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公开(公告)号：CN111935106A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010716558.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种利用改进验证码收集带标签的数据集的方法，首先收集并标注大量的现有开源数据集未收录的对象或者是一些物体的不常见多样化的特征，并对这些图像进行位移、旋转、亮度和缩放的图像增强处理以及合并出一个多特征的数据集，其次提出一种基于上述数据集中利用矩形标注这些对象或者特征标签的新型验证码的方法，该方法判定用户输入的标签是否在可接受范围内，若正确，则保存图像和用户输入的标签作为数据集的一部分，反之验证失败，则重新测试直到成功。本发明收集的数据集的效率极高，成本低，且得到的数据集质量高。
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公开(公告)号：CN110738628A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910978835.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，首先首先将彩色源图像A和B均转换为灰度图像；根据步骤1中获得的灰度图像，选择检测范围；获得焦点图像；由焦点图像得到三级比较图C3；由三级比较图C3获得两级比较图C2；消除两级比较图C2中的孤立噪声；结合两级比较图C2，将彩色源图像A和B融合。本发明提供的方法可将源图像的更多原始信息合并到单张图像中并有效提高融合图像质量，可作为边缘检测、特征提取等预处理步骤，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN109903275A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910112614.1
申请日：2019-02-13
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应多尺度滤波和直方图对比的酒醅发霉区域检测方法，该方法能够消除光照分布不均匀的影响并识别和定位酒醅的发霉区域。本发明方法首先采用最小值滤波、高斯滤波与自适应二维伽马函数相结合的方法来预处理图像以消除光照不均带来的影响，再利用HSV空间侧重于色彩表示的特性，通过基于直方图对比的方法，对酒醅中的白色发霉区域进行检测，获得发霉区域坐标值。与现有的技术相比，本发明结合了HSV色彩空间与直方图对比的特性，削弱了光照分布不均带来的影响，提高了检测准确度，加快了检测速度。
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公开(公告)号：CN110738628B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201910978835.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WIML比较图的自适应焦点检测多聚焦图像融合方法，首先首先将彩色源图像A和B均转换为灰度图像；根据步骤1中获得的灰度图像，选择检测范围；获得焦点图像；由焦点图像得到三级比较图C3；由三级比较图C3获得两级比较图C2；消除两级比较图C2中的孤立噪声；结合两级比较图C2，将彩色源图像A和B融合。本发明提供的方法可将源图像的更多原始信息合并到单张图像中并有效提高融合图像质量，可作为边缘检测、特征提取等预处理步骤，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN110111361B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910324690.9
申请日：2019-04-22
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于多阈值自优化背景建模的运动目标检测方法，该方法能够快速消除检测结果中的伪影且对复杂环境的抗干扰能力较强。为实现该目的，所采用的技术方案是：使用像素点的20邻域来创建背景模型；通过灰度空间的自适应距离阈值和RGB空间的颜色畸变度阈值同时作用来判断新的一帧的像素值是否属于背景；通过噪点去除、空洞填充和中值滤波处理来去除噪点并填充前景区域的空洞；在统计前景点出现频率并依此来更新背景模型，可以在图像上将运动目标和背景利用二值分割显示出来。本发明方法可广泛应用于交通视频监控、室内安防、计算机视觉等领域，具有较广的应用前景和较大的经济价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111783794A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010512200.0
申请日：2020-06-08
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度可分离卷积残差块和改进NMS的多尺度目标检测方法，结合深度可分离卷积神经网络特征提取的能力、SSD(Single Shot Detection)模型多尺度检测算法对不同大小目标的适应能力以及改进NMS(改进非极大值抑制NonMaximumSuppression，NMS)对遮挡物体的高检测性能来解决现有检测方法速度过慢、精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN110111361A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910324690.9
申请日：2019-04-22
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于多阈值自优化背景建模的运动目标检测方法，该方法能够快速消除检测结果中的伪影且对复杂环境的抗干扰能力较强。为实现该目的，所采用的技术方案是：使用像素点的20邻域来创建背景模型；通过灰度空间的自适应距离阈值和RGB空间的颜色畸变度阈值同时作用来判断新的一帧的像素值是否属于背景；通过噪点去除、空洞填充和中值滤波处理来去除噪点并填充前景区域的空洞；在统计前景点出现频率并依此来更新背景模型，可以在图像上将运动目标和背景利用二值分割显示出来。本发明方法可广泛应用于交通视频监控、室内安防、计算机视觉等领域，具有较广的应用前景和较大的经济价值。
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公开(公告)号：CN111783794B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010512200.0
申请日：2020-06-08
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度可分离卷积残差块和改进NMS的多尺度目标检测方法，结合深度可分离卷积神经网络特征提取的能力、SSD(Single Shot Detection)模型多尺度检测算法对不同大小目标的适应能力以及改进NMS(改进非极大值抑制NonMaximumSuppression，NMS)对遮挡物体的高检测性能来解决现有检测方法速度过慢、精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN110751056B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910921085.X
申请日：2019-09-27
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进自顶向下法多人姿态检测的行人运动预测方法，通过处理空间变换网络、改进后的自顶向下法单人姿势检测、反空间变换网络处理后的图像提取出人体姿势框图、骨点和姿势，将人体的骨点和姿势经光流处理和长短期记忆神经网络的训练，预测并输出行人接下来的动作，相对于传统的在复杂环境中多人姿态检测的自顶向下算法存在依赖人体框检测而导致的单人姿态检测错误的现象，本发明输出结果得到的多人姿态检测图像准确，无冗杂人体框，无冗杂骨点，无骨骼交叉情况，行人运动预测效果良好。
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公开(公告)号：CN111935106B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202010716558.5
申请日：2020-07-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种利用改进验证码收集带标签的数据集的方法，首先收集并标注大量的现有开源数据集未收录的对象或者是一些物体的不常见多样化的特征，并对这些图像进行位移、旋转、亮度和缩放的图像增强处理以及合并出一个多特征的数据集，其次提出一种基于上述数据集中利用矩形标注这些对象或者特征标签的新型验证码的方法，该方法判定用户输入的标签是否在可接受范围内，若正确，则保存图像和用户输入的标签作为数据集的一部分，反之验证失败，则重新测试直到成功。本发明收集的数据集的效率极高，成本低，且得到的数据集质量高。
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