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公开(公告)号：CN109800650A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811569306.3
申请日：2018-12-21
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种增强和识别交通标志的方法，首先输入交通标志图像，然后对原始图像进行区域裁剪、图像灰度化、尺寸归一化等预处理，突出图像的细节信息，提高图像数据的质量；接着，采用基于灰度梯度直方图的图像对比度自适应增强算法对图像做进一步的处理，改善交通标志收集过程中存在的运动模糊、对比度低等造成图像特征不明显的缺陷，在一定程度上减少噪声和光照等因素的影响，提高数据图像的质量，进而提高系统识别精度；然后使用卷积神经网络提取图像特征信息，进行卷积操作、池化操作、线性修正单元激活函数、局部优化；最后使用改进的LeNet-5网络模型训练图像，输出结果。
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公开(公告)号：CN109685780A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811541070.2
申请日：2018-12-17
Applicant: 河海大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06N3/0454 , G06T2207/10024 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的零售商品识别方法，首先使用一个通用的粗粒度的数据集训练一个定制的yolo3目标检测器，接着输入待检测图像，得到一系列初级语义对象，然后根据一系列规则组合初级语义对象为高级语义对象，最后通过判断需检测的目标的属性与各个高级语义对象的属性间的相似度对比得到所需目标。本发明使得基于通用的粗粒度数据集训练得到的检测器在一定条件下也可用于完成细粒度分类任务；相比于传统方法直接采集目标类别的数据进行训练，本发明可极大地降低数据采集成本和在生产环境下使用的门槛。
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公开(公告)号：CN106570889A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610991485.4
申请日：2016-11-10
Applicant: 河海大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048
Abstract: 本发明公开了一种检测红外视频中弱小目标的方法。所述方法针对检测红外视频中的图像序列，首先通过Kalman滤波进行背景抑制、噪声去除，得到预处理后图像序列；然后选定需要处理的N+1帧预处理后图像序列，合并成二维数据，求其自相关矩阵并对其自相关矩阵进行奇异值分解SVD；接着选择特征向量重构图像序列；最后对重构图像序列进行阈值分割，从背景中分离得到原图像序列中弱小目标的位置，对重构图像序列中的每幅图像分别进行修正。本发明方法将Kalman滤波与奇异值分解方法有效结合用于对红外视频中的弱小目标进行检测，计算时间短，检测效率高，准确性和鲁棒性都比较好。
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公开(公告)号：CN104091157A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410327106.2
申请日：2014-07-09
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的行人检测方法，通过对图片中行人特征的融合来检测行人，能弥补单一特征的局限性从而提高行人检测率，同时降低维度提高了检测速度。提出了一种利用PCA降维的HOG与纹理特征LBP融合的行人检测方法。利用PCA对HOG进行降维，将特征维数从3780维降低到300维。采用多特征融合的方法，融合LBP纹理特征，与SVM分类器相结合，在提高HOG-LBP识别率的同时，降低了训练和检测的时间，且能很好处理行人遮挡问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103680145A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310658936.9
申请日：2013-12-06
Applicant: 河海大学
Inventor： 王敏
Abstract: 本发明提出了一种基于局部图像特征的人车自动识别方法，所述方法通过帧间差分的运动目标检测方法检测视频中运动的人和车；对视频中的每帧源图像进行预处理和定位分割后对其进行局部图像特征的提取；用支持向量机对人车进行学习和分类，最终达到人车识别的目的。该方法用具有唯一性和不变性的局部图像特征来表征目标，对于光照、旋转视点等具有很好的鲁棒性，对于遮挡时候极值点的缺失依然能够实现识别。对我国城市混合交通环境的适应性强，可有效区分道路上的行人和车辆，对整顿交通秩序，缓解道路拥挤，减少事故伤亡等均可起到积极作用。
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公开(公告)号：CN103679196A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310651615.6
申请日：2013-12-05
Applicant: 河海大学
Inventor： 王敏
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了视频监控中的人车自动分类方法，所述方法通过三帧差分法和背景消减法相结合的运动目标检测方法检测视频中运动的人和车；对视频中的每帧源图像进行预处理和定位分割后对其进行特征提取；用支持向量机对人车进行学习和分类，最终达到人车分类的目的。本发明方法既避免了采用三帧差分法造成运动对象的空洞现象,又可以解决背景消减法中的动态背景更新问题,减少背景噪声的干扰,可有效区别通道上的行人和车辆，减轻交通视频监控人员的工作负担，同时也提高了工作效率；对道路监控，交警派遣等工作都有着重要意义。
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公开(公告)号：CN119150644B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411642210.0
申请日：2024-11-18
IPC: G06F30/25 , G06F30/13 , G16C60/00 , G06F113/26
Abstract: 本申请公开了一种适用于大容量规则排布结构的离散元快速建模方法，实现了将离散元技术应用于大容量的土工结构建模中，尤其是多层体系结构模型。在模型构建过程中，首先利用先分割后合并的方式，将大容量模型划分为若干区段，提高了骨架结构的构建效率；然后，通过离散元搜索区域控制算法，针对性地缩小了颗粒单元的遍历范围，在极大地提高混合料模型构建效率的同时保障了模型计算的精确度，该方法拓展了离散元的应用范围，填补了该项技术在大容量模型中的应用空白。
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公开(公告)号：CN114971227B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210503988.8
申请日：2022-05-10
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06F17/16 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于MARCOS方法的配电网设备风险评估方法，包括：选取参与配电网设备风险评估的各项评估指标；对选取的各项评估指标进行相对重要性评估；建立判断矩阵，计算各项评估指标的主观权重；对参与评估的配电设备进行风险程度打分；构造评价矩阵，运用CRITIC方法对评价矩阵进行处理，计算各项评估指标的客观权重；结合改进的AHP和CRITIC方法获得各项评估指标的综合主客观权重；利用评价矩阵运用MARCOS方法计算各配电设备的效用函数，对各配电设备的综合风险程度进行排序。本发明在评估指标上将主观权重与客观权重相结合，既能参考专家的丰富经验，也可以充分利用原始数据，在对设备进行风险排序时能够综合考虑多方面因素，提高评估结果的合理性和准确性。
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