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公开(公告)号：CN105427310B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201510813103.4
申请日：2015-11-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明提供了一种基于局部线性约束的稀疏特征匹配的图像配准方法，首先推断假定匹配集，然后利用位移函数定义变换Z，利用对角矩阵指出匹配可信度，求解权值矩阵，得到能量函数，最后采用确定性退火技术优化求解能量函数得到变换Z，并通过变换Z结合双线性插值执行图像配准。本发明提供的一种基于局部线性约束的稀疏特征匹配的图像配准方法，针对遥感图像存在地形起伏导致非刚性形变的问题，对点匹配进行局部线性约束，能够在图像变换后保护特征集中的局部结构，从而提高图像配准精度。
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公开(公告)号：CN103714145B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201310729418.1
申请日：2013-12-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种同时适用于关系型和Key‑Value型数据库的空间矢量数据的索引方法。空间数据按分类组织成图层，根据图层数据的坐标范围划分出索引层和索引网格，每个网格赋予唯一的二维行列编码和一维编码；遍历图层的每个要素，根据要素的图形计算其与索引网格之间的覆盖关系，从而获得要素所属的索引层和覆盖的网格；将要素所属的网格的行列编码作为要素的空间索引编码存储在关系数据库的图层索引表中，网格的一维编码经复合设计后作为Key‑Value型数据库中的图层索引表的行键。本发明统一了关系型和Key‑Value型数据库中矢量空间数据的索引方式，当空间数据在它们之间迁移时，不需要重建空间索引。
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公开(公告)号：CN104459072B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410765296.6
申请日：2014-12-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N33/18
Abstract: 本发明提供了一种基于WSN的多参数水质监测节点装置，包括传感单元、核心控制单元以及用于供电的电源模块，传感单元由信号调理电路和与之连接的2种以上水质传感器组成，所述信号调理电路由矩形波产生电路、I/V变换电路、精密整流及滤波电路、PT100信号调理电路和/或电压抬升放大电路组成，传感单元的各个传感器通过信号调理电路与核心控制单元连接；核心控制单元与GPS模块和ZigBee模块分别双向连接，电源模块与传感器单元、核心控制单元以及ZigBee模块连接。本发明的整体硬件电路简单、成本低廉，能够同时对多种水质参数进行监测。
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公开(公告)号：CN101925091B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201010194710.4
申请日：2010-07-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: Y02D70/122 , Y02D70/20
Abstract: 本发明涉及无线传感器网路节点数据压缩技术领域，尤其涉及一种基于非阈值的无线传感器网络节点数据压缩方法，本发明方法在保证用户所要求数据压缩比或数据重构精度的前提下，对在一段时间内无线传感器网络节点所采集时间序列数据流有效地进行分段折线压缩，降低了传感器节点的能耗，延长网络生命周期；由于其基于非阈值的特点，使得用户无需具备监测对象的任何先验知识，即可进行数据的有效压缩，适用于各类具有不同波动特征的时间序列数据的压缩，可广泛地应用于需要长期监测的无线传感器网络节点数据的压缩。
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公开(公告)号：CN118484764A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410675478.8
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供了一种基于无线传感器网络联合自学习的环境监测方法及装置，涉及物联网监测领域，方法包括：获取原始时间序列并确定各个边缘节点的总迭代次数；在各个边缘节点处，根据总迭代次数对原始时间序列进行归一化、分段聚合近似计算以及符号化，生成离散有限符号序列；对离散有限符号序列进行异常概率计算，产生单次局部异常检测阈值；在汇聚节点处，对单次局部异常检测阈值进行加权融合，得到加权阈值；通过加权阈值更新单次局部异常检测阈值，直至迭代结束，输出局部异常检测阈值，完成对环境的异常检测。本方案有效降低存储和计算成本；实现节点间通信，在提高检测准确性的同时，平衡边缘节点的能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114549969B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210032019.9
申请日：2022-01-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了了一种基于图像信息融合的显著性检测方法和系统，主要是面向搭载树莓派视觉感知的无人机平台。方法具体包括：首先，将输入图像分割成不重叠的超像素，以便在区域级进行显著性检测，来降低计算复杂度。然后，利用背景优化选择方案构建一个更精确的背景模板。在此基础上，通过估计颜色对比度，得到了一个显著性图。另外，还通过哈希指纹匹配得到了一个可以突出显著目标同时抑制背景区域的显著图。最后，通过融合这两个显著图，得到了最终的显著图。本发明的检测方法操作简单、易于实现，在突出整个显著区域方面具有良好的性能。
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公开(公告)号：CN109099968B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201810858822.1
申请日：2018-07-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开一种基于ZigBee无线传感器网络的多参数水质监测系统，包括箱体、设于箱体内的终端数据监测节点、与终端数据监测节点连接的路基控制与显示系统；终端数据监测节点包括电源模块、降压模块、电压极性反转模块、PH测量模块、电导率测量模块、浊度测量模块、温度测量模块、GPS模块、控制器，PH测量模块、电导率测量模块、浊度测量模块、温度测量模块和GPS模块分别与控制器连接，并传输其测量数据；路基控制与显示系统包括协调器和上位机，控制器将接收的测量数据传输到协调器，再传输给上位机；通过上位机对终端数据监测节点发送控制指令，以控制其测量和传输数据。本发明可及时检测到水域多位置的水质变化，并传回水质参数。
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公开(公告)号：CN116525030A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310235624.0
申请日：2023-03-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G16C20/80 , G16C20/20 , G16C10/00 , G06N3/006 , H04W4/02 , H04W4/029 , H04W4/38 , H04W4/70 , H04W24/02 , H04W24/08 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y30/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/35 , G16Y40/60 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供了一种基于智能体集群协同感知的污染源定位方法，该方法包括：随机初始化，包括：污染物浓度场和污染源中心；采集智能体的剩余能量、位置信息和浓度信息；基于剩余能量、位置信息和浓度信息，利用蜉蝣算法，确定汇聚速度；基于智能体的位置信息和障碍物的位置信息，利用人工势能场算法，确定斥力速度；基于汇聚速度和斥力速度，确定运动速度，智能体根据运动速度移动，更新位置信息和浓度信息；若更新的浓度信息大于预设浓度阈值，则智能体到达污染源中心，根据更新的所述位置信息和浓度信息，重构污染物分布浓度场。如此，本发明可以基于将剩余能量考虑在内的蜉蝣算法，实现对智能体的自适应运动控制，平衡智能体之间的能量消耗。
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公开(公告)号：CN112418218B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011331390.2
申请日：2020-11-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，提供一种目标区域检测方法，包括以下步骤：获取待处理图像，通过超像素分割将所述待处理图像分割为u个超像素；基于无向图模型建立u个所述超像素中所有相邻超像素的关联；对u个所述超像素进行迭代合并处理，获得k个超像素块；大大降低了目标区域检测的计算成本；提取k个所述超像素块中每个超像素块的特征信息，通过计算获得每个超像素块的显著值；通过中心约束和边界约束对每个所述超像素块的显著值进行加权计算，获得目标区域。超像素迭代合并与中心约束、边界约束相结合有效提高了目标区域检测的效果；更好兼顾了目标区域检测的准确性与时效性。
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公开(公告)号：CN115549697A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211216436.5
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公布了一种基于关键集翻转度量的动态SC‑Flip译码方法，包括：将从接收机中接收到的根节点LLR值进行SC译码，若译码序列CRC校验成功，则译码结束，否则保存译码后的叶子节点LLR值；将译码后的叶子节点LLR值按关键集翻转度量从大到小排列，得到T个翻转索引和关键集翻转度量集合；依次从T个翻转索引位置找到下一个未翻转索引位置重新译码，若译码序列CRC校验成功或完成T次译码，则译码结束，否则保存译码尝试后的叶子节点LLR值；更新关键集并按索引顺序计算关键集翻转度量并插入到相应翻转集合中，再次进行译码，直至结束。本方法的优点在于：相对于经典动态SC‑Flip译码，使用关键集度量简化计算，极大地提高了效率和稳定性，并且误码性能没有明显损失。
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