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公开(公告)号：CN112395919B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910756598.X
申请日：2019-08-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征度量学习的离线签名鉴伪方法和系统，包括数据库模块、图像采集模块、签名预处理模块、签名特征提取模块、分类决策模块。其中图像采集模块负责采集用户的个人信息及签名图像；签名预处理模块负责对录入系统的待检测图像进行预处理；签名特征提取模块负责对经过预处理后的图像进行动态特征和静态特征的提取，并对得到的特征值进行归一化处理，最后得到按序连接的图像特征数组；分类决策模块负责运用深度多特征度量方法将待测样本与共享层及分离层进行欧式距离计算，将结果作为衡量两个个体间差异大小的度量。本文提出的离线签名鉴伪系统在鉴伪过程中具有良好的鲁棒性和有效性，且鉴伪结果更稳定，误差更小。
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公开(公告)号：CN110189344B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910332865.0
申请日：2019-04-24
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06T7/13 , G06T7/11 , G06T5/30 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种电力刀闸图像中直线段提取方法，首先对目标图像进行预处理，预处理包括边缘检测、二值化、形态学处理和图像细化等步骤；利用Hough算法对预处理后的目标图像进行直线检测，将检测结果作为先验直线段；再获取距离先验直线段较近的点集，进行基于最小二乘法的直线拟合，得到粗拟合直线；将距离粗拟合直线进一步处理得到精拟合直线段；利用Mean‑shift算法对精拟合直线段进行距离聚类，从而将位置相似的直线段剔除，得到去重直线段；最后通过Mean‑shift算法对去重直线段进行角度聚类。本发明的方法提升了电力刀闸图像中直线段提取的完整性，也提高了直线段提取的准确率。
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公开(公告)号：CN112418210B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910768833.5
申请日：2019-08-20
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种杆塔巡检信息智能分类方法，包括定位出各杆塔标识牌图像中的杆塔标识牌；对所述杆塔标识牌进行提取和校正，形成新的杆塔标识牌；识别出各新的杆塔标识牌中的标识牌文本；对各标识牌文本进行分类存储，完成杆塔巡检信息智能分类方法。本发明能够有效地检测、定位并提取图像内的杆塔标识牌，并对其进行矫正处理，提高了后续识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114677338A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210241575.7
申请日：2022-03-11
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的线缆表面缺陷实时检测方法和系统，其中的检测方法包括步骤：1、构建线缆缺陷检测网络，所述网络包括：并行的三路特征提取分支，所述三路特征提取分支的输入均为线缆表面图像，输出均为提取的图像特征；三路特征提取分支的输出按不同权重级联后依次输入三层全连接层获取缺陷分类，输出线缆表面图像是否有缺陷；2、采用训练集对所述线缆缺陷检测网络进行训练；3、采用测试集对训练后的线缆缺陷检测网络进行调优；如准确率和召回率不符合预设的要求，则进行再次训练；4、实时采集线缆表面图像，输入到训练好的线缆缺陷检测网络中，获取检测结果。该方法能够提取线缆表面图像的缺陷特征，进而提升检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114484148A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210138088.8
申请日：2022-02-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉显著性感知的地下管道检测机器人系统，由智能小型管道机器人硬件与障碍目标智能检测软件两部分组成，硬件包括一个内设控制模块固定于管道机器人内部；步进电机固定于管道机器人主体两侧；编码轮与动力轮相连，其上连接有编码器；导电滑环与步进电机相连；导线经导电滑环传输数据至外部图像处理单元；摄像头固定于管道机器人前侧，捕获管道内部图像，并将图像传输至外部图像处理单元；机械臂连接步进电机与动力轮，外部图像处理单元通过分析捕获的地下管道内部图像，根据超像素分割结果构建图模型与变分显著模型，迭代求解变分显著模型，直至能量收敛，获得最优解，依据人眼视觉注意机制，实现管道内部异常目标的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114048803A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111303969.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 浙江宁海抽水蓄能有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的岩石风化度分类方法，包括：将获取的岩石图像输入构建的决策森林模型中进行边缘检测，得到结构化森林边缘检测图；基于岩石图像，主干网络提取岩石特征图像；基于结构化森林边缘检测图，主干网络提取岩石边缘特征图像；全局注意力模块将岩石特征图像与岩石边缘特征图像融合后，预测所属的风化程度类型。本发明利用结构化随机森林算法对岩石图像进行边缘检测，融合岩石图像与岩石边缘图像，准确地预测输出岩石的风化程度，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN113989164A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111404314.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种水下彩色图像复原方法、系统及存储介质。方法中提出了背景光偏移假设，并基于此建立背景光修正的水下成像模型，将水下图像分解为雾天图像和水下偏移分量；利用单目深度估计网络获得水下图像的相对深度并将其转化为绝对深度，结合深度图估计全局背景光并基于背景光偏移假设将水下图像背景光修正为雾天图像背景光；再利用非线性最小二乘拟合获得水下偏移分量，从而实现水下图像去水并得到雾天图像；最后，优化去水后的含雾图像的透射率，并结合修正后的背景光实现图像复原。因此，本发明提供的方法将水下图像复原问题转化为雾天图像复原问题，从而可以有效消除水下图像的颜色失真和雾状模糊。
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公开(公告)号：CN112819723A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110161528.7
申请日：2021-02-05
Applicant: 河海大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种高能X射线图像盲复原方法及系统。首先，根据高能X射线图像灰度分布集中且连续的特性，提出图像区域极值的定义；然后，采用l0范数约束图像的区域极值和模糊核，结合图像的梯度先验，在MAP框架上构建图像盲复原模型；接着，通过半二次分裂法及快速傅里叶变换交替求解清晰图像与模糊核，并采用线性近似和加速共轭梯度法来加速子问题的求解；最后，通过骨架提取与遍历的方法获取初步估计的模糊核的主要结构信息，在模糊核交叉滑动窗口内构造连续函数进行优化，并利用优化后的模糊核k对模糊图像非盲去卷积，得到清晰图像。本发明更好地去除高能X射线图像中的系统模糊，提高图像的质量，为图像的非线性重建估计出更加准确的模糊核。
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公开(公告)号：CN108919838B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810978744.9
申请日：2018-08-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的无人机输电线路自动跟踪方法。利用人眼视觉显著性检测技术提取图像中的电力线区域，根据双目视觉成像模型准确测距，进而控制无人机的飞行方向与姿态。本发明提出的基于双目视觉的无人机输电线路自动跟踪系统及方法，能准确地测量无人机和电力线上激光标记点的距离，满足无人机对输电线路安全自动检测与跟踪的要求。
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公开(公告)号：CN112493228A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011171339.X
申请日：2020-10-28
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了驱鸟技术领域的一种基于三维信息估算的激光驱鸟方法及系统，能自动搜索鸟类活动踪迹并进行精确识别鸟类目标，进行针对性驱鸟，无需人工参与，提高了驱鸟效率。在可移动平台上设置云台，云台上设置双目相机和激光器，包括：采集设定环境内的左目图像和右目图像；基于Fast R‑CNN检测左目图像中是否存在鸟类目标，获取左目图像中的鸟类目标的位置信息；根据左目图像中确定的鸟类目标的位置信息确认该鸟类目标在右目图像中的位置信息；根据鸟类目标在左目图像中的位置信息和在右目图像中的位置信息确定鸟类目标的视差值，并根据鸟类目标的视差值获取该鸟类目标的三维位置信息；根据鸟类目标的三维位置信息调整激光器的方位并发射激光进行驱鸟。
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