公开(公告)号：CN119310949A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411476878.2

申请日：2024-10-22

Applicant: 河南大学

Inventor： 郑文奎 ,  吕璎宸 ,  吴文福 ,  杨会巾

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种多协议互通的智能制造数字孪生实训场景自由构建方法、存储介质和电子设备，包括以下步骤，多模态数据采集与处理；智能制造数字孪生模型库构建；异构工业设备间多协议解析；异构工业设备间多协议转换；数字孪生实训场景自由构建：以Web方式构建高度逼真、实时交互的数字孪生实训场景。本发明通过多模态数据采集与处理技术的运用，确保了数据的全面和准确，为后续的建模提供了数据基础。其次，智能制造数字孪生模型和模型库的构建，实现了设备和工艺流程的多维信息建模，使构建出的模型更加的准确和完整，为实训提供了丰富的模型资源。本发明可以显著提升智能制造系统的互操作性、实训效果和开发效率。

公开(公告)号：CN118247663A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410421726.6

申请日：2024-04-09

Applicant: 河南大学

Inventor： 杨会巾 ,  刘仕强 ,  吴文福 ,  李宁

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种自适应阈值的SAR影像大区域水稻快速识别方法、存储单元和电子设备,具体包括如下步骤，通过对大区域进行分割，划分为各个子区域，再在各子区域内计算时谱相似度测度阈值，通过区域统计法确定各自区域的水稻食谱相似度测度阈值，将其与各子区域像元水稻时谱相似度测度比较，识别是否为水稻，再将各自区域的水稻识别结果进行整合，进而快速自动地完成大区域水稻识别。本发明考虑了地理环境的不同导致水稻信息（插秧期、生长期长度、轮作类型等）存在差异，使得时谱相似度存在差异的情况，顾及大区域复杂场景下水稻SAR时谱相似度存在差异，因此本发明的水稻识别相比现有的技术更加准确、高效。

公开(公告)号：CN118379634A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410536717.1

申请日：2024-04-30

Applicant: 河南大学

Inventor： 杨会巾 ,  布展飞 ,  田贵祥 ,  吴文福 ,  李宁

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/84 ,  G06V10/776 ,  G06V10/30 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于物候加权动态时间规整的PolSAR影像水稻识别方法、存储介质和电子设备，包括以下步骤，通过对PolSAR影像收集及预处理，对地面数据采集，Sentinel‑1A影像和Radarsat‑2影像的参数提取，计算物候时间加权的累计成本矩阵；对累计路径距离阈值分割后，即可对水稻识别结果进行处理和精度的验证。本发明以时序双极化Sentinel‑1A影像和多时相全极化RadarSat‑2影像作为数据源，将Sentinel‑1A影像高时间分辨率和RadarSat‑2影像丰富的极化信息相结合，利用水稻不同物候期的后向散射特征，通过PhTWDTW方法，顾及物候不确定性的影响，提高水稻的识别精度。

公开(公告)号：CN118262240A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410421787.2

申请日：2024-04-09

Applicant: 河南大学

Inventor： 杨会巾 ,  王一帆 ,  吴文福 ,  李宁

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/50 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种不同场景隐含物候信息的SAR影像水稻样本自动生成方法、存储介质和电子设备，具体通过分析地物目标的后向散射特性及其相互关系，结合水稻物候信息，以插秧期水稻后向散射特征为突破点，结合整个生长期长度、整个生长期水稻的后向散射系数变化范围、整个生长期水稻后向散射系数最大差值以及水稻后向散射系数变化趋势等条件，提出一种不同场景隐含物候信息的水稻样本自动生成方法，能够在不同场景下水稻种植信息（插秧期、生长周期和轮作类型）存在差异的情况下为有监督的水稻识别方法提供大量可靠的、隐含物候信息的水稻样本集。

公开(公告)号：CN119295909A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202410595530.9

申请日：2024-05-14

Applicant: 河南大学

Inventor： 吴文福 ,  郭夏菲 ,  杨会巾 ,  李宁

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了基于堆叠式对抗生成网络的城市不透水面全天候提取方法、系统、存储介质和电子设备，包括以下步骤，通过对光学遥感影像和SAR遥感影像分别进行相应地预处理,分为训练集和测试集；构建不透水面数据集：构建SAR影像域到光学影像域变换的生成对抗网络、构建基于光学和SAR影像特征融合的城市不透水面提取模型；对模型进行训练，并测试，得到训练好的训练模型。本发明通过利用生成对抗网络将SAR影像生成模拟的光学影像，然后将生成的模拟光学影像和SAR影像进行融合输入到基于生成对抗网络的不透水面提取模型中进行不透水面提取，改善基于SAR影像的不透水面提取精度，实现多云多雨的热带/亚热带区域城市不透水面的全天候提取，弥补光学遥感的应用空白。