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公开(公告)号：CN110287953A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910417536.6
申请日：2019-05-20
申请人： 湖北九感科技有限公司 , 三峡大学
摘要： 本发明实施例提供一种水位自动识别方法及装置，所述方法包括：从待识别水尺图像中提取出水尺区域，并对所述水尺区域进行分割，获取所述水尺区域中水尺头部的多个带状区域和水尺测量部分的多个带状区域；根据所述水尺头部的所有带状区域各自的高度构成的向量，获取所述向量对应的水尺编号和所述水尺编号对应的水尺零点高程；获取所述水尺测量部分的所有带状区域的边界中位于水面上方的最后一个边界，并获取所述最后一个边界与所述水面的交叉点，以及所述交叉点的水位读数，将所述水位读数和所述水尺零点高程相加，获取所述待识别水尺图像的水位识别结果。本发明实施例实现水位的自动识别，方法简单高效，且识别准确度高。
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公开(公告)号：CN210268815U
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201921558550.X
申请日：2019-09-19
申请人： 湖北九感科技有限公司 , 三峡大学
IPC分类号： G01F23/04
摘要： 本实用新型涉及水利监测技术领域，提供了一种可自动识别的水位尺，包括：本体，沿所述本体的长度方向依次设置有身份信息标识装置和水位深度信息标识装置；所述身份信息标识装置包括多个设置于所述本体的外侧壁上，且从上往下并排布置的水平条带或水平凸起；所述水位深度信息标识装置包括多个均匀设置于所述本体的外侧壁上的圆形块或圆形凸起，且相邻的两个所述圆形块或所述圆形凸起相切设置。该可自动识别的水位尺大大方便了视觉识别装置准确地识别出当前水位尺的身份及其相应的水位高度，从而便于实现对水位尺标记的水位高度的远程读取，不仅数据读取结果准确，而且效率高，不存在安全风险。
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公开(公告)号：CN110473210A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910715594.7
申请日：2019-08-05
申请人： 三峡大学
摘要： 本发明实施例提供一种基于置信度传播的图像分割方法和装置，方法包括：对待分割图像进行小波变换，得到各尺度的特征向量；针对任一尺度，基于置信度传播算法进行尺度内迭代分割，并计算每一迭代分割结果对应的全局能量，直至达到预设尺度内迭代条件；全局能量包括基于迭代分割结果和特征向量得到的标记场能量和特征场能量；将全局能量最小时对应的迭代分割结果作为该尺度的最终分割结果，将该尺度的最终分割结果作为下一尺度的初始分割结果，进行尺度间迭代分割，直至得到最细尺度的最终分割结果；将最细尺度的最终分割结果作为待分割图像的最终分割结果。本发明实施例提供的方法和装置，实现了全局最优的图像分割，提高了图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN107341502A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710399142.3
申请日：2017-05-31
申请人： 三峡大学
CPC分类号： G06K9/6289 , G06K9/4604 , G06K9/4676 , G06N3/049 , G06T7/13 , G06T2207/20084
摘要： 本发明提供一种基于PCNN与线性叠加技术的图像融合方法及装置，包括：S1，使用PCNN获取第一图像和第二图像对应的第一脉冲图像和第二脉冲图像；S2，对所述第一脉冲图像和所述第二脉冲图像分别进行叠加，获取所述第一图像和所述第二图像对应的第一显著性图像和第二显著性图像；S3，根据所述第一显著性图像和所述第二性显著性图像，使用判决算法对所述第一图像和所述第二图像进行融合。本发明通过使用PCNN充分提取图像中的有效信息，然后对于每幅待融合图像，将其脉冲图像中的有效信息进行叠加，并结合简单的判决算法对图像进行融合，本发明方法简单，处理速度快，能产生较好的融合效果。
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公开(公告)号：CN107330447A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710414874.5
申请日：2017-06-05
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 一种反馈式ICM神经网络和FPF相结合的剪影识别系统，利用ICMNN具有的脉冲耦合特性，提取目标图像的完整轮廓；而所采用的反馈机制则对原始图像不断进行增强，从而达到抑制非同类目标同时增强同类目标的目的；随着不断迭代，FPF在经ICM处理过的图像中，不断搜索和目标边缘相似的候选目标，当找到可靠的同类目标时就会在相应位置产生较大的相关峰，而由于反馈机制的加入有效抑制其他非目标区域，从而使得其他区域的相关值降低，从而实现目标的可靠识别。本发明系统对于图中同类别的图像能够较好地识别，对具有一定旋转以及尺度变化的图像也具有较好的稳定性。与其他剪影识别算法相比计算量有所减小，工作量相应的降低，速度得到了增加。
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公开(公告)号：CN111652308B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010476319.7
申请日：2020-05-29
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 基于超轻量级全卷积神经网络的花卉识别方法，对收集的数据集做清洗与分割处理，采用OTSU算法将数据集中的彩色图像二值化，通过最大连通区域法来标记最大的连通区域，提取出连通区域的位置信息，生成矩阵掩码，并叠加回原始图片获得花卉的分割图；采用迁移学习的方法来训练重量级的花卉分类神经网络，对花卉的分割图进行筛选，将保留下来的花卉分割图构建成新的数据集；构建适用于弱算力平台的超轻量级的卷积神经网络，将新构建的数据集输入到其中进行训练，实现花卉识别分类。本发明所提出的超轻量级神经网络，以及花卉数据集的增广方法相较于现有的其他方法，在速度与精度上都取得
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公开(公告)号：CN111260620B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010036192.7
申请日：2020-01-14
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094
摘要： 本发明实施例提供一种图像异常检测方法、装置和电子设备，其中方法包括：确定待检测图像；将待检测图像输入至图像异常检测模型，得到图像异常检测模型输出的第一潜在空间向量和第二潜在空间向量；其中，第一潜在空间向量和第二潜在空间向量分别为图像异常检测模型对待检测图像和第一重构图像进行降维得到的，第一重构图像是对第一潜在空间向量进行解码重构得到的；图像异常检测模型是基于正样本图像训练得到的；基于第一潜在空间向量和第二潜在空间向量，确定待检测图像的异常检测结果。本发明实施例提供的方法、装置和电子设备，实现了准确性高、通用性强的异常检测，可适用于不同规格的图像。
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公开(公告)号：CN109816666B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910009415.8
申请日：2019-01-04
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/40
摘要： 本发明实施例提供一种对称全卷积神经网络模型构建方法、眼底图像血管分割方法、装置、计算机设备及存储介质。所述训练方法包括：对原始眼底图像进行分块处理以及白化处理以得到原始眼底图像块；将原始眼底图像块输入到预设的对称全卷积神经网络中进行训练，以得到预设的对称全卷积神经网络模型，其中，该模型中的每一隐藏层实现对本层输入的特征图进行处理，对本层之前所有输出的特征图进行处理，以实现输入为原始眼底图像块，输出为与原始眼底图像块对应的每个像素的眼底血管分割结果。本发明实施例还提供一种眼底图像血管分割方法。本发明实施例构建的模型避免了过拟合问题，提高了模型的泛化能力，提高了眼底图像血管分割的准确度和精度。
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公开(公告)号：CN111814827A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010514432.X
申请日：2020-06-08
申请人： 三峡大学
摘要： 基于YOLO的关键点目标检测方法，包括数据集的制作与处理：在原始标注框为水平矩形框的标注数据集上，添加各个关键点到标注框左上角顶点的偏移距离(Δx,Δy)，标注框左上角的顶点位置坐标为（LUx,LUy），满足LUx小于所有关键点的x方向上的值，LUy小于所有关键点的y方向上的值，此时，各个关键点位置均为：以标注框左上顶点为坐标轴原点时坐标轴的第四象限。基于预测框左上角顶点偏移量的点目标检测：通过YOLO得到预测框，同时得到各个关键点与预测框左上角顶点的偏移量，将网络输出的对应各个关键点的偏移量（Δx,Δy）与预测框左上角顶点的坐标（LUx,LUy）相加，即可得到关键点的坐标位置。
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公开(公告)号：CN111583277A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010376872.3
申请日：2020-05-07
申请人： 三峡大学
IPC分类号： G06T7/11
摘要： 本发明实施例提供一种肺部CT图像分割方法及装置，所述方法包括：获取待分割的肺部CT图像；对待分割的肺部CT图像进行双树复小波变换，确定各尺度上的双树复小波的低频分量；利用聚类算法获取最粗尺度上的初始分割；利用高斯模型进行参数估计；基于估计的参数，采用置信度传播算法通过全局能量最小获取尺度n上优化的分割结果；进行尺度内迭代；进行尺度间迭代；输出最终的分割结果。本发明实施例提供的肺部CT图像分割方法及装置，基于复小波域MRF置信度传播对肺部CT图像进行分割，分割结果中不但可以清晰地分割出感兴趣的区域，而且很好的保留了区域的细节部分以及边界信息。
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