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公开(公告)号：CN118982658A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411188622.1
申请日：2024-08-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/77
Abstract: 本发明涉及红外弱小目标检测技术领域，具体公开了一种基于改进YOLO v8模型的红外弱小目标检测方法。该方法包括以下步骤：首先，构建YOLO v8网络模型；然后，在主干网络中引入PConv和多尺度空洞注意力(MSDA)模块，构建P‑MSDA模块，并结合C2f结构形成P_C2f_MSDA模块，替换原YOLO v8模型中的C2f结构；接着，在头部网络中集成ODConv与EffectiveSE注意力机制，结合C2f结构构成O_E_C2f模块，替换YOLO v8模型中的C2f结构；最后，对构建的基于改进YOLO v8的红外弱小目标检测网络进行训练。本发明有效提升了网络对红外图像中弱小目标的特征提取能力，在保证检测速度的前提下，显著降低了弱小目标的漏检率和背景识别错误率，从而提高了红外图像中弱小目标检测的召回率、精确率和平均精度均值。
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公开(公告)号：CN116488772A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310650220.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及信号屏蔽器技术领域，且公开了一种方便安装的手机信号屏蔽器，包括安装机构，所述安装机构的外部设置有防护机构，所述安装机构包括箱外壁，所述箱外壁的背面固定连接有固定板，所述固定板的底部固定连接有插接板，所述插接板的外部设置有承载板，所述承载板的顶部固定连接有安装板。该方便安装的手机信号屏蔽器，当信号屏蔽器进行安装时，安装机构可以对信号屏蔽器进行安装固定，防护机构可以对信号屏蔽器进行收起防护，在箱体内放置有信号屏蔽器，固定板安装在箱外壁的背面，固定板连接有插接板，插接板可以插接到承载板内，承载板顶部的安装板可以安装在墙面上，承载板对箱体进行支撑安装，达到对信号屏蔽器进行安装的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108332685A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810111771.6
申请日：2018-02-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明一种编码结构光三维测量方法涉及图像处理技术领域；该方法包括以下步骤：分别输入格雷码编码测量图像与线移条纹编码测量图像；以欧拉距离为关键点距离约束条件，分别获取格雷码边缘线上与线移条纹中心线上的关键点；设计边缘奇异算子和中心奇异算子并分别构建边缘检测代价函数和中心检测代价函数；由最短路径搜索技术分别自动跟踪定位格雷码边缘和线移条纹中心；本发明能够有效减小格雷码条纹边缘定位不准确、线移条纹中心定位误差，更准确的获得被测物体表面三维信息，对格雷码边缘线与线移条纹中心线进行检测定位研究，提高三维测量中格雷码边缘定位与线移条纹中心定位的精度，最终提高三维测量精度。
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公开(公告)号：CN115082388A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210642625.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于注意力机制的糖尿病视网膜病变图像检测方法，属于图像检测领域。注意力机制在糖尿病视网膜病变图像检测过程中的应用及研究的不足的问题。一种基于注意力机制的糖尿病视网膜病变图像检测方法，眼底图像预处理的步骤；包括数据筛选、数据扩增和数据增强；视网膜血管分割的步骤；包括构建注意力机制模型和训练所构建的模型；在U‑Net网络中加入空间注意力机制；使用结构化的Dropout卷积块代替U‑Net的原始卷积块；眼底图像病变分级的步骤；采用EfficientNet作为Backbone，将网络宽度和网络深度以及图像像素大小进行复合融合，然后得到优化的网络，进行DR病变状况评估。本发明在视网膜血管分割和DR识别中达到准确分割血管和识别视网膜病变等级的效果。
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公开(公告)号：CN113392849A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110732505.7
申请日：2021-06-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于R‑CNN的复杂路面裂缝识别方法，属于图像识别领域。现有的公路路面裂缝识别算法存在识别计量复杂度高、受背景变化影响导致识别算法的鲁棒性差。本发明包括，路面裂缝图像预处理：利用公共数据集ImageNet对Mask R‑CNN进行预训练，并优化参数，对路面图片数据进行标注；构建路面裂缝识别模型；对标注好的路面图片数据通过深度学习算法进行端到端的训练，得出模型最优的结果和配置参数，建立路面裂缝识别模型；对路面裂缝进行检测，检测图片中的裂缝以及裂缝出现的位置；将识别后的裂缝图像文件通过网络上传到服务器，并存储图像的路径。本发明通过特征金字塔网络提高检测精度，进而提高裂缝的识别效果。
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公开(公告)号：CN116824047A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310653504.2
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/80 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种应用条纹图像增强的结构光三维重建方法，其方法包括：1、搭建三维结构光重建系统，利用投影仪向物体投射所设计的编码结构光图案；2、利用两台工业相机拍摄得到物体的图像；3、对读取到的条纹信息利用改进的基于Retinex的图像增强算法，采用改进的双边滤波作为中心环绕函数对图像进行高光消除，并通过伽马变换进行对比度调节，实现条纹图像增强；4、对图像上投影的格雷码及相位进行求解；5、结合相机的内外参数，利用视差原理得到物体上各点的三维空间坐标；6、根据物体中点的三维空间坐标生成的点云图，完成三维点云重建。该方法能有效的对结构光条纹图像增强，以获得更为丰富的信息，更好的还原物体的三维形貌特征。
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公开(公告)号：CN108332685B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201810111771.6
申请日：2018-02-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明一种编码结构光三维测量方法涉及图像处理技术领域；该方法包括以下步骤：分别输入格雷码编码测量图像与线移条纹编码测量图像；以欧拉距离为关键点距离约束条件，分别获取格雷码边缘线上与线移条纹中心线上的关键点；设计边缘奇异算子和中心奇异算子并分别构建边缘检测代价函数和中心检测代价函数；由最短路径搜索技术分别自动跟踪定位格雷码边缘和线移条纹中心；本发明能够有效减小格雷码条纹边缘定位不准确、线移条纹中心定位误差，更准确的获得被测物体表面三维信息，对格雷码边缘线与线移条纹中心线进行检测定位研究，提高三维测量中格雷码边缘定位与线移条纹中心定位的精度，最终提高三维测量精度。
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