-
公开(公告)号：CN111885390B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010749150.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了基于分形多小波的高光谱图像压缩方法，利用3D SPIHT图像压缩系统，将待压缩三维高光谱图像进行分组，并利用构建的分形多小波滤波器矩阵对扩展后的待压缩三维高光谱图像进行分形多小波变换，最终利用量化系数得到基于分形多小波的3D SPIHT高光谱图像压缩码流；本发明所述的基于分形多小波的高光谱图像压缩方法，基于分形多小波变换的3D SPIHT，采用分层树集合划分（SPIHT）编码方法，能够很好地利用高光谱图像分形多小波系数的分布特征和不同尺度间高光谱图像小波系数的关联性，而且也尽可能照顾到了同一尺度间高光谱图像小波系数的关联性，完成了高光谱图像可分级压缩编码，具有更高的压缩编码效率。
-
公开(公告)号：CN112101434B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010926384.5
申请日：2020-09-04
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测方法，首先利用在轻量级特征提取网络中使用深度可分离卷积改进YOLOv3残差模块中的标准卷积操作，然后在轻量级特征提取网络每一个残差模块中引入通道自注意力机制，然后在轻量级特征提取网络每一个残差模块中引入空间自注意力机制，最后在轻量级特征提取网络中使用H‑swish激活函数加速网络训练，进而构建基于改进YOLO v3的红外图像弱小目标检测模型，搭建轻量级特征提取网络；本发明在网络模型设计过程中，使用了深度可分离卷积代替YOLO v3的标准卷积操作，通过多尺度提取特征图获得不同的感受野并降低参数，使得本发明具
-
公开(公告)号：CN113933807A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111063834.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 河南大学 , 河南宙合网络科技有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种海杂波背景下基于图像处理的目标检测方法，以数学形态学运算为基础，进行模板匹配和特征点检测，实现岸‑舰双基高频地波雷达的图像域目标检测，为高频地波雷达海杂波背景下的海面目标检测提供了一种新的有效方式。针对海杂波背景下的高频地波雷达回波信号，本发明从图像处理角度匹配检测目标：以岸‑舰双基高频地波雷达方位‑多普勒二维谱图为处理对象，先从图像层面分析二维谱图中海杂波的特征，并据此采用形态学闭运算对二维谱图进行预处理，然后使用基于区域的模板匹配算法匹配检测目标，再根据颜色特征进行特征点检测以排除错误检测区域，从而实现二维谱图中的目标检测。相比于传统的直接抑制或从回波信号中对消海杂波的非图像类处理方式，本发明的目标检测准确率更高，目标检测速度更快，并适用于多目标检测。
-
公开(公告)号：CN113688723A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110971335.8
申请日：2021-08-21
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv5的红外图像行人目标检测方法，通过拓展和迭代特征提取网络浅层CSP模块、在残差块中加入改进的注意力模块、增加多尺度目标检测层，接下来下载并处理KAIST数据集，构建用于模型训练的训练集、验证集和测试集，最后将预处理后的KAIST数据集送入构建好的基于改进YOLOv5的红外行人目标检测模型进行模型的训练、测试、评估；在模型构建阶段，拓展的CSP和引入的注意力机制更有利于提取行人特征，增加的检测层，有助于实现对远距离小目标的检测。在训练阶段，将送入的数据集中不包含行人目标的红外图像进行删除，以免干扰模型的训练，加速网络收敛。在评估阶段，通过调整模型的宽度和深度，优化模型的精确度和速度，以满足实际应用的需求。
-
公开(公告)号：CN108829140B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201811055253.3
申请日：2018-09-11
Applicant: 河南大学 , 河南宙合网络科技有限公司
IPC: G05D1/12
Abstract: 一种基于多群体蚁群算法的多无人机协同目标搜索方法，包括对无人机的搜索环境进行建模；根据建模的环境，采用多群体蚁群协同算法进行多无人机的目标搜索。同一群体蚂蚁具有相互引导的作用，不同群体蚂蚁具有相互排斥的作用，既能增加解的多样性，增加多无人机之间的协同性，又能尽可能选择含有目标概率大的方向，避免贪婪式的选择，增加选择的多样性，还能发现某个目标后动态调整该目标的搜索收益，避免因目标期望因子的影响对目标的重复搜索，选择每代中的最佳路径进行信息素更新，促进算法向较优的路径靠拢。实现多架无人机搜索时无人机的路径协调，避免因信息素和目标启发因子的影响造成路径重叠过多，目标被重复搜索的现象，降低搜索代价，提高搜索效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111885390A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010749150.8
申请日：2020-07-30
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了基于分形多小波的高光谱图像压缩方法，利用3D SPIHT图像压缩系统，将待压缩三维高光谱图像进行分组，并利用构建的分形多小波滤波器矩阵对扩展后的待压缩三维高光谱图像进行分形多小波变换，最终利用量化系数得到基于分形多小波的3D SPIHT高光谱图像压缩码流；本发明所述的基于分形多小波的高光谱图像压缩方法，基于分形多小波变换的3D SPIHT，采用分层树集合划分（SPIHT）编码方法，能够很好地利用高光谱图像分形多小波系数的分布特征和不同尺度间高光谱图像小波系数的关联性，而且也尽可能照顾到了同一尺度间高光谱图像小波系数的关联性，完成了高光谱图像可分级压缩编码，具有更高的压缩编码效率。
-
公开(公告)号：CN113933807B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111063834.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 河南大学 , 河南宙合网络科技有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种海杂波背景下基于图像处理的目标检测方法，以数学形态学运算为基础，进行模板匹配和特征点检测，实现岸‑舰双基高频地波雷达的图像域目标检测，为高频地波雷达海杂波背景下的海面目标检测提供了一种新的有效方式。针对海杂波背景下的高频地波雷达回波信号，本发明从图像处理角度匹配检测目标：以岸‑舰双基高频地波雷达方位‑多普勒二维谱图为处理对象，先从图像层面分析二维谱图中海杂波的特征，并据此采用形态学闭运算对二维谱图进行预处理，然后使用基于区域的模板匹配算法匹配检测目标，再根据颜色特征进行特征点检测以排除错误检测区域，从而实现二维谱图中的目标检测。相比于传统的直接抑制或从回波信号中对消海杂波的非图像类处理方式，本发明的目标检测准确率更高，目标检测速度更快，并适用于多目标检测。
-
公开(公告)号：CN115439565A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210996920.8
申请日：2022-08-18
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Transformer的图像压缩方法，主要包括如下步骤：构建基于Transformer的深度图像压缩模型；建立用于深度压缩模型的训练集、验证集和测试集；最后将处理好的深度图像压缩数据集送入构建好的基于Transformer深度图像压缩模型进行训练；通过预设方式对基于Transformer深度图像压缩模型进行优化，并重复迭代训练及优化的过程，直至损失函数趋近于恒定值时停止迭代训练并输出优化后的基于Transformer深度图像压缩模型；利用训练好的Transformer深度图像压缩模型对图像进行压缩和重建并对压缩结果进行评价或进一步对其进行分析和理解。本发明所述方法使用了先进的Transformer特征提取网络显著提升压缩图像的质量，并在很大程度上节省图像存储开销。本发明在图像存储、传输、分析等领域具有重要的应用价值。
-
公开(公告)号：CN113279941A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110630265.X
申请日：2021-06-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温差电效应的高效空气压缩装置，空压机包括壳体和排气管，排气管一端与空压机连通，另一端与储气装置连通，包括：温差发电模块，温差发电模块由半导体热材料组成，其一端与空压机的外壳和/或排气管导热连接，另一端设置于常温环境中或与冷却装置导热连接；储电模块，储电模块与温差发电模块点连接并形成储电回路。将温差发电模块直接装在空压机与储气装置之间，空压机产生的热量传导至壳体和排气管后可直接与温差发电模块的热端接触，温差发电模块的两端快速形成温差产生电能，并将电能存储在储电装置内，从而对空压机产生的低品质余热进行高效利用，具有良好的应用前景和适用范围。
-
公开(公告)号：CN113688723B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110971335.8
申请日：2021-08-21
Applicant: 河南大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv5的红外图像行人目标检测方法，通过拓展和迭代特征提取网络浅层CSP模块、在残差块中加入改进的注意力模块、增加多尺度目标检测层，接下来下载并处理KAIST数据集，构建用于模型训练的训练集、验证集和测试集，最后将预处理后的KAIST数据集送入构建好的基于改进YOLOv5的红外行人目标检测模型进行模型的训练、测试、评估；在模型构建阶段，拓展的CSP和引入的注意力机制更有利于提取行人特征，增加的检测层，有助于实现对远距离小目标的检测。在训练阶段，将送入的数据集中不包含行人目标的红外图像进行删除，以免干扰模型的训练，加速网络收敛。在评估阶段，通过调整模型的宽度和深度，优化模型的精确度和速度，以满足实际应用的需求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.065 seconds)
