-
公开(公告)号：CN108875736A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810582612.4
申请日：2018-06-07
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种基于背景预测的水面移动目标检测方法。本发明针对水面移动目标检测过程中背景图像变化的问题，利用背景图像的历史检测数据来对当前的背景图像进行预测，进而获得初始的移动目标检测结果，从而可大幅降低水面移动目标检测的误检率；本发明进一步利用目标位置预测模型来对初始目标检测结果进行修正，从而有效提高检测精度。相比现有技术，本发明可大幅降低水面移动目标检测的误检率，有效提高检测精度。
-
公开(公告)号：CN109857830A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910121980.3
申请日：2019-02-18
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明具体公开了一种大数据处理系统及大数据处理方法，包括传感器网络模块、天气预报模块、虚拟地图模块、云服务器、环境预测模块、模型建立模块、模型显示模块、数据库模块、客户端模块；其中传感器网络模块包括若干传感器网络节点，将环境中的数据发送到云服务器，云服务器对数据进行处理；对数据分析，根据以往的数据存储的经验，对洪水进行预测，从而实现对洪水的防范。本发明通过对河水的水文信息进行实时的检测，同时根据大数据的方案对洪水进行预测，从而达到对于洪水的预测和防范。
-
公开(公告)号：CN109615600A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811517182.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，包括以下步骤：S1、对RGB彩色图像，分别在R色彩平面、G色彩平面和B色彩平面生成三组层次直方图；每组层次直方图包含多层直方图，它们分别对应于图像的多级别抽象粒度；一组层次直方图中最底层直方图是原始直方图，代表图像最细粒度的抽像；上一层直方图根据下一层直方图产生，因此上一层直方图比下一层直方图的抽像粒度大；S2、对每组层次直方图中的顶层直方图阈值化，完成图像的初始分割；S3、对初始分割形成的簇进行合并，完成图像最终分割，这种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，具有更优的分割效率并且能获得较优的分割质量。
-
公开(公告)号：CN109543706A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811094135.3
申请日：2018-09-19
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开的属于冲突分析技术领域，具体为一种大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析系统与方法,包括数据采集模块，所述数据采集模块的输出端电性连接预处理模块的输入端，所述计算模块的输出端电性连接结果输出模块的输入端,该大数据驱动的基于粗糙集理论的冲突分析方法包括如下步骤：S1：数据采集；S2：数据处理；S3：建立模型,利用粗糙集理论中的信息系统来表示冲突问题并进行冲突分析，提供了能够满足冲突系统的约束条件的全局可行性方案，有效的避免潜在的缺陷和冲突，实现对多类冲突检测全面检测，同时采用大数据驱动，提高了数据的运算效率，简化的分析过程，提高了分析效率。
-
公开(公告)号：CN109146807A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810855152.8
申请日：2018-07-31
Applicant: 南昌工程学院
CPC classification number: G06T5/006 , G06T5/40 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种交通视频中车辆的快速检测方法。本发明方法包括准备阶段和检测阶段；在准备阶段，获取所述交通视频的背景图像，并获取所述交通视频的阴影亮度降幅范围；在检测阶段，用待检图像帧点除背景图像，得到一幅新图像，并将该新图像中像素值在[1‑t,1+t]范围的像素标记为背景，t为取值范围在[0,0.3]的一个数值，将该新图像中像素值在所述阴影亮度降幅范围的像素标记为阴影，该新图像中的其余像素即为检测出的车辆目标图像。相比现有技术，本发明方法具有更低的算法复杂度和更好的实时性，同时提高了阴影检测的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462144B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010237471.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开的属于图像处理技术领域，具体为一种基于粗糙集的快速抑制图像模糊边界的图像分割方法，该图像分割步骤如下：步骤一：设定图像分割阀值；步骤二：对保留的图像阀值之间数据进行二次的阀值设定；步骤三：细化分割后产生的粗糙集数据；步骤四：带入到分割完成数据中的粗糙集数据通过初始分割方法进行检验式分割，查找数据报错；步骤五：按照步骤四的方法不断的进行代入分割；步骤六：分割完毕后将从粗糙集充产生代入的数据从分割完成的数据中抽出，通过多种方法对图像进行分割，产生的粗糙集数据进行代入式处理，通过相似处理的操作，减少边界模糊，再将处理后的图像抽出归位，达到图像快速分割的目的，提高图像模糊边界的抑制速度。
-
公开(公告)号：CN109615600B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201811517182.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，包括以下步骤：S1、对RGB彩色图像，分别在R色彩平面、G色彩平面和B色彩平面生成三组层次直方图；每组层次直方图包含多层直方图，它们分别对应于图像的多级别抽象粒度；一组层次直方图中最底层直方图是原始直方图，代表图像最细粒度的抽像；上一层直方图根据下一层直方图产生，因此上一层直方图比下一层直方图的抽像粒度大；S2、对每组层次直方图中的顶层直方图阈值化，完成图像的初始分割；S3、对初始分割形成的簇进行合并，完成图像最终分割，这种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，具有更优的分割效率并且能获得较优的分割质量。
-
公开(公告)号：CN115271483A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210928302.X
申请日：2022-08-03
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于双档案人工蜂群优化的梯级水库群调度方法，属于水资源利用技术领域。本发明基于双档案算法对人工蜂群高维多目标优化算法进行改进，将非支配解集分成收敛性和多样性两个档案，并分别对雇佣蜜蜂搜索策略、跟随密蜂搜索策略、侦察密蜂搜索策略、Lp−范数距离和新解的适应度函数进行改进，增强基于收敛档案的全局搜索能力，通过多样性档案的多样性偏搜索算子提高种群的多样性；通过动态概率控制的具有维数扰动的突变算子降低高维多目标优化中求解难度。相比现有技术，本发明在高维多目标优化问题上，获得的非支配解集具有更好的收敛性和多样性，可有效降低算法复杂度，为梯级水库高维多目标优化调度提供了一条新的路径。
-
公开(公告)号：CN111598244A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010224070.0
申请日：2020-03-26
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开的属于动态知识更新技术领域，具体为变精度粗糙集模型中基于三支决策的动态知识更新方法,该更新方法如下：步骤一：设定阀值，选择粗糙集中数据精度；步骤二：根据设定精度阀值，选择粗糙集中数据关系，并进行数据的区域判断；步骤三：判断数据完成后产生粗糙集中的模糊集数据，对模糊集数据设定不承诺规则；步骤四：选定近似空间，将产生的模糊集数据代入，再次进行数据的区域值判断；步骤五：对判断后产生的数据进行区域内数据对比，将产生的重复信息选择性丢弃，得到更新后的数据,通过三支决策，有效的减少了二支决策造成的数据更新漏洞，减少了动态知识更新的重复数据，方便后续的更新。
-
公开(公告)号：CN111462144A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010237471.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开的属于图像处理技术领域，具体为一种基于粗糙集的快速抑制图像模糊边界的图像分割方法，该图像分割步骤如下：步骤一：设定图像分割阀值；步骤二：对保留的图像阀值之间数据进行二次的阀值设定；步骤三：细化分割后产生的粗糙集数据；步骤四：带入到分割完成数据中的粗糙集数据通过初始分割方法进行检验式分割，查找数据报错；步骤五：按照步骤四的方法不断的进行代入分割；步骤六：分割完毕后将从粗糙集充产生代入的数据从分割完成的数据中抽出，通过多种方法对图像进行分割，产生的粗糙集数据进行代入式处理，通过相似处理的操作，减少边界模糊，再将处理后的图像抽出归位，达到图像快速分割的目的，提高图像模糊边界的抑制速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.022 seconds)
