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公开(公告)号：CN109886976A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910122516.6
申请日：2019-02-19
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰狼优化算法的图像分割方法及系统，包括：步骤S100获取待分割图像的灰度值范围；步骤S200根据所述图像的灰度值范围利用灰狼优化算法得到待分割图像的最佳阈值；步骤S300根据所述图像分割的最佳阈值，对待分割图像进行分割。本发明对于解决多阈值图像分割的问题，具有不依赖先验知识、有较强自适应能力及高效率运行的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109858816A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910106801.9
申请日：2019-02-02
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种采用蚁狮算法进行生产调度的方法，将车间每个产品的生产序列作为可行解。每一个蚂蚁代表一种可行解，轮盘赌决定的蚁狮代表局部最优解。经过多次迭代之后，选中的精英蚁狮代表全局最优解。主要步骤设定蚁狮算法参数；对生产调度问题进行建模；采用G&T算法产生初代蚂蚁，并将蚂蚁、蚁狮的位置储存在矩阵中；蚂蚁随机游走；轮盘赌决定蚂蚁被蚁狮捕获，选出精英蚁狮；当达到蚁狮迭代次数之后，输出精英蚁狮代表的全局最优解。本发明有着较高的搜索最优解的能力，参数调节方便。
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公开(公告)号：CN110334682A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910629380.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 武汉中交交通工程有限责任公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种基于迭代搜索优化哈希算法的自动驾驶系统域自适应方法，获取目标图像，对获取的图像提取特征，利用深度学习目标函数创建哈希码；将数据集进行n次迭代以得到最终的哈希码标签；将所生成的哈希码标签带入ILS迭代局部搜索来强化精度，进而得到最终的检测结果。本发明采用深度学习更注重行人细节的检测，准确率更高，提高了可行性；采取预局部迭代搜索的方法提高了容错率，更好的完成了鲁棒性及容错率与可行性两方面的需求。
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公开(公告)号：CN110334682B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910629380.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 武汉中交交通工程有限责任公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种基于迭代搜索优化哈希算法的自动驾驶系统域自适应方法，获取目标图像，对获取的图像提取特征，利用深度学习目标函数创建哈希码；将数据集进行n次迭代以得到最终的哈希码标签；将所生成的哈希码标签带入ILS迭代局部搜索来强化精度，进而得到最终的检测结果。本发明采用深度学习更注重行人细节的检测，准确率更高，提高了可行性；采取预局部迭代搜索的方法提高了容错率，更好的完成了鲁棒性及容错率与可行性两方面的需求。
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公开(公告)号：CN110533088A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910759386.7
申请日：2019-08-16
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区分式卷积神经网络的场景文字语种识别方法，传统的图像分类方法往往对图像进行整体性分析，缺少对细节的明确捕捉，不能良好地处理此类问题。为了解决上述技术问题，提出了一种名为“区分式卷积神经网络”的模型以及相应方法，通过“区分式聚类”(discriminative clustering)算法，在图像的深度卷积特征上学习到一组“区分性图样"(discriminative patterns)，即有区分性的局部特征。最后，图像的总体表示用两层全连接网络层进行分类。本发明能明显改进之前的传统的图像分类方法在字体、噪声、光照等条件因素下识别存在一些不足。
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