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公开(公告)号：CN119693276A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411745698.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明属于图像修复领域，即利用一个基于即插即用分裂算法的扩散模型实现对退化模型未知的非线性或盲修复任务，具体为一种面向盲图像修复的即插即用分裂算法。一种面向盲图像修复的即插即用分裂算法，通过设计一种间接引导策略在缩小现行即插即用图像修复方法修复结果与真实图像之间偏差，提高修复质量的同时拓展了即插即用图像修复方法的应用领域。此外，本发明还提出了一个未知退化模型预测模块，用于非线性或盲任务中未知退化模型的预测，从而确保了本发明所提出的间接引导策略可以顺利执行。
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公开(公告)号：CN114998566B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210503167.4
申请日：2022-05-09
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/143 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 针对复杂背景下红外弱小目标检测鲁棒性较低的难题，本发明提出了一种可解释的多尺度红外弱小目标检测网络设计方法。本发明网络模型首先对输入红外源图像进行细节特征提取和目标增强，经过多个多尺度目标增强模块级联处理后得到低层细节特征和高层语义特征；然后利用全局目标响应结构对低层细节特征和高层语义特征进行上下文建模，获取真实目标像素长距离依赖；接着利用多层特征融合结构对低层细节特征、深层语义特征、局部特征及全局特征进行重复性、冗余性融合，在高维数据中完成了对真实目标和背景噪声的像素分类；最后通过多损失联合约束结构联合多个损失函数约束网络输出，使其接近真实目标数据分布，得到真实目标检测结果。
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公开(公告)号：CN118470303A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410617924.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 针对复杂背景条件下红外弱小目标特征信息易在编码阶段丢失、真实目标易受背景干扰物影响的问题，本发明提出了基于特征补偿的红外弱小目标检测网络设计方法。本发明网络模型首先将输入的红外图像传入级联特征提取模块进行浅层和深层特征提取；然后利用多级特征补偿模块对编码阶段下采样后的特征图进行特征补偿，将弱小目标的特征传递至网络深层；接着通过全局特征交互模块对特征图中的目标特征和背景特征进行全局建模，实现目标增强和背景抑制；最后通过跨层特征融合模块将浅层特征和深层特征进行重复性融合，完成对真实目标和背景噪声的像素分类，实现目标解码，得到真实目标检测结果。
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公开(公告)号：CN111915545A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010784272.0
申请日：2020-08-06
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及多波段图像融合方法，具体为基于多判别器生成对抗网络的多波段图像自监督融合方法，本方法按如下步骤进行：设计并构建生成对抗网络，网络由一个生成器和多个判别器组成，且标签图像为多波段源图像自身；生成器网络结构采用构思的特征增强模块、特征融合模块两部分组成，通过生成器和判别器的动态平衡训练得到一个生成模型并得到多波段图像融合结果。本发明实现了多波段图像端到端自监督融合的神经网络，结果具有更好的清晰度、信息量，细节信息更丰富，更符合人眼视觉特性。
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公开(公告)号：CN103530525B
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201310511127.5
申请日：2013-10-26
Applicant: 中北大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法。该方法具体包括：1.对坝体的库水位和风险状态信息进行实时采集和预处理；2.建立库水位和坝体风险状态信息间可能存在的复杂多变性函数关系；3.利用基于相似性测度的加权融合方法对多个函数关系进行融合处理；4.对融合函数进行凸化处理，利用可能性均值和方差获得坝体的风险状态值区间，对坝体进行风险评估，并发布危险等级。本发明的提高尾矿坝风险评估精准性的方法，具有精准性高、工程应用前景广以及便于在系统模块上实现的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103530853B
公开(公告)日：2016-05-18
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：CN105005288A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510475828.7
申请日：2015-08-05
Applicant: 中北大学
IPC: G05B19/418 , G05B15/02
CPC classification number: G05B19/418 , G05B15/02 , G05B2219/2642
Abstract: 本发明属于智能控制及电子信息技术领域，具体涉及一种基于云平台红外控制的智能家居系统。本发明主要解决了现有智能家居系统存在功能单一的技术问题。本发明采用的技术方案为：一种基于云平台红外控制的智能家居系统，包括主控系统、红外节点和Yeelink云平台，所述Yeelink云平台为开放的互联网平台，主控系统分别与Yeelink云平台和红外节点连接，用户通过Yeelink云平台发布控制指令，主控系统接收Yeelink云平台发布的控制指令并对具有红外节点的家电进行远程控制；本发明具有功能多样的优点，便捷性远远高于现有其他产品。
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公开(公告)号：CN103743822A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410039232.8
申请日：2014-01-27
Applicant: 中北大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 本发明涉及无损检测领域中的粘接质量检测方法，具体为一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法，本方法具体包括以下步骤：（1）选取检测粘接构件；（2）利用声激励检测技术，对声阵列信号进行采集；（3）对单传感器粘接特征进行提取；（4）确定单传感器粘接特征的权重；（5）对单传感器粘接特征进行BP人工神经网络处理；（6）基于方差的数据融合算法实现多传感器拉脱力的融合。本发明将不同粘接特征做不同处理，主要粘接特征赋予的权重较高，而次要粘接特征的权重较低，体现了主要粘接特征和次要粘接特征对粘接质量检测的不同作用，减少拉脱力的预报误差，同时大大提高了粘接质量检测的精度。
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公开(公告)号：CN103530525A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310511127.5
申请日：2013-10-26
Applicant: 中北大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法。该方法具体包括：1.对坝体的库水位和风险状态信息进行实时采集和预处理；2.建立库水位和坝体风险状态信息间可能存在的复杂多变性函数关系；3.利用基于相似性测度的加权融合方法对多个函数关系进行融合处理；4.对融合函数进行凸化处理，利用可能性均值和方差获得坝体的风险状态值区间，对坝体进行风险评估，并发布危险等级。本发明的提高尾矿坝风险评估精准性的方法，具有精准性高、工程应用前景广以及便于在系统模块上实现的优点。
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公开(公告)号：CN113569481B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110857421.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 中北大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G06Q10/20
Abstract: 本发明提供的基于SVM的矿用综合保护器故障诊断方法，选取矿用电动机综合保护器作为故障诊断对象，采用机器学习领域的支持向量机方法进行故障诊断，利用蒙特卡洛法进行支持向量机模型优化；本方法中建立矿用综保测试系统电磁干扰模型，一方面可以预估干扰，另一方面为电磁屏蔽技术应用提供参考；研究使用仿真数据和实测数据两种数据，利用支持向量机方法进行电路故障诊断，采用蒙特卡洛法对支持向量机模型进行优化；分析电磁干扰等因素对测试系统测试结果准确性的影响；综上所述，有效的将故障定位于最小可更换单元，从而使矿用综合保护器的维修效率有效提升，生产效率得到极大提升，有效保障了煤炭供应、确保了能源安全。
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