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公开(公告)号：CN110400293B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910622968.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度森林分类的无参考图像质量评价方法，包括：步骤1，图像分类；步骤2，提取图像的颜色质量特征；步骤3，提取图像的纹理质量特征；步骤4，利用深度森林分类模型中决策树提取特征的不同，模拟不同人对图像质量认知的差异，构建深度森林分类模型对图像质量进行分类，包括多粒度扫描森林和级联森林；步骤5，基于图像质量特征及其类别标签，对深度森林分类模型进行训练，得到测试图像归属于不同类别的概率，即不同人对图像质量主观评价结果的统计信息；步骤6，设置质量锚，结合图像归属于不同类别的概率，充分考虑主观评价过程中的差异性，得到最终的图像质量评分；本发明中所述无参考图像质量评价方法，利用深度森林模拟不同人对图像质量认知的差异，从而给出图像质量评价结果，具有重要的理论意义和实践价值。
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公开(公告)号：CN110400293A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910622968.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度森林分类的无参考图像质量评价方法，包括：步骤1，图像分类；步骤2，提取图像的颜色质量特征；步骤3，提取图像的纹理质量特征；步骤4，利用深度森林分类模型中决策树提取特征的不同，模拟不同人对图像质量认知的差异，构建深度森林分类模型对图像质量进行分类，包括多粒度扫描森林和级联森林；步骤5，基于图像质量特征及其类别标签，对深度森林分类模型进行训练，得到测试图像归属于不同类别的概率，即不同人对图像质量主观评价结果的统计信息；步骤6，设置质量锚，结合图像归属于不同类别的概率，充分考虑主观评价过程中的差异性，得到最终的图像质量评分；本发明中所述无参考图像质量评价方法，利用深度森林模拟不同人对图像质量认知的差异，从而给出图像质量评价结果，具有重要的理论意义和实践价值。
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公开(公告)号：CN108805866B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810500003.X
申请日：2018-05-23
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 基于四元数小波变换深度视感知的图像注视点检测方法，包括：步骤1，四元数小波变换；步骤2，降低待训练特征图维度；步骤3，计算注视图。本发明将图像进行四元数小波变换，获取12幅细节子带图；使用1×1卷积核构建的降低维度的卷积网络结构，降低待训练特征图的维度；使用深度卷积神经网络提取图像的注视点特征，并将多个特征图融合，用于图像注视点的检测，从而获得注视图。本发明提出了从图像的四元数小波变换产生的细节子带图中学习并提取注视点的特征信息，用于注视点的检测，获得了良好的检测效果，具有重要的理论意义和实践价值。
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公开(公告)号：CN112475647A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202010786104.5
申请日：2020-08-07
Applicant: 兰州理工大学 , 上汽大通汽车有限公司
IPC: B23K28/02 , B23K101/18
Abstract: 本发明涉及一种电弧焊和搅拌摩擦焊复合焊接厚金属板的流水作业方法，其包括下述步骤，工件加工准备、组对焊接工件、工件背面坡口的填充焊、搅拌摩擦焊及工件正面的电弧焊盖面焊；本发明将搅拌摩擦焊接与电弧焊接结合起来，以搅拌摩擦焊接为主，电弧焊为辅，金属板的主要焊接厚度是依靠搅拌摩擦焊接来实现，利用电弧焊焊接厚板的上下表面以获得有一定余高补偿的焊缝，从而实现低成本高性能焊接接头。
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公开(公告)号：CN108875935B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810596146.5
申请日：2018-06-11
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明提出了基于生成对抗网络的自然图像目标材质视觉特征映射方法，使用深度无监督的学习方式，对无标注自然图像目标的材质视觉特征进行学习，得到对图像目标材质视觉特征空间的高阶表达，并学习建立源域图像与目标域图像间关于材质视觉特征空间的映射网络，将源域图像的材质视觉特征映射到目标域的材质视觉特征上，使得目标域图像具有源域图像的材质视觉特征信息，最终获得材质视觉特征映射后的图像。本发明提出了从无标注自然图像中学习得到材质视觉特征信息，进行不同图像间材质视觉特征映射的任务目标，并针对任务目标提出了相应的解决方案，获得了良好的结果，具有重要的理论意义和实践价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110674866A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910898594.5
申请日：2019-09-23
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明提出了一种迁移学习特征金字塔网络对X-ray乳腺病灶图像检测方法，包括：步骤1，建立源域和目标域数据集；步骤2，由可变形卷积和拓展型残差网络模块模块建立可变形卷积的残差网络层；步骤3，结合可变形卷积的残差网络层通过特征图上采样和特征融合方法，建立基于特征金字塔结构的多尺度特征提取子网络；步骤4，建立病灶位置敏感的可变形池化子网络；步骤5，建立后处理网络层来优化预测结果和损失函数；步骤6，将训练模型迁移至小样本钼靶X线乳腺病灶检测任务上，以提高网络模型对小样本影像中病灶的检测精度。本发明结合迁移学习策略，实现小样本医学影像中的病灶图像处理。
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公开(公告)号：CN112475647B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202010786104.5
申请日：2020-08-07
Applicant: 兰州理工大学 , 上汽大通汽车有限公司
IPC: B23K28/02 , B23K101/18
Abstract: 本发明涉及一种电弧焊和搅拌摩擦焊复合焊接厚金属板的流水作业方法，其包括下述步骤，工件加工准备、组对焊接工件、工件背面坡口的填充焊、搅拌摩擦焊及工件正面的电弧焊盖面焊；本发明将搅拌摩擦焊接与电弧焊接结合起来，以搅拌摩擦焊接为主，电弧焊为辅，金属板的主要焊接厚度是依靠搅拌摩擦焊接来实现，利用电弧焊焊接厚板的上下表面以获得有一定余高补偿的焊缝，从而实现低成本高性能焊接接头。
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公开(公告)号：CN108805866A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810500003.X
申请日：2018-05-23
Applicant: 兰州理工大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06N3/0454 , G06T2207/20064 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 基于四元数小波变换深度视感知的图像注视点检测方法，包括：步骤1，四元数小波变换；步骤2，降低待训练特征图维度；步骤3，计算注视图。本发明将图像进行四元数小波变换，获取12幅细节子带图；使用1×1卷积核构建的降低维度的卷积网络结构，降低待训练特征图的维度；使用深度卷积神经网络提取图像的注视点特征，并将多个特征图融合，用于图像注视点的检测，从而获得注视图。本发明提出了从图像的四元数小波变换产生的细节子带图中学习并提取注视点的特征信息，用于注视点的检测，获得了良好的检测效果，具有重要的理论意义和实践价值。
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公开(公告)号：CN113084393B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110430020.2
申请日：2021-04-21
Applicant: 兰州理工大学
IPC: B23K35/36 , B23K35/362
Abstract: 本发明涉及助焊剂领域，具体涉及一种用于金属材料焊接的抗氧化助焊剂，由以下质量百分比的原料制备而成：0.3～0.5wt%的雾化镍粉、0.3～0.6wt%的稀土合金粉、3～5wt%的环己胺氢溴酸盐、0.5～1wt%的乙酰胺、5～7wt%的氧化石墨烯、6～10wt%的稀释剂、10～20wt%的助溶剂、2～5wt%的乙基纤维素，余量为竹材液化酚醛树脂。本发明创新的以竹材液化酚醛树脂作为主料，协同雾化镍粉、稀土合金粉、环己胺氢溴酸盐、乙酰胺、氧化石墨烯的添加，使得助焊剂具有优良的铺展率、粘结性、润湿性、抗氧化性，同时可以增强焊接后的强度性能，提高扩展率，扩展率达到90％以上。
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公开(公告)号：CN111843172B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010654819.5
申请日：2020-07-09
Applicant: 兰州理工大学
IPC: B23K20/12
Abstract: 本发明涉及一种填丝搅拌摩擦焊接方法，包括下述步骤：准备带键槽工作台、准备背面垫板、准备焊接母材坡口、加工填充材料、组装填充材料及母材、调整搅拌头位置及搅拌摩擦焊；本发明通过在焊件背面设置特定形状填丝材料，在搅拌摩擦焊接过程中使填充材料参与焊缝的组成，并形成背面焊缝具有一定圆滑过渡增厚形状。在焊缝的正面对接间隙内设置特定材料成分的填充材料使其参与搅拌摩擦焊缝的组成，获得焊缝金属成分调节以实现接头强度补偿。
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