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公开(公告)号：CN110097547B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910370302.0
申请日：2019-05-06
Applicant: 河南大学
Abstract: 针对目前缺乏焊缝底片造假自动检测手段的情况，本发明设计了一种基于深度学习的焊缝X射线探伤底片造假的自动检测方法，首先将射线胶质底片扫描成数字化焊缝底片图像，通过筛选一部分包含所有焊缝字符标识的焊缝底片图像，并将焊缝底片图像中所有字符标识分割出来用于训练可识别字符的字符识别模型，通过字符识别模型提取出新提交焊缝底片图像中的字符信息，另外通过改进的VGGNet‑16卷积神经网络提取出新提交焊缝底片图像中的焊缝信息，将提取出的字符信息、焊缝信息分别与数据库中保存的字符信息、焊缝信息进行比对，快速、准确地检测出和原有焊缝底片的字符标识相同或者焊缝相同的焊缝底片，即造假的焊缝底片，保证工程质量。
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公开(公告)号：CN113536373A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110770127.1
申请日：2021-07-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种脱敏气象数据的生成方法，包括步骤1：获取真实气象数据集；步骤2：对真实气象数据集进行预处理；步骤3：构建新的深度卷积生成对抗网络；步骤4：构建脱敏气象数据生成模型MDCGAN；步骤5：训练脱敏气象数据生成模型MDCGAN；步骤6：利用步骤5所述的脱敏气象数据生成模型MDCGAN生成脱敏的气象数据；本发明在基于生成对抗网络生成气象数据的过程中引入了差分隐私保护的设计，通过训练一个差分私有生成器来解决生成数据的安全性问题，可以在不侵犯训练数据隐私的情况下生成无限多个安全的生成数据，使得生成的气象数据可以同时满足数据增强和数据脱敏的要求。
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公开(公告)号：CN104104690B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410376354.6
申请日：2014-08-01
Applicant: 河南大学
IPC: H04L29/06 , H04B7/0413 , H04N1/32 , H04N19/467
Abstract: 本发明公开了一种基于MIMO信道通信的图像信息隐藏方法，所述隐藏方法包括以下步骤：将载体图像通过一级小波变换分解成对角线高频子带、垂直高频子带、水平高频子带及低频子带，选取所述垂直高频子带、水平高频子带作为第一MIMO信道及第二MIMO信道；通过卷积码编码器对隐秘信息进行卷积编码、Alamouti空时分组编码及基于块的空时交织；将空时交织后的隐秘信息通过加性算法公式嵌入至所述载体图像的第一MIMO信道及第二MIMO信道中；将所述载体图像通过小波逆变换重构图像，得到隐秘图像。本发明既提高了信息隐藏的检测可靠性，又保证了隐秘信息的不可感知性，实现了大容量的图像信息隐藏。
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公开(公告)号：CN110084807B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910370301.6
申请日：2019-05-06
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种焊缝探伤底片图像造假的检测方法，首先将胶质焊缝探伤底片图像扫描成数字化焊缝探伤底片图像，并将数字化焊缝探伤底片图像按照底片号排序，并按照底片号顺序提交图片，然后提取焊缝探伤底片图像中以Hash值表示的特征摘要，并与保存在数据库中的特征摘要进行比对，检测出重复提交的焊缝探伤底片图像；进一步地，对新提交的焊缝探伤底片图像与数据库中最后保存的焊缝探伤底片图像基于SIFT算法及SSIM相似度进行搭接区匹配检测，可检测出非重复提交但是搭接区不匹配的焊缝探伤底片图像。本发明相比人工读片，可快速准确地检测出重复提交等替换的焊缝探伤底片，提高了检测准确性和检测效率，保证工程质量，消除安全隐患，有很大的应用价值。
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公开(公告)号：CN110287968A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910587387.8
申请日：2019-07-01
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LBP纹理的焊缝探伤底片图像造假的检测方法，首先将胶质焊缝探伤底片图像扫描成数字化焊缝探伤底片图像并对扫描后的图像进行预处理，然后基于SIFT算法及SSIM相似度对焊缝图像进行处理来判断单张焊缝探伤底片图像是否造假，也能基于SIFT算法把一个焊口中所有焊缝探伤底片图像拼接为一张完整焊口焊缝图像，再基于LBP算法提取该焊口的完整焊口焊缝图像的LBP纹理特征向量并与数据库中已保存的数据进行对比来判断整个焊口焊缝是否造假。本发明能够快速准确地自动检测出单张焊缝探伤底片图像造假和整个焊口焊缝探伤底片图像造假的情况，避免质量不合格的焊缝采用替换造假的方式通过验收，保证工程质量，消除安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110097547A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910370302.0
申请日：2019-05-06
Applicant: 河南大学
Abstract: 针对目前缺乏焊缝底片造假自动检测手段的情况，本发明设计了一种基于深度学习的焊缝X射线探伤底片造假的自动检测方法，首先将射线胶质底片扫描成数字化焊缝底片图像，通过筛选一部分包含所有焊缝字符标识的焊缝底片图像，并将焊缝底片图像中所有字符标识分割出来用于训练可识别字符的字符识别模型，通过字符识别模型提取出新提交焊缝底片图像中的字符信息，另外通过改进的VGGNet-16卷积神经网络提取出新提交焊缝底片图像中的焊缝信息，将提取出的字符信息、焊缝信息分别与数据库中保存的字符信息、焊缝信息进行比对，快速、准确地检测出和原有焊缝底片的字符标识相同或者焊缝相同的焊缝底片，即造假的焊缝底片，保证工程质量。
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公开(公告)号：CN109626909A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910031266.5
申请日：2019-01-14
Applicant: 河南大学
CPC classification number: C04B28/04 , B33Y70/00 , C04B2111/00181 , C04B2201/50 , C04B18/08 , C04B14/06 , C04B16/0633 , C04B22/08 , C04B22/147 , C04B2103/0001 , C04B14/386 , C04B14/42
Abstract: 本发明涉及一种面向3D打印的微生物矿化纤维微筋混凝土材料，其主要由下述重量份的原料组成：硅酸盐水泥100份，粉煤灰20～40份，砂100～300份，纤维1～5份，早强剂1.5～4份，速凝剂3.0～5.0份，水20～40份，微生物菌液20～40份，所述微生物菌液由巴氏芽孢杆菌菌液、和含尿素与氯化钙的营养液组成。本发明是在传统水泥基混凝土的基础上，增加纤维微筋提高材料抗拉强度和延性，并增加粉煤灰地聚物提升材料的早强和速凝性质，再增加巴氏芽孢杆菌及含尿素和氯化钙的营养液提高整体材料的终态强度，该混凝土材料具有抗拉抗压强度高、耐久、早强等优良性能。
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公开(公告)号：CN104104690A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410376354.6
申请日：2014-08-01
Applicant: 河南大学
IPC: H04L29/06 , H04B7/04 , H04N1/32 , H04N19/467
Abstract: 本发明公开了一种基于MIMO信道通信的图像信息隐藏方法及系统，所述隐藏方法包括以下步骤：将载体图像通过一级小波变换分解成对角线高频子带、垂直高频子带、水平高频子带及低频子带，选取所述垂直高频子带、水平高频子带作为第一MIMO信道及第二MIMO信道；通过卷积码编码器对隐秘信息进行卷积编码、Alamouti空时分组编码及基于块的空时交织；将空时交织后的隐秘信息通过加性算法公式嵌入至所述载体图像的第一MIMO信道及第二MIMO信道中；将所述载体图像通过小波逆变换重构图像，得到隐秘图像。本发明既提高了信息隐藏的检测可靠性，又保证了隐秘信息的不可感知性，实现了大容量的图像信息隐藏。
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公开(公告)号：CN101822545A
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN201010168648.1
申请日：2010-05-11
Applicant: 河南大学
Abstract: 一种数字减影血管造影运动伪影消除方法，步骤如下：步骤1、读取；步骤2、选点；步骤3、构建DSA时空体；步骤4、时空切片；步骤5、连轨迹；步骤6，分析DSA像素的时空运动特性；步骤7、三角剖分；步骤8、仿射变换；步骤9、时空卷绕；步骤10、优化；步骤11、配准；步骤12、灰度校正；步骤13，对数减影。本发明属于图像处理技术。采用时空分析的方法，使DSA图像配准更加精确，有效去除运动伪影，得到清晰的血管造影图像。进而提高医生的诊断准确性，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN116894830A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310910232.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/46
Abstract: 本发明公开了一种基于无锚框目标检测与气孔导度计算的玉米叶片气孔测量方法，包括以下步骤：获取玉米叶片气孔图像；对玉米叶片气孔图像进行预处理、数据增强及气孔标记；构建最优气孔导度模型；构建用于气孔识别与测量的深度学习模型和深度学习模型的训练与测试。本发明通过在CenterNet目标检测模型的基础上进行改进，以DLA34为骨干网络，使用可变形卷积代替上采样2D卷积，引入注意力机制，并添加了一个角度预测分支，以自动识别、测量玉米叶片显微图像中带有倾斜角度的气孔，同时引入了气孔导度损失函数，并采用最优气孔导度模型自动测量玉米叶片的气孔导度。
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