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公开(公告)号：CN114972752B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210516623.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/26 , G06F17/16 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级交叉注意网络的实时语义分割的方法，包括：准备训练、测试用的图像数据集；构建基于交叉注意机制的轻量级实时语义分割网络，包括编码器和解码器，编码器仅去除ResNet18尾部的全连接层以后的部分，其余部分保持不变，解码器包括两个CSCA模块和一个CAB模块；使用训练好的网络模型得到图像语义分割结果。本发明提出的CSCA模块使用条状交叉亲和运算来生成通道注意力权重向量，以实现经济的浅层特征选择及多尺度特征混合，从而使网络的分割轮廓更清晰，引入解码器的噪声更小；CAB模块通过捕获水平和垂直空间维度之间的交叉信息以获取远程交叉上下文信息，有效地消除了卷积神经网络(CNN)无法捕获远程上下文信息的限制。
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公开(公告)号：CN118037585A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410047010.4
申请日：2024-01-12
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本申请具体涉及一种端到端的图像去雾方法、装置及介质。方法包括：S10、以训练样本集的有雾图像作为输入，去雾图像作为输出，构建网络去雾模型；S20、对有雾图像进行多尺度特征提取，获取第一特征图像；同时通过分辨率降低后的有雾图像进行下采样特征提取，获取第二特征图像；S30、分别对第一特征图像和第二特征图像的多尺度特征与风格特征进行针对性强化；S40、将强化后的第一特征图像和第二特征图像聚合，获取去雾图像；S50、根据训练样本集的无雾图像，对去雾图像的去雾效果进行评测，优化网络去雾模型的参数，训练至网络去雾模型稳定；S60、将获取的真实图像输入网络去雾模型，获取图像输出。本申请具备去雾较彻底、失真及丢失率小等优点。
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公开(公告)号：CN117686935A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410123299.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/385 , G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/396 , G01R19/00
Abstract: 本发明提供了一种基于电压概率密度的电池RUL预测方法，包括：以多条电压概率密度曲线a的峰值对应电压的正负0.05V范围作为特征电压区间，计算不同循环周期下且在特征电压区间内的电压概率密度分布，并绘制电压概率密度曲线b；提取不同循环周期下电压概率密度曲线b的峰值，并绘制出电压概率密度峰值曲线，将其作为健康特征HF；将健康特征HF作为电池的特征数据序列#imgabs0#，并利用特征数据序列#imgabs1#和电池容量数据构建岭回归容量预测模型，得到容量预测值C。本方案通过绘制电池的电压概率密度峰值曲线作为健康特征HF，实现了预测过程只需收集特征电压区间内的数据，大大降低了数据计算量，从而提高了处理效率。
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公开(公告)号：CN117422988A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311168734.6
申请日：2023-09-11
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种低空目标图像自动标注方法、装置及终端和存储介质，本申请提供的一种低空目标图像自动标注方法包括以下步骤：根据所述终端的图像捕捉设备的捕捉操作获取原始图像信息；将所述原始图像信息输入目标标注网络模型获取低空目标图像的标注结果，其中，所述目标标注网络模型为根据多个数据集样本以及多个数据集样本对应的低空目标图像标注结果，训练获取的模型；所述目标标注网络模型包括：骨干网络、特征分离模块、信息聚合模块、分区上下文模块和检测网络。基于本申请提供的方法、装置等，至少具有模型配合度高、自动标注精确等优点。
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公开(公告)号：CN116824272A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311006238.0
申请日：2023-08-10
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/73 , G06V10/24 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体为基于旋转特征的特征增强目标检测方法，包括以下步骤：对输入的三维特征图[C,H,W]分别进行90°、180°、270°旋转，得到四组三维特征图，将四组三维特征图分别通过RTC模块，经Reshape操作、卷积、GeLU激活函数、卷积、Bach Normalization函数归一化、GeLU激活函数得到四个角度F'1,F'2,F'3,F'4。该基于旋转特征的特征增强目标检测方，通过对特征图进行旋转不同的角度，使得模型获得不同角度的特征，增加特征的多样性，再通过注意力机制使得模型关注更加重要的部分，以提高目标检测模型的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115334551A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211264605.2
申请日：2022-10-17
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于契约理论的任务卸载与资源分配优化方法及系统。首先建立基站和边缘服务器的模型，针对任务卸载场景，计算基站和边缘服务器的效用；然后构建基于契约理论的边缘计算网络任务卸载与资源分配联合优化目标函数，最后通过数学方法和遗传优化算法求解基于契约理论的边缘计算网络任务卸载与资源分配联合优化目标函数，获取最优的契约项。本发明提出的基于契约理论的激励方法以实现任务卸载和资源分配，并保证基站效用的最大化。同时，本发明还首次引入计算激励来平衡计算任务卸载和资源分配，可以实现实时高效的任务卸载和资源分配。
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公开(公告)号：CN112015104A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010825446.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418 , G08C17/02 , G10L15/22
Abstract: 本发明涉及智能家居技术，具体涉及一种语音交互下的智能家居无线控制系统，采用LD3320芯片语音模块对语音信号进行采集，将所采集语音信号进行处理生成ID并与语音库进行匹配，匹配所得到的语音信号ID通过LPC11C14芯片实现外围器件的驱动；通过第三方终端图形化界面利用Wi-Fi模块将控制指令传输到ZigBee终端网络；进行Wi-Fi数据格式到ZigBee数据格式的解析并通过异步串口通信协议发送给ZigBee协调器；ZigBee协调器将控制信号传送至ZigBee终端节点完成硬件的控制。该系统具有语音交互和无线通信控制功能的智能家居控制系统，能使人机交互更加简单方便、且价格低廉。
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公开(公告)号：CN111667444A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010478064.8
申请日：2020-05-29
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，主要涉及一种基于多通道残差网络的图像压缩感知重建方法。本发明首先利用全卷积网络对输入数据进行测量，随后使用反卷积网络对测量信号进行初始重建，最后利用空洞卷积组成的多通道网络完成图像的深度重建。本发明能有效提高测量效率，输入为完整图像，不需要分块处理，且高精度重建原始图像重建，避免了分块效应。
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公开(公告)号：CN110781773A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910958540.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差神经网络的道路提取方法，基于残差神经网络，采用了编码器-解码器的网络结构，同时结合了空洞卷积模块(Dilated Convolutional Module,DCM)，提取更高维的特征信息；还采用多尺度特征融合的方法，学习更多低维和高维的特征，从而分割出准确的道路结构。本发明能显著提高了复杂背景下的道路提取效果。高分辨率遥感图像所包含的地面物体信息十分丰富，尤其对小尺度目标成像更加清晰。本发明能够解决车辆、绿化带和建筑物的阴影与遮挡对道路提取形成的干扰，对于光照不均以及对比度低的高分辨率遥感图像中的道路提取也有很好的效果。
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公开(公告)号：CN110717523A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910891399.X
申请日：2019-09-20
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于D-LinkNet的低质量文档图像二值化方法，首先将彩色文档图像降维处理为灰度图像；然后对步骤1中获得的灰色图像，进行数据裁剪与扩增，获得统一大小的文档图像；接着将步骤2中获得的文档图像输入D-LinkNet模型中，训练D-LinkNet模型；通过反向传播优化损失函数；最后对图像进行测试得到二值化图像；本发明可以有效提取图像文本特征，忽略不重要信息，从而有效分割文本与背景；转移学习可以加速网络收敛，而且可以毫无损失的提升性能；采用扩张卷积可以在增加特征点感受野的同时保持细节信息。
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