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公开(公告)号：CN116228524B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310113352.7
申请日：2023-02-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T3/00
Abstract: 谱图像获得高光谱图像序列降维结果。本发明公开了一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法,载入的高光谱图像序列中的第1、t帧高光谱图像进行灰度归一化，分别获得归一化后的第1、t帧高光谱图像 并且确定第1帧高光谱图像 中的选定局部区域通过 中每个像素的光谱曲线确定最大、最小光谱曲线Cmax、Cmin；确定 中第i个像素在16个波段上的灰度平均值 通过获得 中第i个像素的去均值光谱曲线Ci；确定光谱差异图 通过 确定第t帧高光谱图像第b个波段第i个像素的量化偏差 通过确定第t帧高光谱图像16个波段的总差异图通过 确定重构总差异图 通过 确定(56)对比文件何高攀;杨桄;孟强强;熊翔.采用NSCT分解和主成分分析的高光谱异常检测.自动化与仪器仪表.2015,(05期),全文.葛亮;王斌;张立明.基于偏最小二乘法的高光谱图像波段选择.计算机辅助设计与图形学学报.2011,(11期),全文.
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公开(公告)号：CN117152217A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310711301.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于特征值偏离比的点云配准方法，对采集的源点云和目标点云进行体素滤波，得到源点云重心点和目标点云重心点，以源点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用源点云特征点判别式筛选出源点云特征点，以目标点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用目标点云特征点判别式筛选出目标点云特征点，再利用匹配对判别公式得到匹配对，利用奇异值分解完成粗配准，最后利用ICP完成精配准。
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公开(公告)号：CN116128925B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202310086475.6
申请日：2023-02-09
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了基于自适应权重和置信度的高光谱图像目标跟踪方法，获得归一化后第一帧、第t帧和相邻帧高光谱图像，再通过主成分分析法对图像降维分别获得三张单波段的灰度图像Z1、Zt和#imgabs0#根据双孪生网络以第一帧和相邻帧为模板图像，第t帧为搜索图像，分别提取它们降维后图像的深度特征，将模板图像与搜索图像的特征俩俩朴素相关，获得初始响应图R1和相邻响应图#imgabs1#采用自适应权重w1和w2将俩个响应图融合获得融合响应图#imgabs2#分别对其进行置信度确定和尺度估计并获得当前帧高光谱图像的跟踪目标，再依据置信度确定来判断是否让第t帧的相邻帧高光谱图像对第t帧高光谱图像进行更新。
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公开(公告)号：CN115908199B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211700123.7
申请日：2022-12-28
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度去噪器的压缩红外图像复原方法，首先原始红外图像经过编码测量后获得原始测量值，复原原始红外图像时在传统基于优化的算法中插入深度网络学习获得的深度去噪器，然后通过设计基于空间注意力和通道注意力的特征提取网络得到深度去噪器，最后迭代求解两个子过程得到复原的红外图像，从而同时具有基于模型的优化算法的可解释性和基于卷积神经网络的鲁棒性和快速性，提高了图像复原的质量。
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公开(公告)号：CN116128925A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310086475.6
申请日：2023-02-09
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了基于自适应权重和置信度的高光谱图像目标跟踪方法，获得归一化后第一帧、第t帧和相邻帧高光谱图像，再通过主成分分析法对图像降维分别获得三张单波段的灰度图像Z1、Zt和根据双孪生网络以第一帧和相邻帧为模板图像，第t帧为搜索图像，分别提取它们降维后图像的深度特征，将模板图像与搜索图像的特征俩俩朴素相关，获得初始响应图R1和相邻响应图采用自适应权重w1和w2将俩个响应图融合获得融合响应图分别对其进行置信度确定和尺度估计并获得当前帧高光谱图像的跟踪目标，再依据置信度确定来判断是否让第t帧的相邻帧高光谱图像对第t帧高光谱图像进行更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118447055A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410768980.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/44
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，具体提供了一种城市上空小无人机目标跟踪方法及系统，所述方法包括：获取初始模板帧图像和多个初始当前帧图像；分别对初始模板帧图像和多个初始当前帧图像进行预处理，生成模板帧图像和多个当前帧图像；将模板帧图像和多个当前帧图像输入至改进的U‑Net特征提取模型进行特征提取，生成模板帧特征和多个当前帧特征；将模板帧特征和多个当前帧特征进行互相关操作，生成多个特征响应图；将多个特征响应图输入至跟踪网络模型生成候选目标框；根据尺度变化惩罚对候选目标框进行打分并生成多个第一预测目标框；对多个第一预测目标框进行加权平均生成目标跟踪结果。通过改进U‑Net特征提取模型能够提升预测性能。
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公开(公告)号：CN117833827A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311803692.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了一种路面光伏阵列最大功率点电压预测方法及系统，方法包括：采集路面光伏阵列的阴影分布信息，并保存为阴影分布图像；采集不同状态下路面光伏阵列的最大功率点电压；采集路面光伏阵列的图像数据和温度数据；将采集到的图像数据、温度数据归一化，映射转化为一个二维矩阵，二维矩阵等效为矩阵图像；将最大功率点电压以及归一化后的矩阵图像输入到CNN网络中进行训练；将路面光伏阵列的最大功率点电压实际值与CNN网络的预测电压进行比较，选取最优的CNN网络；将阴影分布图像输入预设的CNN网络进行最大功率点电压预测，输出路面光伏阵列的最大功率点电压值。预测不同路面光伏阵列的阴影分布工况下的路面光伏阵列最大功率点工作电压。
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公开(公告)号：CN117526425A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311607834.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 无锡学院
IPC: H02J3/38 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于TSP问题的路面光伏阵列自动重构方法及系统，方法包括采集路面光伏阵列上每一块光伏阵列的辐照度信息；设定TSP问题，依据辐照度信息建立光伏阵列的辐照度矩阵；根据辐照度均衡原理，基于模拟退火算法求解辐照度矩阵；输出辐照度矩阵的最优结果，实现路面光伏阵列重构。通过本发明方法，提高路面光伏阵列的发电效率。
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公开(公告)号：CN116228524A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310113352.7
申请日：2023-02-14
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱差异的高光谱图像序列降维方法,载入的高光谱图像序列中的第1、t帧高光谱图像进行灰度归一化，分别获得归一化后的第1、t帧高光谱图像并且确定第1帧高光谱图像中的选定局部区域通过中每个像素的光谱曲线确定最大、最小光谱曲线Cmax、Cmin；确定中第i个像素在16个波段上的灰度平均值通过获得中第i个像素的去均值光谱曲线Ci；确定光谱差异图通过确定第t帧高光谱图像第b个波段第i个像素的量化偏差通过确定第t帧高光谱图像16个波段的总差异图通过确定重构总差异图通过确定的降维结果图K；通过K获得降维结果重复上述步骤，依次处理高光谱图像序列中每一帧高光谱图像获得高光谱图像序列降维结果。
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公开(公告)号：CN117152217B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310711301.4
申请日：2023-06-15
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明公开了基于特征值偏离比的点云配准方法，对采集的源点云和目标点云进行体素滤波，得到源点云重心点和目标点云重心点，以源点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用源点云特征点判别式筛选出源点云特征点，以目标点云重心点为查询点，计算其邻域协方差矩阵的特征值，利用目标点云特征点判别式筛选出目标点云特征点，再利用匹配对判别公式得到匹配对，利用奇异值分解完成粗配准，最后利用ICP完成精配准。
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