-
公开(公告)号：CN110148078A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910406019.9
申请日：2019-05-15
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种基于二维压缩感知的两幅彩色图像压缩加密方法。该方法包括两个阶段：在第一阶段，利用二维压缩感知对两幅彩色明文图像进行压缩测量，然后对测量值进行置乱、量化，得到压缩后的密文图像。在第二阶段，首先对彩色载体图像归一化，再将密文图像嵌入到归一化后的彩色载体图像的颜色三分量中的两个分量，同时将与明文相关的密钥参数嵌入到彩色载体图像的另一个颜色分量中，接着通过重新组合彩色载体图像的颜色三分量，最终获得视觉上安全的密文图像。本发明可以同时实现两幅彩色图像的数据安全和外观安全。
-
公开(公告)号：CN108169722A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711236179.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明所采用的技术方案是：首先通过两部传感器对同一目标的状态的滤波值，构造关于传感器系统偏差的伪量测方程；其次进行与传感器系统偏差状态转移方程的联合，构成新的传感器量测系统模型；最后通过利用与该系统对应的滤波算法进行滤波估计，从而估计出各个传感器的系统偏差。采用本发明所提出的技术方案可有效解决在机动目标的动态演化模型未知且在量测过程中受到外界未知扰动影响的问题，且可对传感器的系统偏差进行准确计算。
-
公开(公告)号：CN114494110B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111465959.9
申请日：2021-12-03
Applicant: 河南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力引导图像增强网络的地下排污管道内部缺陷检测方法，与现有的弱监督学习方法相比，本发明增设了一个图像增强模块，通过对图像中目标物体的位置信息和物体各部分的辨别情况进行适当调整来获取对原始图像进行补充增强的物体增强图，获取的增强图像和排污管道内部图像的原始图像作为输入数据再次输入网络进行训练，得到增强后的特征图和其注意力图进行像素点乘，最终得到对象目标细节更加丰富且完整的结果图。
-
公开(公告)号：CN114241517B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111459943.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了基于图像生成和共享学习网络的跨模态行人重识别方法，步骤1：跨模态图像生成网络的构建，通过交换外观特征生成跨模态行人图像以实现模态级别对齐；步骤2：跨模态图像生成网络损失函数的设计；步骤3：双路径共享学习网络的构建，将跨模态图像生成网络生成的红外伪图像与真实红外图像组合成一对输入图像，在线输入到双路径共享学习网络进行训练,提取具有区分性的中层特征信息，实现特征级别对齐；步骤4：共享学习损失函数的设计。步骤5：损失函数的联合优化，将跨模态图像生成网络和双路径共享学习网络进行联合训练，以端到端的方式优化总目标。本发明使网络提取到更加具有区分性的行人特征，提升了跨模态行人重识别的性能。
-
公开(公告)号：CN112329800B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011408397.X
申请日：2020-12-03
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于全局信息引导残差注意力的显著性目标检测方法，通过将图像输入到主干网络提取特征；设计全局信息互补模块获取丰富的全局信息并引导整体网络；通过多尺度并行卷积提取多尺度信息；通过特征融合模块融合全局信息和多尺度信息；通过残差注意力模块增强显著性目标特征，经过多级监督最终输出显著性结果。本发明不仅能够从ResNet‑50主干网络提取图像特征，并且提出的全局信息互补模块能够将主干网络中低层次细节信息与高层次丰富语义信息融合到一起，且设计的残差注意力模块能够将图像特征中更大的权重集中在前景显著性区域中，过滤掉无用的背景信息，与现有的显著性检测方法相比具有良好的性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115014142A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210593103.8
申请日：2022-05-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的钢卷尺刻度误差测量方法，包括以下步骤：步骤一、获取生产过程中钢卷尺的图像信息；步骤二、对所述图像信息进行预处理，获取所述图像信息上单个像素的实际长度b和钢卷尺上印刷的1mm之间的像素数n2；步骤三、利用得到的像素实际长度b和获取钢卷尺上印刷的1mm之间的像素数n2，计算出尺子上印刷的1mm的实际长度，从而获取钢卷尺上印刷的1mm与实际长度的误差；通过在钢卷尺生产印刷过程中就对其进行刻度误差测量，省略了钢卷尺印刷后，再单独进行刻度误差测量这一步骤，极大地提高了生产效率。
-
公开(公告)号：CN113382125B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110572727.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及基于压缩感知和RNA编码的图像加密方法，包括压缩采样、利用改进的分形排序矩阵置乱、利用RNA编码进行扩散三个步骤，本发明提供的图像加密方法，解决现有的一些图像加密方法中存在的安全性不高、重建质量差的问题，提高了图像的安全性和重构质量，使得图像具有较好的抵抗攻击的能力和较好压缩性能。
-
公开(公告)号：CN110883776A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911198660.4
申请日：2019-11-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及一种快速搜索机制下改进DQN的机器人路径规划算法，包括如下步骤：S1、设置算法中所需的参数；S2、根据三维地形环境的坡度特征和机器人运动几何学特性，建立一个二维的栅格地图用来模拟环境；S3、设计快速搜索机制；S4、建立机器人的动作集；S5、设计一个连续的报酬函数；S6、机器人通过训练输出一条最佳路径；本发明提供了一种快速搜索机制下改进DQN的机器人路径规划算法,改善了Deep Q_Learning算法存在的环境利用率低、搜索效率低等问题，能够使机器人在未知环境下快速搜索出最佳路径。
-
公开(公告)号：CN104008520B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410196137.9
申请日：2014-05-09
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于SHA-384函数、时空混沌系统、量子混沌系统和神经网络的彩色图像加密方法，包括：利用SHA-384函数对原始彩色图像I0进行计算，得到哈希值作为密钥，利用哈希值、CML耦合映像格子和一维Logistic混沌映射产生混沌序列，利用混沌序列对I0的三基色分量的高四位图像进行位级行、列置乱，得到置乱图像I1；利用Logistic量子混沌系统生成用于加密置乱图像的混沌序列，并结合神经网络对I1的三基色分量的所有像素值进行并行扩散处理，得到最终的密文图像I2。上述方法大大增加了密钥空间，使得安全性、加密效果和密钥敏感性更高，抗攻击能力更强，置乱过程加密时间更短，并更易于硬件实现。
-
公开(公告)号：CN104318261A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410607957.2
申请日：2014-11-03
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种图嵌入低秩稀疏表示恢复稀疏表示人脸识别方法，属于计算机视觉和模式识别技术领域。本发明包括以下步骤：首先，提出一种图嵌入低秩稀疏表示恢复方法，能够从训练样本数据矩阵恢复出判别力强的干净训练样本数据矩阵，同时得到训练样本数据误差矩阵；然后，以干净训练样本数据矩阵为字典，以训练样本数据误差矩阵为误差字典，采用范数最优化技术求解待识别人脸数据的稀疏表示系数；更进一步，利用待识别人脸数据的稀疏表示系数，对待识别人脸数据进行类关联重构；最后，基于待识别人脸数据的类关联重构误差，完成待识别人脸图像的识别。本发明能够解决训练样本图像和待识别图像都受噪声污染或局部被遮挡情况下的人脸识别问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.027 seconds)
