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公开(公告)号：CN115909112A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211653085.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种多尺度差分深度特征融合的无人机高光谱遥感图像农田利用变化检测方法与系统，属于信息处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取目标区域遥感影像；S2：对获取的目标区域遥感影像进行预处理，获得训练样本数据；S3：将部分标记样本输入多尺度差分特征融合网络进行训练；S4：训练完成后对完整图像进行变化检测获得结果。本发明所述方法和系统的性能优于其他的高光谱图像农田变化检测方法，本方法可以更好地获得和分析变化成分，并且在检测细小变化方面比其他方法具有优势。
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公开(公告)号：CN107292339B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201710457953.4
申请日：2017-06-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的无人机低空遥感影像高分地貌分类方法，在待处理遥感图像中分别选择常见且有代表性的各种地貌，以分别作为各种地貌的训练样本；将每种地貌的训练样本，分别提取颜色特征和纹理特征；然后将颜色特征和纹理特征进行融合，将融合后的特征利用分类方法进行分类学习，得到每种地貌的分类模型；将待分类的无人机低空遥感影像同样进行颜色特征和纹理特征提取并融合，最后根据分类对象融合后的特征，并结合得到的每种地貌的分类模型，利用分类器即可将分类对象划分为某种地貌，由此实现无人机低空遥感影像的分类。本发明能够更有效快速地提取出鉴别特征，且使分类结果更准确。
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公开(公告)号：CN105760839A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610096077.2
申请日：2016-02-22
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/00523 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征流形学习与支持向量机的轴承故障诊断方法，1)通过加速度传感器采集每种工况下滚动轴承在不同转速的振动加速度信号作为训练样本；2)对训练样本分别提取时域、频域和时频域特征参数；3)进行流行学习得到低维流形结构；4)通过传感器采集待测滚动轴承在转动时的振动加速度信号作为测试样本；5)提取测试样本的时域、频域和时频域特征参数；6)对测试样本进行流形学习得到低维流行结构；7)采用支持向量机分类方法对测试样本与训练样本进行匹配，将与测试样本最为匹配的训练样本所属的工况类别判定为测试样本的工况类别。本方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN101256167B
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN200810069564.5
申请日：2008-04-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N27/416
Abstract: 本发明公开了一种微阵列生物传感器的读出电路，包括缓冲输出单元，以及一个与微阵列生物传感器输出端连接的恒电位仪电流积分单元，该恒电位仪电流积分单元为微阵列生物传感器的工作电极和对电极之间提供一个恒定的偏置电压，并将来自于微阵列生物传感器的电流信号转换为电压信号；以及一个连接于恒电位仪电流积分单元与缓冲输出单元之间的相关双采样单元，该相关双采样单元采样恒电位仪电流积分单元输出的电压信号并作去噪处理后输出到缓冲输出单元。本发明能消除生物微电极传感器输出信号中的噪声信号，提高生物微电极传感器输出信号的信噪比。
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公开(公告)号：CN100565554C
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200710093180.2
申请日：2007-12-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了基于万有引力场转换、分水岭算法和Canny算子相结合的人耳图像边缘提取方法。其包括第一：利用万有引力场转换对原始图像进行预处理，把噪声和光照的影响降低，强化边缘信息；第二：使用分水岭算法对图像进行有效的分割，获得一个只包含人耳的最小封闭区域；利用分水岭算法对人耳的外侧边缘进行提取；接着利用所提取的边缘具有封闭性的特点，分割出仅包括人耳内侧区域的图像；第三：利用Canny算子对图像小细节敏感的特性，对内侧部分的边缘进行提取。最后将人耳图像外部和内部边缘进行合成，最终得到完整的人耳边缘曲线。本方法得出的耳朵边缘图像比较清晰完整，比单一采用其他方法效果更好，为后续特征提取及识别提供了较好基础，有望提高识别效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100495427C
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200710092439.1
申请日：2007-07-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明请求保护一种复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法，它包括复杂背景下的人耳检测和多信息融合的人耳识别两大步；在人耳检测中可以根据不同应用场合，获取包含人耳在内的人体侧面的图像序列或者静态彩色图片；并对这些图片进行分析，将人体图像从复杂背景下提取出来，然后再对人耳进行进一步的精确定位，获得一个包含人耳图像的最小矩形区域；在人耳识别中对人耳图像利用基于万有引力场转换算法提取出的势能阱个数进行粗分类，同时采用分水岭算法提取人耳边缘，并对这些边缘信息采用H′SDMHD提取人耳特征，在粗分类的基础上实现最终识别。本发明能够实现复杂背景下的人耳检测和人耳识别，完成从人耳的自动检测到识别的全过程，形成利用人耳作为特征，对身份进行识别的完整系统。
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公开(公告)号：CN101266646A
公开(公告)日：2008-09-17
申请号：CN200810069589.5
申请日：2008-04-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种融合小波分析与矩特征的人耳图像识别方法，其特征在于所述方法有以下步骤：(1)对采集的人耳图像进行预处理：用小波变换模极大值对采集的人耳图像去噪，提取人耳图像边缘，得到小波分解各尺度下模极大值边界图像；(2)提取人耳图像的特征值：利用改进的小波矩不变量算法计算小波矩不变量值，用于提取人耳图像的特征值；(3)识别人耳：将步骤(2)得到的人耳图像的特征值进行加权以及分类，对人耳进行识别。本发明通过小波模极大值与改进小波矩不变量算法对人耳特征值进行提取，不但计算准确度高、计算速度快，并可以提高在光照不均、光照变化、噪声干扰环境下采集的人耳图像的识别率。
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公开(公告)号：CN101246623A
公开(公告)日：2008-08-20
申请号：CN200810069481.6
申请日：2008-03-19
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种楼层位置提醒系统，包括接受终端和探测终端，接受终端由残障人士随时携带，探测终端安装在需要提醒的地方，还包括有综合管理中心，所述综合管理中心负责对接受终端与探测终端进行统一管理，在残障人士进入大楼时，由综合管理中心向接受终端输入该残障人士的基本信息，所述接受终端与探测终端通过Zigbee技术进行无线通讯，将探测到的距离信息发送给接受终端，给残障人士位置提醒。该系统可以从残障人士的类型，设置不同的提醒方式，为残障人士提供人性化的服务。
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公开(公告)号：CN101162503A
公开(公告)日：2008-04-16
申请号：CN200710093030.1
申请日：2007-11-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种利用改进Hausdorff距离提取识别人耳特征的方法。本发明通过对人耳图像的预处理，包括人耳图像的采集、非肤色噪声的去噪、空间尺寸归一化和光照补偿等，得到标准人耳图像。再采用灰度形态学梯度和局部阈值分割的方法提取人耳边缘特征，得到标准人耳边缘图像。采用本发明方法，通过标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离，减小了点集非轮廓边缘线段点(外野点)的影响，得到较好的抗噪性能，增强了基于Hausdorff距离获得的特征值用于人耳边缘图像识别的准确性，使得对人耳的识别率大大提高。
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公开(公告)号：CN1266642C
公开(公告)日：2006-07-26
申请号：CN200310110720.5
申请日：2003-10-09
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明是一种基于多类别的人脸分类识别方法，包括以下步骤：利用三维摄像系统摄取各区人脸图像，建立人脸图像数据库；根据一定的分类准则，将人脸按特征分为多个类别；根据各类别人脸几何和结构的自然特征，定义人脸的2 3个几何特征点和16个特征向量；利用分类器对人脸几何特征进行分类识别；最后结合常规的基于代数特征的方法完成人脸的最终识别。本发明在进行人脸的识别分析时，首先使用本发明所提供的方法进行分类识别，当判定了该人脸所属类别时，再在该类人脸图像库中进行识别分析，从而提高人脸的识别效率，减少各类的人脸图像数目，能大幅度提高大容量人脸图像数据库的人脸识别效率，对越大的人脸图像数据库，效果越明显。
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