-
公开(公告)号：CN113608618A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110918275.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明涉及一种手部区域跟踪方法及系统，该方法首先对自然指尖点交互的移动AR装配系统采集二维视频序列图像，并对采集的图像从图像大小、变换角度方面进行预处理，利用手部肤色均值迭代分割和APBS背景减除的方法确定待注册的手部区域位置，实现对手部区域定位；然后将相关滤波跟踪算法应用于手部区域跟踪，并采用考虑之前所有帧的策略来解决KCF算法每帧图像训练的权重向量更新问题，实现KCF算法对手部区域的自适应跟踪，进而实现复杂环境下对手部区域实时、准确及稳定的跟踪，为指尖点准确实时检测识别提供支撑。
-
公开(公告)号：CN113345072A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110608819.6
申请日：2021-06-01
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明涉及一种多视角遥感地形影像点云重建方法及系统，该方法包括：获取多个多视角遥感地形影像；对多视角遥感地形影像进行特征提取，获得影像特征；在设定的约束条件下，根据影像特征进行特征点匹配；对特征点对中两个特征点进行前方交会得到模型点；根据各模型点生成面元，各面元作为种子点，各种子点构成种子点集合；根据各种子点对应的面元进行扩散，得到密集面元；根据设定的过滤条件对多个密集面元进行过滤，得到过滤后的面元；用过滤后的面元更新种子点集合；返回步骤“根据各种子点对应的面元进行扩散，得到密集面元”，直到迭代次数达到预设次数，得到多视角遥感地形影像的三维点云；本发明提高了重建精度和效率。
-
公开(公告)号：CN107948464B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710829987.1
申请日：2017-09-15
Applicant: 兰州交通大学
IPC: H04N5/14 , G06T5/00 , G06T7/00 , G01N21/956
Abstract: 本发明公开一种印刷品检测图像侧向偏移的几何校正方法及系统，所述几何校正方法包括：根据导致侧向偏移失真的印刷设备震动幅度，针对线阵相机所采集的图像建立针对行像素的平滑核；通过所述平滑核分别对参考图像和待检图像进行逐行像素横向平滑；分别计算对应各行横向平滑的绝对值对；从各行绝对值对中，选取每行对应的最小减影值；根据各所述最小减影值的像素位置横坐标确定横向获取各所述最小减影值时的像素位置横坐标；根据各所述像素位置横坐标计算行像素的偏移量，以将所述待检图像向所述参考图像进行像素横向畸变逐行校正，便于后续对待检图像进行印刷品缺陷检测，保证两图像单一变量比对前提，可大量减少差分伪影，降低缺陷检测误检率。
-
公开(公告)号：CN107948464A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710829987.1
申请日：2017-09-15
Applicant: 兰州交通大学
IPC: H04N5/14 , G06T5/00 , G06T7/00 , G01N21/956
CPC classification number: H04N5/14 , G01N21/956 , G06T5/002 , G06T5/006 , G06T7/001 , G06T2207/30144
Abstract: 本发明公开一种印刷品检测图像侧向偏移的几何校正方法及系统，所述几何校正方法包括：根据导致侧向偏移失真的印刷设备震动幅度，针对线阵相机所采集的图像建立针对行像素的平滑核；通过所述平滑核分别对参考图像和待检图像进行逐行像素横向平滑；分别计算对应各行横向平滑的绝对值对；从各行绝对值对中，选取每行对应的最小减影值；根据各所述最小减影值的像素位置横坐标确定横向获取各所述最小减影值时的像素位置横坐标；根据各所述像素位置横坐标计算行像素的偏移量，以将所述待检图像向所述参考图像进行像素横向畸变逐行校正，便于后续对待检图像进行印刷品缺陷检测，保证两图像单一变量比对前提，可大量减少差分伪影，降低缺陷检测误检率。
-
公开(公告)号：CN103810670B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410033988.1
申请日：2014-01-24
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA流和共享内存的DVH图并行统计方法，包括以下步骤：在主机端对器官进行采样，并将采样点位置传入设备端，每个器官的剂量统计分别用一个流进行处理；步骤2：使用纹理存储器载入剂量矩阵：步骤3：根据每个线程分配到的位置点，使用纹理拾取进行拾取，纹理的滤波模式设置为线性插值，即对三维纹理的八个像元根据距离进行线性插值，并返回线性插值得到的值；步骤4：使用共享内存存储统计结果，通过在共享内存上开辟N个子剂量盒，解决共享内存会出现的bank冲突问题，并加快了统计速度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104134210A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410351843.6
申请日：2014-07-22
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于组合相似性测度的2D-3D医学图像并行配准方法。该方法首先使用CUDA并行计算模型完成DRR图像的快速生成过程，并组合差值绝对值和SAD与模式强度PI作为新的相似性测度在GPU上进行并行计算，最后将组合相似性测度值传递到CPU上采用基于细菌趋化行为的果蝇优化算法进行优化来寻找最优配准参数。通过实验对本方法性能进行验证表明：由于本发明方法在GPU中实现DRR快速生成及混合相似性测度的计算，有效地提高了本发明方法的执行速度，同时与单一相似性测度相比，本发明采用混合相似性测度提高了配准结果的精确性。
-
公开(公告)号：CN114004865B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202111314111.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种结合DSST尺度估计的孪生网络增强现实目标跟踪注册方法，将DSST滤波器引入到孪生网络跟踪过程中，用HOG特征弥补孪生网络中深度特征，抑制向相似目标产生漂移；转移到DSST中的候选目标由SiamFC筛选更加准确，缓解了DSST的边界效应；目标位置和尺度传递回SiamFC网络后，采用线性插值更新相关滤波系数进行目标重定位，得到较为精准的待注册目标区域；对待注册目标特征通过ORB算法进行检测匹配，通过汉明距离进行匹配后对误匹配对采用RANSAC进行剔除，并根据匹配相邻帧间特征关系求得注册矩阵，并与OpenGL生成的立方体虚拟模型渲染后完成虚拟信息的注册，确保实时性的同时提高了传统的增强现实跟踪注册算法结果的准确率、鲁棒性和稳健性。
-
公开(公告)号：CN119151875A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411159344.7
申请日：2024-08-22
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于YOLOv8模型的转辙机零件检测方法、设备及介质，该方法包括：标注转辙机零件图像中的目标零件，生成目标图像；将Swin transformer网络代替YOLOv8模型的原主干网络darknet53，在Swin transformer网络中引入残差注意力模块；基于Swin transformer网络结合空间金字塔池化层，同时采用新损失函数Focal‑EIoU替换YOLOv8模型的原损失函数CIoU，构建改进后的YOLOv8模型；将所述目标图像输入至所述改进后的YOLOv8模型，生成预测结果。基于改进后的YOLOv8模型输出的检测结果实现了对目标零件的准确检测。
-
公开(公告)号：CN116515329A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310575964.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 兰州交通大学 , 甘肃欧特建材工业园有限公司
IPC: C09D1/00 , C01G23/053 , B82Y40/00 , C09D7/61 , C09D7/80
Abstract: 本发明提供一种基于原位生长法的空气净化无机涂料的制备方法，属于空气净化涂料领域。该涂料制备步骤是：将25％的硝酸铁溶液滴加到23～27wt％的四氯化钛水溶液中形成Fe掺杂TiO2溶胶，然后将煅烧偏高岭土加入溶胶中，质量比为18～22:0.8～1.2，再加入氨水调节pH到6.8～7.2，洗涤干燥，580℃～620℃煅烧得到原位生长的Fe掺杂纳米TiO2复合偏高岭土粉末，最后将该粉末加入到水玻璃中，其质量比为90～110:65～85，同时加入微量添加剂，搅拌，过滤得到空气净化无机涂料。该涂料可实现纳米TiO2能够在自然光或灯光下就能对室内甲醛进行降解，自身不会释放有害气体。
-
公开(公告)号：CN113947683B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111203194.1
申请日：2021-10-15
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明涉及一种指尖点检测方法、系统及指尖点运动轨迹识别方法、系统，在手部区域跟踪的基础上，首先利用边缘检测算法提取手部轮廓，然后采用自适应K值的K‑COS算法计算手部轮廓曲率进而定位候选指尖点，根据手指两侧近似的平行特征和1‑D特征利用平行向量法排除噪声指尖点，进而实现对多自由度指尖点的准确检测；上述采用K‑余弦曲率法和平行向量法检测所述手部轮廓上的指尖点的方法中可得指尖点与掌心的位置和距离，因此可用每个手指点到掌心点的连线(方向矢量)表示自然指尖点运动特征，采用改进的DTW算法实现对指尖点特殊运动轨迹的识别，进而为AR装配系统准确叠加虚拟信息提供支撑。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.022 seconds)
