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公开(公告)号：CN111723737A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010564966.3
申请日：2020-06-19
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于多尺度匹配策略深度特征学习的目标检测方法，基于残差神经网络，我们首先对不同类目标的宽高比进行聚类，并进一步使用多尺度匹配策略来选择默认框，缓解目标遮挡问题。然后，融合不同深度的特征图以检测不同尺度的物体。实验结果表明，与当前九种具有代表性的目标检测方法相比，我们提出的方法更具竞争力，速度更快，精度更高。
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公开(公告)号：CN106372647B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201610892856.3
申请日：2016-10-13
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于韦伯局部二值计数的图像纹理分类方法，首先对纹理图像进行多尺度分解，构造差分激励向量特征和局部二值计数直方图特征，然后构造L尺度的韦伯局部二值计数描述子特征，最后对提取的纹理图像的L尺度的韦伯局部二值计数特征采用K近邻分类器进行分类，获取分类结果。本发明有益效果：有效地提高了纹理图像的分类精度，有效地适应纹理图像成像条件的变化，有效地提高分类速度。
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公开(公告)号：CN106408029A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610857338.8
申请日：2016-09-28
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于结构差分直方图的图像纹理分类方法，通过提取图像纹理三个部分的特征，即分割结构模式特征、细分的局部二值模式特征和邻域差分模式特征，并对三个部分特征进行标准化，形成用于描述纹理图像的结构差分直方图表示特征，实现对图像纹理进行分类的目的。本发明有益效果：有效地提高了纹理图像的分类精度，有效地适应较小尺寸的纹理图像，另外，本发明方法充分利用了纹理图像的方向多尺度信息，具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN118379201A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410556289.9
申请日：2024-05-07
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种艺术风格化图像处理方法，具体涉及图像处理技术领域，本发明通过获取艺术风格化图像处理系统的运行状态系数，并将预设提取运行状态系数阈值进行对比，根据对比结果得到不同的控制指令，并根据不同的控制指令控制艺术风格化图像处理系统对原始图像进行处理，能够对艺术风格化图像处理系统处理原始图像进行及时的监测，使得最终输出的图像质量较高；另外，对于用户来说，艺术风格化图像处理系统能够根据实际情况自动调整处理过程，保证输出的图像质量和稳定性。这样可以提升用户体验，减少用户在使用过程中遇到的问题和不便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118071889A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311365740.0
申请日：2023-10-20
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T13/00 , G06T3/04 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解纠缠对抗学习模型的图像卡通化方法，首先构建特征解纠缠对抗学习（FDAL）模型，然后对FDAL模型预训练，通过改进的损失函数使生成器网络学会内容图像的分布，判别器网络不参与训练、不输入任何风格信息；再使用全部的损失函数对生成器网络和判别器网络进行交替双阶段的训练，对内容信息和风格信息进行学习，直到模型收敛为止，对训练完成的模型测试，输出卡通化结果。本发明设计双重编码器和无偏的转换模块用于解纠提取的内容风格特征并进一步融合提取的内容风格特征编码嵌入，并构建双结构风格学习判别器，通过改进的损失函数用于对抗性的学习这两种卡通风格表示，其处理高分辨率图像卡通化效果显著。
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公开(公告)号：CN116664912A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310469304.1
申请日：2023-04-27
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06V20/70 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及本发明涉及自主导航下的视觉SLAM领域，且公开了一种基于匹配精度和语义的双通道动态RGB‑D SLAM方法，首先基于FAST角点法设计回归自适应阈值算法，计算单帧特征提取阈值，提升特征匹配鲁棒性；其次出于动态特征与静态特征匹配结果的最大区别在于重投影误差而不是描述子汉明距离的考虑，在匹配优化中引入基于汉明距离的几何约束得到精匹配结果，利用匹配精度对帧进行场景分类；然后针对场景分类结果分别使用不同的动态特征检测方法，获得最终的匹配结果；最后基于最终的匹配结果解算与优化相机位姿，然后利用最终的匹配结果与位姿优化结果选择关键帧，实现vSLAM在动态环境下的跟踪效率、跟踪精度和建图效果上的整体提升。
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公开(公告)号：CN116592877A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310469280.X
申请日：2023-04-27
Applicant: 河南科技大学
Inventor： 付主木 , 刘雨轩 , 付致高 , 司鹏举 , 唐小林 , 陶发展 , 宋书中 , 王俊 , 马浩翔 , 董永生 , 冀保峰 , 高颂 , 王楠 , 王桐 , 陈启宏 , 张中才 , 朱龙龙
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车定位技术领域，且公开了一种复杂环境下基于最大相关熵视惯融合定位方法，首先采用图像对齐和IMU位姿解算策略估计相机位姿；然后采用逆深度滤波方法估计种子点深度；最后使用最大相关熵多状态约束扩展卡尔曼滤波对IMU与视觉进行位姿优化，并使用词袋模型的重定位算法防止系统丢失。本申请提供的一种复杂环境下基于最大相关熵视惯融合定位方法，利用图像对其及姿态解算对相机姿态进行优化，采用的最大相关熵多状态约束卡尔曼滤波将视觉和IMU信息融合，以达到适应更多复杂噪声环境下的车辆定位，本发明解决了在多噪声环境中，利用视惯融合定位达到安全的可靠的定位精度，使车辆安全的行驶出复杂环境路段。
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公开(公告)号：CN110060305B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910294845.9
申请日：2019-04-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 一种高精度简化式线阵相机标定方法，推出的线阵相机成像模型旋转矩阵中的内在联系r1Tr1＝r2Tr2＝1和r1Tr2＝0，以及A‑TA‑1形成的对称矩阵，形成超限方程只要选取2副以上不同角度或不同距离标定板中目标点坐标(X,Y)到成像点坐标(u)，就可得到2个以上的H矩阵，建立方程，求取参数B11，B12，B22，进而得到线阵相机的内外参数。本方法系统简单，未知参数求取少，对于线阵相机标定的应用具有重要意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN113358057A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110620936.4
申请日：2021-06-03
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明涉及一种飞机变形扫描检测设备及检测方法，检测设备包括检测系统、滑动轨道、滑动平台、数据处理与控制箱；检测系统包括结构光发射模块、结构光接收模块以及变形分析系统，结构光发射模块包括激光器、结构光透镜和激光控制器，结构光接收模块包括工业相机、镜头和相机控制器，变形分析系统包括激光器与工业相机同步系统、激光器与工业相机位置检测模块、无变形飞机模板数据库以及数据比对系统；数据处理与控制箱实现对无变形飞机模板数据库的查询，并通过数据比对系统完成比对以判断飞机是否存在变形。本发明采用结构光结合计算机视觉技术，检测设备和检测方法可行性强、操作简单、检测精准。
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