
申请日：2024-05-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出了一种高炉新型布料矩阵优化方法及系统，在当前料面三维形状已获取的前提下，分析当前料面形状的分布特点，将料面分割成多个扇形区域，用二维径向料线描述各扇形区域的形状得到基于多条径向料线的料面三维形状描述；计算所述各扇形区域与理想料面之间的偏差，并根据偏差确定各扇形区域的需料体积；分析各扇形区域的需料体积与布料操作参数之间的关联关系，基于关联关系构建新型布料矩阵；求解新型布料矩阵的多目标优化模型，得到最优新型布料矩阵；基于最优新型布料矩阵执行布料操作。这样，有效解决了因初始料面非对称分布导致的传统多环布料操作无法形成理想料面的难题，实现了料面三维形状下的分区域按需布料。
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