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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101504363A
公开(公告)日：2009-08-12
申请号：CN200910071567.7
申请日：2009-03-18
Applicant: 哈尔滨商业大学
IPC: G01N21/35
Abstract: 一种基于近红外光谱分析的食用油脂酸价检测方法，本发明涉及一种利用近红外光谱分析技术对食用油脂酸价进行检测的方法，是为了解决在实际生产中，传统的实验室检测化验方法只能进行间断操作、无法实现既准确又快速的在线检测等问题。用近红外光谱分析技术检测油脂酸价通过以下步骤来实现：一、校正集样本光谱的建立；二、光谱数据的预处理；三、基础数据的测定；四、校正模型的建立；五、校正模型的验证；六、待测样本的分析。用本发明方法可有效地消除人为误差，缩短检测周期，实现了油脂加工过程中酸价在线检测和调控。
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公开(公告)号：CN112966715B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110144794.9
申请日：2021-02-02
Applicant: 哈尔滨商业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于多尺度视觉词包模型的商品图像特征描述方法，解决了采用现有视觉词包特征描述方法的商品图像分类效果不佳的问题，属于图像分类领域。本发明包括：对2倍升采样的商品图像进行小波多尺度分解，提取多尺度特征点，进行边缘填充，在边缘填充后的图像上划定图像的局部区域，利用SURF局部特征与量化归一的颜色矢量角特征对划定的局部区域进行描述，并通过串行融合得到最终的局部区域特征的描述子；对局部区域特征进行聚类，形成词包；对每个局部区域特征与词包中的词特征向量进行距离度量，给局部区域特征编码，使用对角同心矩空间模型进行特征汇聚形成图像描述子，并进行降维，获得视觉词包特征向量；将获得的视觉词包特征向量用分类器分类。
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公开(公告)号：CN112966715A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110144794.9
申请日：2021-02-02
Applicant: 哈尔滨商业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于多尺度视觉词包模型的商品图像特征描述方法，解决了采用现有视觉词包特征描述方法的商品图像分类效果不佳的问题，属于图像分类领域。本发明包括：对2倍升采样的商品图像进行小波多尺度分解，提取多尺度特征点，进行边缘填充，在边缘填充后的图像上划定图像的局部区域，利用SURF局部特征与量化归一的颜色矢量角特征对划定的局部区域进行描述，并通过串行融合得到最终的局部区域特征的描述子；对局部区域特征进行聚类，形成词包；对每个局部区域特征与词包中的词特征向量进行距离度量，给局部区域特征编码，使用对角同心矩空间模型进行特征汇聚形成图像描述子，并进行降维，获得视觉词包特征向量；将获得的视觉词包特征向量用分类器分类。
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公开(公告)号：CN106649611A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611076051.8
申请日：2016-11-29
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 一种基于邻域旋转直角模式的图像检索方法，本发明涉及基于邻域旋转直角模式的图像检索方法。本发明了解决现有技术在阈值的选择上具有局限性，选择灰度图像损失了图像部分信息，导致查全率和查准率低的问题。本发明步骤为：一：分离彩色图像R、G、B三通道色，分别对三通道色进行二维离散小波变换，取三通道色的低频子带，作为所选平面；二：基于VLBP模式根据步骤一所选的平面提取局部模式；三：使用邻域旋转直角模式计算局部模式的邻域旋转直角模式值；步骤四：将邻域旋转直角模式值形成的特征向量与图像数据库进行特征相似度度量，使用查全率以及查准率对图像检索结果进行评价。本发明应用于图像检索领域。
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公开(公告)号：CN103559701A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310444856.3
申请日：2013-09-26
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 基于DCT系数熵的二维单视图像深度估计方法，涉及一种二维单视图像深度估计方法。它解决了现有二维单视图像深度估计方法准确度低的问题。其方法：对于待处理图像中的每个像素(i，j)，以该像素为中心选取N×N大小的窗口作为子图像；N为正整数；i和j均为正整数；然后并对该子图像做DCT变换；设定量化步长，然后对子图像DCT系数进行量化，然后计算其系数熵，并将该熵作为像素点(i，j)的模糊程度的度量；采用步骤一和步骤二的方法遍历图像中的每个像素点，得到每个像素点所对应的小波系数熵，然后通过线性映射把熵值映射到8bit的深度值域，得到像素级的深度图，完成基于DCT系数熵的二维单视图像深度估计。本发明适用于二维单视图像深度估计。
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