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公开(公告)号：CN110414557A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910540222.5
申请日：2019-06-21
Applicant: 东华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种面向归类模型训练的迭代自适应终止方法，其特征在于，通过拟合归类精度与迭代次数的关系函数，自适应地控制归类模型训练的迭代次数。本发明针对图像归类模型的训练，设计了一种迭代次数自适应的终止方法。所提方法适合于目前通用的归类模型，通过在迭代训练中拟合迭代次数与归类精度之间的关系函数，实现了归类精度约束下的迭代次数控制。基于样本点的函数拟合有助于消除在迭代训练中归类精度的大幅波动问题，所提迭代终止方法成功地引入了模式识别应用所需要的归类精度条件。本发明能够自适应地确定归类模型训练的迭代次数，减少迭代训练所需的时间，在确保归类精度合乎预期的前提下降低了迭代训练的复杂度。
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公开(公告)号：CN110087078A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910387957.9
申请日：2019-05-10
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/177 , H04N19/134 , H04N19/156 , H04N19/136 , H04N19/503
Abstract: 难控的观测效能是制约视频观测编码技术发展的主要难题。基于图像组分块压缩感知架构，本发明提供了一种模型引导的观测效能调控方法，测量端根据当前图像组的观测结果与GOP帧间相关模型，在功耗约束下为后一图像组预先分配关键帧/非关键帧的采样率和量化深度。当前图像组执行完观测编码，若当前功耗满足功耗约束，后一图像组仍然采用当前图像组的观测参数；否则，后一图像组进入递减模式或递增模式，根据GOP帧间相关模型更新观测参数。由于邻近的图像组具有近似的统计特性，所提方法为视频观测编码提供了一种在功耗约束下观测参数的预设机制，能够快速地为关键帧/非关键帧分配采样率和量化深度，为连续图像组提供优化的观测效能。
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公开(公告)号：CN109859180A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910072215.7
申请日：2019-01-25
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明提出了一种融合多种度量准则的图像集质量增强评价方法，首先使用现有的多种图像质量度量准则对原始图像集的每一张图像分别进行打分，然后计算质量分数平均值和标准差，其次计算相对质量分数，再考虑多个图像质量度量准则下的相对质量分数，最终得到原始图像集的融合质量分数。本发明通过比较增强图像集的融合质量分数和原始图像集的融合质量分数的大小，即可判断该图像增强算法对原始图像集的增强效果。当有多种图像增强算法作用于原始图像集时，则通过比较不同图像增强算法下增强图像集的融合质量分数大小，即可为原始图像集挑选出最佳的图像增强算法。相比于现有的平均方法，融合多种度量准则的图像集质量增强评价方法具有更高的可靠性。
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公开(公告)号：CN107320936A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710539902.6
申请日：2017-07-04
Applicant: 东华大学
CPC classification number: A63B71/0619 , A63B24/0075 , A63B2220/40 , A63B2225/50 , A63B2230/06 , G08C17/02
Abstract: 本发明提供了一种结合自适应运动处方的健身辅助系统，包括：用于采集使用者锻炼时的心率及步数数据的移动端设备；用于对移动端设备采集的数据进行分析和处理，得到使用者自适应的运动处方的PC端系统；及用于实现移动端设备与PC端系统之间的数据传输的无线通讯模块；对锻炼者在靶心率作为标准的日常锻炼下的数据进行采集，拟合出适合锻炼者自己的运动成长曲线，得到自适应运动处方。本发明较好地节省了运动处方前期需要做大量的体能测试的繁琐过程，只需要通过短时间使用者的锻炼及锻炼情况反馈来完成运动处方的制定工作；同时将移动端设备和PC端系统相结合，能够更有效的为使用者取得科学的健身效果。
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公开(公告)号：CN110418137B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910701685.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/176 , H04N19/587
Abstract: 本发明涉及一种交叉子集导引的剩余块集测量率调控方法，包括以下步骤：将目标图像分为若干块，对所有块进行分类，将各块通过块集划分归入交叉子集或剩余块集；使用初始测量率对交叉子集进行按序逐块观测，并统计观测值向量；根据交叉子集中观测值向量的统计情况为剩余块集设置各类的优化测量率，使用优化测量率对剩余块集进行按序逐块观测，并记录观测值；各块的观测值按螺旋次序逐块进行多方向预测，执行残差的量化与熵编码。本发明在平均测量率保持下提高图像观测的整体质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107705258B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201710843914.8
申请日：2017-09-19
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种三基色联合预均衡和去模糊的水下图像增强方法，具体包括：利用颜色校正的直方图均衡化方法处理图像；利用暗通道模型对校正后的图像进行再处理；改善图像的背景光估计；优化传输图估计；恢复图像场景。本发明能够获得良好的视觉效果和客观质量，并且具有计算简单、恢复质量好等优点。
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公开(公告)号：CN107547898B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710793206.8
申请日：2017-09-05
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/127 , H04N19/132
Abstract: 本发明提供了一种能耗‑精度可控的传感器双参数分配系统，包括通过传输信道连接的传感器和服务器；系统的训练模式通过分析采样因子S和量化参数Q如何影响监控图像的编码复杂度、比特率、图像质量等特性，统计编码能耗、传输能耗、场景归类精度等性能指标与两个控制参数之间的内在联系，构建精度阈值与(S，Q)控制参数之间的精度参数优化模型；系统的工作模式根据精度参数优化模型，能够预先设定适当的(S，Q)控制参数，在归类精度约束下渐进地调整传感器能耗，取得近似最优的能耗‑精度控制性能。本发明通过测试智能无线图像监控的编码复杂度、比特率、精度特性，给出控制参数的计算方法，为监控成像应用提供了能耗‑精度的可控机制。
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公开(公告)号：CN110418137A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910701685.5
申请日：2019-07-31
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/176 , H04N19/587
Abstract: 本发明涉及一种交叉子集导引的剩余块集测量率调控方法，包括以下步骤：将目标图像分为若干块，对所有块进行分类，将各块通过块集划分归入交叉子集或剩余块集；使用初始测量率对交叉子集进行按序逐块观测，并统计观测值向量；根据交叉子集中观测值向量的统计情况为剩余块集设置各类的优化测量率，使用优化测量率对剩余块集进行按序逐块观测，并记录观测值；各块的观测值按螺旋次序逐块进行多方向预测，执行残差的量化与熵编码。本发明在平均测量率保持下提高图像观测的整体质量。
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公开(公告)号：CN109934833A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910312148.1
申请日：2019-04-18
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的植物生长检测系统，其特征在于，包括：OpenMV3 Cam M-OV7725智能图像处理颜色识别传感器；由图像处理单元对植物图像进行处理。本发明采用计算机视觉技术获得实时新图像，结合数字图像处理，图像分析，模式识别及RGB颜色检测，主动轮廓模型等方法构建诊断模型，通过对植株形状、叶形结构、叶脉形态特征及叶片颜色来进行识别和诊断，判断植株中氮元素含量情况。
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公开(公告)号：CN108537739A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810127313.1
申请日：2018-02-08
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征匹配度的无参考视频增强效果评测方法，包括以下步骤：使用某一视频增强算法E对含有N帧的原始视频V进行质量增强，得到已增强视频Ve；按帧顺序依次获取已增强视频帧的基色分量图像，采用不变量特征算子分别提取分量图像的特征向量；依次对前后帧中同一基色分量的特征向量进行特征匹配，分别计算出两幅分量图像特征点匹配成功的个数；判断当前帧是否为已增强视频Ve的最后一帧，如果不是，则返回上述步骤；否则，进入下一步骤；累计所有前后帧基色分量的特征匹配点数，将所有特征匹配点数的每帧分量平均值作为该视频增强算法的特征匹配度。本发明为改进无参考视频增强算法提供了一种客观评测准则。
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