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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115222785A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210940739.5
申请日：2022-08-06
Applicant: 福州大学 , “一带一路”空间信息走廊海丝研究院
Abstract: 本发明提供一种基于双目标定的红外与可见光图像配准方法，该方法包括：使用前，预先标定得到红外与可见光双目相机的内外参数，以获取二者所拍摄图像之间的极线表达式；实际应用时，首先对采集到的红外与可见光图像分别使用特征点提取算法提取特征点，并根据特征点之间的相似性对特征点进行粗匹配；在粗匹配的特征点对集合中，根据特征点与其相对应极线的距离，剔除不满足极限约束的特征点对；利用未被剔除的特征点对，计算两幅图像之间的仿射变换矩阵完成图像配准。通过上述方式，根据极限约束的原理从相机空间关系压缩特征点配对的区域，降低了红外与可见光图像配准时特征点误匹配几率，取得高精度的配准效果。
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公开(公告)号：CN113740275A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111017735.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明涉及一种基于快照式多光谱成像的雨生红球藻虾青素含量检测方法。包括以下步骤：1）构建快照式多光谱反射成像系统，由快照式多光谱相机、宽光谱光源、载物台、样品池、支架、遮光罩等组成；2）制作不同生长阶段和浓度的雨生红球藻样本集，通过传统检测法定标样本集生物量和虾青素含量；3）采集雨生红球藻样本光谱图像，进行光谱预处理、样本集划分；4）建立预测模型；5）建立样本可视化模型。本发明可在可见光波段470‑640nm对0.3‑3.0g/L浓度范围内雨生红球藻虾青素进行快速无损检测，在工业生产中实现雨生红球藻虾青素的动态监测。
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公开(公告)号：CN113740275B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111017735.1
申请日：2021-09-01
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明涉及一种基于快照式多光谱成像的雨生红球藻虾青素含量检测方法。包括以下步骤：1）构建快照式多光谱反射成像系统，由快照式多光谱相机、宽光谱光源、载物台、样品池、支架、遮光罩等组成；2）制作不同生长阶段和浓度的雨生红球藻样本集，通过传统检测法定标样本集生物量和虾青素含量；3）采集雨生红球藻样本光谱图像，进行光谱预处理、样本集划分；4）建立预测模型；5）建立样本可视化模型。本发明可在可见光波段470‑640nm对0.3‑3.0g/L浓度范围内雨生红球藻虾青素进行快速无损检测，在工业生产中实现雨生红球藻虾青素的动态监测。
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公开(公告)号：CN113743286A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111014384.9
申请日：2021-08-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多源信号融合的目标监测系统及方法，该装置包括：雷达装置，用于主动监测进入监测区域的目标，并且获取其方位与距离信息；视频监控装置，包括可见光探测器和长波红外探测器，用于获取目标的可见光视频图像和红外视频图像；云台装置，用于安装视频监控装置，并通过数据处理装置控制，带动视频监控装置转动到指定方位；以及数据处理装置，分别与雷达装置、视频监控装置、云台装置进行数据通信，用于获取雷达装置中的目标方位与距离信息，也用于控制云台装置转动，还用于获取视频监控装置中的可见光视频图像和红外视频图像，并对其进行配准与融合。该系统及方法不仅有利于提高监控效果，而且计算量小，实时性好。
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公开(公告)号：CN112967353A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110360892.6
申请日：2021-04-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的稀疏射频层析成像方法，包括以下步骤：步骤S1:获取无目标情况下的无线链路RSS值，并建立基于GMM的环境背景链路模型；步骤S2:采集的实时RSS数据与建立的环境背景链路模型进行匹配,保留有效链路，滤除冗余链路；步骤S3:根据观测背景区域的随机特性，通过基于GMM的先验模型对重构图像进行学习和训练，获取图像的结构特征参数，并基于GMM先验的贝叶斯压缩感知算法进行图像重构，获得重构图像;步骤S4:采用基于MRF先验的图像恢复方法，利用压缩的空间图像对重构图像进行恢复。本发明方法能有效降低背景的变化带来的干扰，减小重构图像的噪声，提高系统成像质量。
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