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公开(公告)号：CN106408030A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610860930.3
申请日：2016-09-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明提供一种基于中层语义属性和卷积神经网络的SAR图像分类方法，首先对待分类的SAR图像进行中层语义属性特征图像块的提取，包括根据待分类SAR图像数据集和负样本SAR图像数据集，提取随机图像块的MVR特征，进行k-means聚类和迭代检测获得字典，根据纯度和判别度的线性组合值，筛选出最具有判别性的聚类中心作为SAR图像属性；基于属性和卷积神经网络的SAR图像分类，利用所有待分类SAR图像的属性训练卷积神经网络，将图像的全局特征和每个属性的卷积神经网络特征串联，用支持向量机进行分类。这种基于属性级别的卷积神经网络学习，使得深度学习更加具有针对性，而且同时也解决了训练数据不足的问题，深度学习得到语义属性组合特征对SAR图像的分类有较好的效果。
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公开(公告)号：CN116738782A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310619275.2
申请日：2023-05-25
Applicant: 华能湖北新能源有限责任公司 , 武汉大学 , 华能钟祥风电有限责任公司
IPC: G06F30/23 , G06F119/08 , G06F119/04 , G06F113/06 , G06F113/16
Abstract: 本发明提供一种根据动态热源判定电缆绝缘老化程度的方法，包括以下步骤：搭建电缆T型接头温升验证实验平台，利用可控热源模拟电缆线芯发热；研究绝缘层导热系数不同对电缆T型接头内外温度响应的影响，并利用搭建的温升实验平台，模拟在相同的内部热源温度变化下，通过实验对比不同状态下的电缆T型接头外表皮的温度响应情况，得出老化程度与传热能力之间的对应关系。研究不同状态下电缆T型接头内外温度的响应情况，探究绝缘老化对电缆T型接头绝缘层热扩散率的影响。本发明可以得到在不同缺陷影响下电缆接头的电场以及温度场分布情况，为电缆接头存在缺陷的分析奠定了理论基础。
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公开(公告)号：CN106485269B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201610859127.8
申请日：2016-09-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于混合统计分布与多部件模型的SAR图像目标检测方法，首先对SAR图像训练集进行混合统计分布建模，包括对训练集中所有SAR图像分别构建空间金字塔，然后对金字塔中任一层子图像建立混合统计分布模型，对混合统计分布模型的表达式取对数，然后将期望最大化算法与MoLC参数估计方法相结合，对混合统计模型的参数进行估计；多部件模型训练与目标检测，将混合统计分布与多部件模型相结合，对SAR图像训练集中的所有图像构建混合统计分布特征金字塔，根据根滤波器窗口和部件滤波器窗口，得到目标检测框。本发明混合统计分布特征与多部件模型的结构信息相结合，能够实现SAR图像中不同目标整体与结构的准确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106408030B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610860930.3
申请日：2016-09-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于中层语义属性和卷积神经网络的SAR图像分类方法，首先对待分类的SAR图像进行中层语义属性特征图像块的提取，包括根据待分类SAR图像数据集和负样本SAR图像数据集，提取随机图像块的MVR特征，进行k‑means聚类和迭代检测获得字典，根据纯度和判别度的线性组合值，筛选出最具有判别性的聚类中心作为SAR图像属性；基于属性和卷积神经网络的SAR图像分类，利用所有待分类SAR图像的属性训练卷积神经网络，将图像的全局特征和每个属性的卷积神经网络特征串联，用支持向量机进行分类。这种基于属性级别的卷积神经网络学习，使得深度学习更加具有针对性，而且同时也解决了训练数据不足的问题，深度学习得到语义属性组合特征对SAR图像的分类有较好的效果。
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公开(公告)号：CN108446716A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810124693.3
申请日：2018-02-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FCN与稀疏-低秩子空间表示融合的PolSAR图像分类方法，充分利用了FCN能够从PolSAR数据本身自动地学习非线性的深层多尺度空间特征的强大能力，以及基于稀疏-低秩图嵌入的线性降维算法能够在一个低维子空间中同时捕获PolSAR数据的局部和全局结构信息的优势，并对FCN和稀疏-低秩子空间表示进行有效地融合，解决了PolSAR图像的非线性深层空间特征提取问题、降维问题，以及极化信息和空间信息的有效融合问题，并有效解决PolSAR图像的分类问题。本发明获得的融合的多层次子空间特征含有多种类型的信息，包括线性的和非线性的、浅层的和深层的、局部的和全局的，以及极化的和多尺度空间的，因此具有很强的判别性，能够大大提高PolSAR图像的分类准确率。
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公开(公告)号：CN106485269A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610859127.8
申请日：2016-09-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于混合统计分布与多部件模型的SAR图像目标检测方法，首先对SAR图像训练集进行混合统计分布建模，包括对训练集中所有SAR图像分别构建空间金字塔，然后对金字塔中任一层子图像建立混合统计分布模型，对混合统计分布模型的表达式取对数，然后将期望最大化算法与MoLC参数估计方法相结合，对混合统计模型的参数进行估计；多部件模型训练与目标检测，将混合统计分布与多部件模型相结合，对SAR图像训练集中的所有图像构建混合统计分布特征金字塔，根据根滤波器窗口和部件滤波器窗口，得到目标检测框。本发明混合统计分布特征与多部件模型的结构信息相结合，能够实现SAR图像中不同目标整体与结构的准确检测。
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公开(公告)号：CN108446716B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201810124693.3
申请日：2018-02-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FCN与稀疏‑低秩子空间表示融合的PolSAR图像分类方法，充分利用了FCN能够从PolSAR数据本身自动地学习非线性的深层多尺度空间特征的强大能力，以及基于稀疏‑低秩图嵌入的线性降维算法能够在一个低维子空间中同时捕获PolSAR数据的局部和全局结构信息的优势，并对FCN和稀疏‑低秩子空间表示进行有效地融合，解决了PolSAR图像的非线性深层空间特征提取问题、降维问题，以及极化信息和空间信息的有效融合问题，并有效解决PolSAR图像的分类问题。本发明获得的融合的多层次子空间特征含有多种类型的信息，包括线性的和非线性的、浅层的和深层的、局部的和全局的，以及极化的和多尺度空间的，因此具有很强的判别性，能够大大提高PolSAR图像的分类准确率。
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公开(公告)号：CN220367552U
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202321295898.0
申请日：2023-05-25
Applicant: 华能湖北新能源有限责任公司 , 武汉大学 , 华能钟祥风电有限责任公司
Abstract: 本实用新型公开一种用于测量电缆T型接头绝缘老化程度的可控热源装置，涉及材料老化检测技术领域。所述装置包括：可控热源，设置于目标电缆T型接头内部，用于模拟所述目标电缆T型接头工作状态下的内表皮温度；红外测温仪，相对所述目标电缆T型接头设置，用于检测所述目标电缆T型接头的外表皮温度；中央控制器，与所述可控热源连接，用于调节所述内表皮温度。本实用新型能够实现控制接头内表皮温度，辅助完成电缆接头内外温度差实验以验证材料老化程度。
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