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公开(公告)号：CN119338716A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411421253.6
申请日：2024-10-12
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 基于RCP的多尺度融合迭代更新去雨图像处理方法属于计算机视觉技术领域。由于雨条纹的密度和方向不同，本发明直接在真实雨图上进行图像去雨，并相应提出金字塔特征提取模块LPB，采用卷积操作时融合不同大小的内核，具有基于不同大小的卷积核来获得多尺度特征，以多尺度方式捕获丰富的特征，解决图像重建过程中的细节恢复的问题。本发明还提出了一种在RCP图像进行迭代更新；并且提出了多尺度交互融合模块IMFB，解决了模型去中心化可能会导致的特征干涉问题，从而实现更好的融合RCP与图像的特征，来逐步将特征组合在一起，进而在复杂情况下有效去除全部雨纹，并同时保护图像的结构信息，重建高质量的无雨图像。
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公开(公告)号：CN117421591A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311334146.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种基于文本引导图像块筛选的多模态表征学习方法，属于计算机技术领域；包括准备预训练数据集，构建多模态预训练表征模型，对图像和文本进行特征提取，通过文本语义感知的图像块选择模块和视觉令牌摘要模块，获得与文本特征高度相关的图像特征。将文本特征和图像特征投影到公共嵌入空间，结合图文对比损失进行模态对齐。再将对齐后的特征送入跨模态编码器，结合图文匹配损失训练模型学习多模态表示。最后将多模态表示送入跨模态解码器进行语言建模。本发明通过文本特征引导模型聚焦于与文本相关性高的图像块，减少视觉序列中的冗余信息，提升模型计算效率，实现高效的细粒度交互，从而获得更好的多模态表示。
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公开(公告)号：CN116907647A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311175137.6
申请日：2023-09-13
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 一种空间光调制的抗强光干扰的偏振成像装置及成像方法，涉及光学探测领域。解决现有大多数成像装置受目标波长的限制，难以区分目标反射的光强和干扰光强，不能抵抗强光的干扰；缺少自适应光圈调节技术，难以自动获取对比度最大，清晰度最高图像的问题。本发明提供以下方案：所述装置包括空间光调制系统、图像清晰度评价系统和自适应光圈自动调节系统；空间光调制系统用于采集光信号，并将光信号调制之后产生电信号，并将电信号发送给图像清晰度评价系统；图像清晰度评价系统将电信号发送给自适应光圈自动调节系统；自适应光圈自动调节系统用于接收电信号，并将电信号调整光圈值和图像清晰度并输出至空间光调制系统。适用于光学探测工作过程中。
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公开(公告)号：CN116662478A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310371221.9
申请日：2023-04-10
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供了基于知识图谱嵌入与路径信息的多跳检索方法和系统，本方法首先是获得自然语言问句、问句的主体实体、问句的答案和答案的关系路径；其次，对知识图谱中所有实体和关系进行嵌入表示；再次，对自然语言问句进行问题嵌入；之后，对关系路径进行路径嵌入；然后，使用主体实体嵌入、问题嵌入和问题答案嵌入进行拼接；将上述拼接向量与自然问句嵌入送入关系记忆网络，得到重映射的问题嵌入；最后，将重映射的问题嵌入和主体实体嵌入送入评分函数，并选择得分最高的实体作为预测结果；本发明用于增强检测知识图谱多跳问答检索中问句嵌入与实体嵌入之间潜在的依赖关系以及引入多路径评分来增加检索系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115761385A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211417897.9
申请日：2022-11-14
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T5/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多尺度生成对抗算法的单幅图像去雨方法，属于图像去雨处理技术领域，包括数据集准备、建立去雨模型、设计去雨网络、网络训练以及网络测试。本发明在生成器提出多尺度LSTM特征提取模块，在判别器提出多尺度特征提取模块，在多种类型的有雨图像上进行更加有效的去雨，具有良好泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108776994A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810507622.1
申请日：2018-05-24
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 基于真三维显示系统的Roesser模型及其实现方法，属于多维系统控制理论技术领域，为了解决现有技术存在的问题，真三维显示系统的Roesser模型实现法将三维位置坐标与一维时间坐标相结合，对三维体空间中的体素点进行状态空间表示，根据系统的线性因果性，通过已知的传递函数，构造初始矩阵，对其进行初等变换和补充运算，从而得到Roesser实现矩阵；相较于已有方法，该实现方法得到的实现矩阵阶次更低，可以分析各变量对实现矩阵的影响，因此既能简化系统数学表达，又有利于系统分析与设计，具有极高的应用价值。
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公开(公告)号：CN103955444A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410155144.4
申请日：2014-04-17
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 一种基于FPGA可编程逻辑门阵列的多核处理器系统，属于半导体芯片技术领域。包括FPGA芯片和外围电路芯片，他们通过板间互联总线连接；FPGA芯片包括SDRAM控制器二等，SDRAM控制器二与其他部分通过I/O总线互联；处理器通过资源网络接口与路由器连接；网络控制器与I/O总线连接；路由器通过片内互联总线进行互联，并于PFGA芯片内进行网络拓扑结构拓展；相邻FPGA芯片的路由器通过板间互联总线连接；外围电路芯片包括SD卡等，SD卡通过数据线与SD卡控制器连接；SDRAM控制器一通过数据线与SDRAM控制器连接；网络控制器与I/O总线连接。本发明结构简单，处理效率高有着很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN119516533A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411312950.8
申请日：2024-09-20
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 融合多传感器信息的三维目标检测与跟踪方法，属于计算机视觉技术领域，通过采集相机和雷达图像信息，将相机图像和激光雷达点云融合可以弥补单一模态的缺陷；利用2D+3D数据的多重数据耦合方法来进行多目标跟踪，通过摄像机识别遥远的物体，当物体进入激光雷达感应范围的时候，激光雷达可以进行更精确的定位，使用激光雷达提供的更精确的3D位置来修正目标在2D图像中的位置估计。本发明用来解决复杂道路条件下目标识别不准确、目标遮挡等问题；传统的单一模态的三维目标检测算法不能有效的融合多传感器数据的优势，难以精确的识别远处或者复杂道路条件下的物体。
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公开(公告)号：CN117496312A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311350434.X
申请日：2023-10-18
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V20/64 , G06V10/766 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合算法的三维多目标检测方法属于计算机视觉技术领域。本发明在点云处理器中利用点云类感知和质心感知下采样层(CA)和特征传播层(FP)进行点云特征提取，在图像处理器中提出全维度动态卷积层进行图像特征提取，在点云和图像两种数据流中得到更高质量的特征信息，减少了信息损耗，提高信息量较小的目标的准确率与召回率，对于远处行人或非机动车等信息量较小的目标检测有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN115775316A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211471248.7
申请日：2022-11-23
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 基于多尺度注意力机制的图像语义分割方法，属于计算机视觉研究技术领域，设计图像金字塔，用以捕捉图像中存在的不同尺度的特征，大尺度图像有利于捕获小目标特征，小尺度图像有利于捕获大尺度特征；图像金字塔中每个图像并行的经过分割网络产生多个分割结果，使用自注意力机制将其融合，得到最后的预测图；本发明可解决在复杂场景分割中，同一物体存在不同尺度导致分类困难，解决小尺度目标漏割，大尺度目标误割，目标分割边缘不清晰等问题。
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