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公开(公告)号：CN117455831A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311153005.3
申请日：2023-09-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 深圳市科灵机器人科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像轮廓二阶差分的直角焊缝特征点识别方法，其方法包括：获取焊缝图像组，所述图像组为投射一字激光与直角焊缝表面，由相机拍摄的一系列图像组；图像预处理，所述图像预处理为对所述焊缝图像组进行均值滤波处理和阈值分割处理；光条中心线提取，对所述焊接图像组中的光条提取中心线坐标；直角焊缝特征点识别，通过焊缝图像轮廓的差分信息来提取焊缝特征点。本发明提出的方法只需进行简单基本的数学运算，有效的提升了焊缝图像特征点提取的速度，具有较高的识别准确率和较快的运行速度，能够满足焊接机器人实时在线焊接的要求。
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公开(公告)号：CN107169942B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710573257.X
申请日：2017-07-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，本发明的方法模拟了鱼类视网膜水平细胞与视锥细胞之间的反馈关系来去除水下图像的色偏，模拟了鱼类视网膜双极细胞中心外周拮抗作用来去除水下图像的模糊。在整个模拟过程中，模拟了鱼类视网膜水平细胞侧抑制双极细胞的结构来设计双极细胞感受野的双高斯差滤波器；同时利用sigmoid曲线模拟了网间细胞在黑暗中持续释放多巴胺调节水平细胞的活动，使得处理后的图像更加符合鱼类的视觉机制；最后采用gamma变换模拟了无长突细胞对亮度信息的非线性处理，并构成颜色双极细胞的中心输入。
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公开(公告)号：CN107169942A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710573257.X
申请日：2017-07-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鱼类视网膜机制的水下图像增强方法，本发明的方法模拟了鱼类视网膜水平细胞与视锥细胞之间的反馈关系来去除水下图像的色偏，模拟了鱼类视网膜双极细胞中心外周拮抗作用来去除水下图像的模糊。在整个模拟过程中，模拟了鱼类视网膜水平细胞侧抑制双极细胞的结构来设计双极细胞感受野的双高斯差滤波器；同时利用sigmoid曲线模拟了网间细胞在黑暗中持续释放多巴胺调节水平细胞的活动，使得处理后的图像更加符合鱼类的视觉机制；最后采用gamma变换模拟了无长突细胞对亮度信息的非线性处理，并构成颜色双极细胞的中心输入。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118861310A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410809385.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于终身学习的时变知识图谱嵌入表征方法，首先对时变知识图谱数据集进行数据预处理得到用于训练的数据，然后构建时变知识图谱嵌入表征模型，选取每个时间子图的重要历史知识数据加入数据缓冲区，并通过知识迁移对新知识进行初始化表征，最后通过自监督编码器进行知识表征学习，迭代优化模型以更新知识的嵌入表征，完成对于时变知识图谱的嵌入表征。本发明的方法旨在通过高效利用历史上下文信息，优化时变知识图谱随时间变化的嵌入表示，以便于更准确地捕获和反映知识的时变特征，与现有方法相比，终身学习能够持续利用累积的历史数据来增强模型对时间演变的适应性和记忆能力，从而能够有效地应对知识随时间的动态变化。
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公开(公告)号：CN118821922A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410892564.4
申请日：2024-07-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种基于对比视图的时变知识图谱去噪方法，通过构建基于时间演化的嵌入学习框架，将原始时变知识图谱输入进行预处理，并根据时序划分知识图谱序列，生成瞬时对比视图和演化对比视图，并分时段初始化三元组嵌入，得到不同时刻的图谱切片下所有三元组的时间相关嵌入表示输入置信度计算单元模块进行三元组置信度计算，作为评价三元组是否为噪声的标准，完成时变知识图谱去噪。本发明的方法能够在无需人为标注的情况下，通过两种反映不同语义特征对比视图，在时间演化框架上以自监督的方式对比学习正常数据和噪声数据的特征，完成对于噪声数据的检测识别，能有效识别时变知识图谱中存在的噪声，提高推荐系统、智能问答等后续任务有效性。
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公开(公告)号：CN101873197A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010199384.6
申请日：2010-06-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种降低LDPC码错误平层的编、译码方法，提供了一种灵活、高效、低复杂度的编、译码方法，该方案能利用较小的带宽、在不明显增加系统复杂度的同时能够显著提高系统传输性能，易于实现。在LDPC码出现错误平层的信噪比下，利用仿真找出引起错误平层的关键陷阱集比特位置，在确定满足编码速率的条件下，固定这些比特位进行信息传输，有了这些固定位确定的软信息，再利用更新译码算法，使得译码时能跳出陷阱集，从而达到错误平层减低或消除、以提高LDPC码译码性能的目的。本发明是基于LDPC码的软判决译码算法。其中心思想是：在LDPC编码时，固定传输信息中的某些比特位，即收发双方都确知某些比特位为0或1(二元LDPC码)，这些固定比特位的选取旨在打破陷阱集；在译码时，能得到确知位的准确信息，从而改进原有的迭代译码算法，以达到降低或消除错误平层的目的；并且有了这些固定位确定的软信息，译码迭代次数将减少，译码速度将加快。
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公开(公告)号：CN110390655B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910693791.3
申请日：2019-07-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于蓝色通道校正的图像去雾方法，应用于计算机视觉和图像处理技术领域，针对现有的直方图均衡化算法、多尺度Retinex(MSR)算法和暗通道先验去雾等算法，所存在的去雾效果差，算法局限性大的问题；本发明首先提取红、绿、蓝三通道的信息，并对其进行组合整理得到深度与透射率信息，然后将图像红、绿、蓝三通道分别计算，得到每个通道的去雾图像，最后组合图像得到最终的去雾图；具备计算参数少，计算简单快速，效果好，无色偏，非常适合于室外雾图像的处理的优点。
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公开(公告)号：CN110390655A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910693791.3
申请日：2019-07-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于蓝色通道校正的图像去雾方法，应用于计算机视觉和图像处理技术领域，针对现有的直方图均衡化算法、多尺度Retinex(MSR)算法和暗通道先验去雾等算法，所存在的去雾效果差，算法局限性大的问题；本发明首先提取红、绿、蓝三通道的信息，并对其进行组合整理得到深度与透射率信息，然后将图像红、绿、蓝三通道分别计算，得到每个通道的去雾图像，最后组合图像得到最终的去雾图；具备计算参数少，计算简单快速，效果好，无色偏，非常适合于室外雾图像的处理的优点。
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