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公开(公告)号：CN104766283B
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201510177721.4
申请日：2015-04-15
Applicant: 中北大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种墓葬壁画图像的数字化修复方法，属于数字图像修复领域。该方法利用全变分数学模型对墓葬壁画图像进行分解，得到卡通图像；在优先级计算中加入结构因子项，并利用卡通图像驱动待修复边缘点的优先级计算；以优先级最大的点为中心构建修复块，并在已知区域搜索与其欧氏距离最小的样本块；计算修复块和样本块的均值像素差平方和，并与设定阈值进行比较，自适应地调整修复块尺寸，直到满足复制条件，进行样本块复制和边缘更新；最后，检查待修复区域，不为空则迭代上述步骤，直至完成修复。该方法克服了已有方法修复中产生的不连贯和过延伸等问题。本发明主要用于（但不限于）墓葬壁画图像的虚拟修复。
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公开(公告)号：CN104978745B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510359498.5
申请日：2015-06-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于图像变化检测技术领域，具体涉及一种高分辨率可见光图像目标变化检测方法。本发明主要解决现有方法直接对全局进行检测导致目标误检率高的问题。本发明高分辨率可见光图像目标变化检测方法包括以下步骤：(1)：输入图像I1和图像I2；(2)：对图像I1、I2处理得到结构图像I′1、I′2；(3)：将图像I1、I2、I′1、I′2分为方形块；(4)：计算I′1、I′2分块后相同位置间的熵值差；(5)：计算I1、I2分块后相同位置间的结构相似度；(6)：将熵值差和结构相似度分别按各自的判断条件判定，确定出存在变化目标的图像块；(7)：计算图像块的对数比差异图与均值比差异图，并将两幅图融合获得融合差异图；(8)：将融合差异图处理得到最终变化目标图像；(9)：保存并输出。
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公开(公告)号：CN103530853A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310486819.9
申请日：2013-10-17
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及图像融合技术，具体为红外光强图像和红外偏振图像增强融合方法，解决现有红外融合图像固有的边缘区域失真、对比度低的问题。本方法按如下步骤进行：对红外光强图像和红外偏振图像分别进行支持度变换，得到低频图像和支持度序列图像；用数学形态学的顶帽变换分别提取明亮信息和黯淡信息；对明亮信息图像和黯淡信息图像增强；对两个最后一层的低频平均图像和两增强图像融合，得到低频增强融合图像；对低频增强融合图像和用取大法合成的支持度序列图像进行支持度逆变换得到最终的合成图像，该合成图像目标与背景的对比度增强，边缘区域失真低。
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公开(公告)号：CN118736364A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410799468.5
申请日：2024-06-20
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及红外图像弱小目标检测领域，具体为一种稀疏注意力和多尺度特征融合的红外小目标检测网络框架，在网络下采样、感知中引入特征图组，增强小目标特征图组的权重，提高小目标的表征能力；在跳连接中引入全连接层，从全局感受野中抑制结构相似的背景，从而提高目标与背景的对比度；利用Biformer模块学习小目标和背景之间的远程关系，有效弥补细节纹理特征匮乏的不足，提高了特征的表达能力；采用自适应非对称融合模块，充分挖掘红外弱小目标的浅层空间特征和深层语义特征，从高、低层特征中融合多尺度上下文信息。完成对真实目标和背景噪声的像素分类，得到真实目标检测结果。
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公开(公告)号：CN113822352B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111078520.0
申请日：2021-09-15
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提出了基于多特征融合的红外弱小目标检测方法，先基于红外弱小目标局部灰度值大的特性，利用目标与邻域背景的灰度对比度对真实目标进行增强、部分复杂背景进行抑制。其次，利用红外弱小目标自身灰度信息符合二维高斯分布的特性，通过计算红外弱小目标边缘像素点与中心像素点之间的距离和灰度差的协方差来检测目标，得到显着图一。再次，利用红外弱小目标与邻域相似度低的特性，通过计算相似性因子来检测目标，得到显着图二。最后，将显着图一与显着图二进行点乘，通过融合红外弱小目标多种特性得到最终显着图，对最终显着图计算简单阈值进行分割得到最终检测结果。本发明有效抑制了红外图像中的复杂杂波，同时提升了弱小目标检测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112135262B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202011051345.1
申请日：2020-09-29
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能量收集和ZigBee的隧道人员定位系统，包括人员移汇聚节点、地面固定无线传感器节点、地面汇聚节点和监控中心，所述的汇聚节点包括定位模块、传感器节点和电源模块，所述的电源模块连接能量收集器，所述的能量收集器为电磁式振动能量收集，所述的能量收集器将人员随机运动时产生的动能转换为电能，并存储在电源模块。本发明的系统能量采集、转换与存储能够有效地回收利用隧道内人员活动过程中产生的人体动能，大幅延长ZigBee测距定位模块的工作时长，同时在紧急状态发生时为搜救提供必要信息，避免由于设备能量消失而失去救援目标。
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公开(公告)号：CN113281053B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202110556619.0
申请日：2021-05-21
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了基于立体车库的非接触式声学监测与LoRa传输系统，包括立体车库，在智能立体车库的每一个升降平台安装四个无线传感器节点，利用声音传感器对汽车进入车库后的声音信号进行采集，并通过LoRa进行数据传输，四个无线传感器节点将收集到的声音传输到上位机，上位机利用声源定位法来判断汽车发动机的位置和状态，本发明还公开了基于立体车库的非接触式声学监测与LoRa传输方法。本发明不需要新的电线和网络电缆，安装方便灵活。对于现有的智能立体车库只需要在升降平台直接安装即可，不需要重新布线。传输方法采用LoRa自组织分簇网络，可以远距离监控多个进出口，减少了进出口的值班人员。
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公开(公告)号：CN116645666A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310594629.2
申请日：2023-05-25
Applicant: 中北大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像描述方法和图像融合方法，尤其涉及多波段图像描述生成方法，具体为基于特征融合的多波段图像描述生成方法。在将红外探测成像引入图像描述领域并建立可见光图像‑红外图像描述数据集的基础上，首先使用多层卷积神经网络分别对可见光图像和红外图像提取特征；再根据不同探测波段的互补性，设计特征融合增强模块在空间级和通道级实现特征的融合增强；最后，构建注意力机制增强模块，建立图像和文本的深度关系，消除传统加性注意力机制产生的噪声，实现多波段图像描述生成，可用于安防监控和军事侦察等复杂场景理解。
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公开(公告)号：CN113623629B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202111126296.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 中北大学
IPC: F22B31/08
Abstract: 本发明提供了一种互补均温板的蒸汽锅炉，包括上锅筒、下锅筒和连接在上锅筒和下锅筒之间的上升管和下降管，所述上升管内设置从上升管内壁向上升管中心延伸的均温板，沿着高度方向，上升管内壁设置多层均温板；A层均温板设置多块，A均温板之间设置间隔，A均温板等间隔设置，B层是A层的相邻层，从流动方向观察，B层均温板设置在A层的间隔位置处。通过相邻层的均温板位置互补，能够使得流体能够在上升管内充分的互相运动到相反位置，保证充分混合均匀。
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公开(公告)号：CN113623628B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202111126286.4
申请日：2021-09-26
Applicant: 中北大学
IPC: F22B31/08
Abstract: 本发明提供了一种蒸汽锅炉，包括上锅筒、下锅筒和连接在上锅筒和下锅筒之间的上升管和下降管，所述上升管内设置从上升管内壁向上升管中心延伸的均温板，所述均温板包括从内壁延伸的第一弯曲壁和第二弯曲壁，第一弯曲壁和第二弯曲壁朝向流体流动方向弯曲延伸，沿着高度方向，上升管内壁设置多个均温板。本发明提供一种新式结构的蒸汽锅炉，通过在上升管内设置均温板尺寸越来越小，以减轻流动阻力，在阻力减小以及材料成本节省的程度上，所述的均温效果达到基本相同的效果。
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