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公开(公告)号：CN104809451A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510250547.1
申请日：2015-05-15
申请人： 河海大学常州校区
CPC分类号： G06K9/00416 , G06K9/222 , G06K2209/01
摘要： 本发明公开了一种基于笔画曲率检测的笔迹鉴伪系统，包括笔迹样本数据库模块、图像采集录入模块、预处理模块、特征分析提取模块、特征矩处理模块、相似性度量模块、结果输出反馈模块。笔迹鉴伪过程为预处理模块对图像采集模块实时采集的图像进行预处理，特征分析提取模块提取横、竖、撇、捺四个方向笔画的特征值，特征矩处理模块进行笔画特征值处理并生成笔迹特征矩，相似性度量模块采用向量夹角相似性度量的方法度量需鉴伪笔迹特征矩与数据库中笔迹特征矩的相似性，结果输出反馈模块输出相应的结果。本发明的笔迹鉴伪系统，可以快速进行文本独立的笔迹鉴伪，鉴伪结果稳定、客观。
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公开(公告)号：CN117058018A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310936084.9
申请日：2023-07-28
申请人： 河海大学
摘要： 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了面向水下结构检测的悬浮杂质视觉遮挡区域修复方法，首先根据相邻帧间的光流场分布信息，提出位移补偿策略，消除相机移动导致的帧间背景偏移；然后结合悬浮杂质成像特性，建立动态视觉感知模型，在对齐后的相邻帧基础上，实现不同形态悬浮杂质的准确检测；最后构建一种混合修复模型，确立帧间最优互补信息，还原悬浮杂质遮挡区域；当前输入数据处理完成后，更新三帧帧段，直至视频帧全部修复完成。本发明的有益效果为：能够解决多形态水下悬浮杂质遮挡消除精度不足的问题，有效提升了水下图像质量，具有较高的工程价值、应用价值。
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公开(公告)号：CN110222660B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201910506048.2
申请日：2019-06-12
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于动态与静态特征融合的签名鉴伪方法及系统，方法包括：获取待鉴别的签名图像和完整笔迹视频；从签名图像中获取签名的静态特征，从完整笔迹视频中获取签名的动态特征；静态特征包括比例特征、纹理特征和弹性网格特征，动态特征包括压力特征和加速度特征；将签名的静态特征和动态特征进行融合作为签名的组合特征；计算签名的组合特征与此签名样本之间相似度，若相似度大于预设的阈值则此签名为真迹，否则此签名为伪造的。本发明通过提取比例特征、纹理特征、弹性网格特征、压力特征及加速度特征等作为动静态特征参数，将提取的特征进行融合作为相似性度量的主要参量，完成签名鉴伪工作，鉴伪结果稳定、客观。
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公开(公告)号：CN112116637B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910532054.5
申请日：2019-06-19
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G06T7/33 , G06T3/00 , G06T7/73 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了基于无人机3D激光扫描技术的电力塔自动检测方法及系统，利用激光点云技术以及激光点云与可见光图像配准技术提取识别电力塔地方法。本发明利用对称函数及人眼视觉显著性检测技术提取图像中的电力塔区域，根据K‑means聚类提取电力塔、根据线特征匹配及互信息值的图像配准技术融合电力塔图像进而检测电力塔。本发明提出的基于无人机3D激光扫描技术的电力塔自动检测系统及方法，能准确地识别定位电力塔，满足无人机对电力塔安全自动检测与跟踪的要求。
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公开(公告)号：CN112819723B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110161528.7
申请日：2021-02-05
申请人： 河海大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种高能X射线图像盲复原方法及系统。首先，根据高能X射线图像灰度分布集中且连续的特性，提出图像区域极值的定义；然后，采用l0范数约束图像的区域极值和模糊核，结合图像的梯度先验，在MAP框架上构建图像盲复原模型；接着，通过半二次分裂法及快速傅里叶变换交替求解清晰图像与模糊核，并采用线性近似和加速共轭梯度法来加速子问题的求解；最后，通过骨架提取与遍历的方法获取初步估计的模糊核的主要结构信息，在模糊核交叉滑动窗口内构造连续函数进行优化，并利用优化后的模糊核k对模糊图像非盲去卷积，得到清晰图像。本发明更好地去除高能X射线图像中的系统模糊，提高图像的质量，为图像的非线性重建估计出更加准确的模糊核。
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公开(公告)号：CN110119161B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910513545.5
申请日：2019-06-14
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种无人机输电线路巡线视觉避障方法及系统，所述方法包括：利用搭载双目相机的无人机采集输电线路的左目视频和右目视频；按照设定频率对左目视频、右目视频同步取帧，组成双目图像对；分别对双目图像对中的左目图像、右目图像进行检测，获取左目图像中完整输电线集及右目图像中完整输电线集；将左目图像中完整的输电线集与右目图像中完整的输电线集进行匹配，获取匹配输电线；根据匹配输电线上的匹配点对集，计算输电线与无人机的距离；将输电线路与无人机的距离与设定安全阈值比较，若超出安全阈值则输出报警。本发明能够降低巡检人员勘察时的工作强度，避免无人机输电线路巡检过程发生输电线碰撞，提高工作效率和安全性。
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公开(公告)号：CN109583499B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201811452317.3
申请日：2018-11-30
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于无监督SDAE网络的输电线路背景目标分类系统，包括无人机视频信息采集模块、神经网络预训练模块、显著性目标检测模块、背景目标分类与标定模块。输电线路背景目标分类过程为无人机视频采集模块利用无人机搭载视频采集设备获取输电线路背景区域图像信息，神经网络预处理模块对图像进行DBN网络训练，获取显著性检测初始参数，显著性目标检测模块利用SDAE网络获取重构图，与原图匹配获取显著性目标标定图，背景目标分类与标定模块将多尺度特征向量输入DBN网络中训练快速分类目标物。本发明提出的输电线路背景目标分类系统，可以准确地对输电线路背景目标进行分类，分析结果稳定、客观。
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公开(公告)号：CN107657241B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201710933556.X
申请日：2017-10-09
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 发明公开了一种面向签字笔的签名真伪性鉴别系统。包括信息录入模块、样本数据库模块、特征模型构建模块，特征提取模块、相似性度量模块以及鉴别与输出模块。鉴别过程为特征模型构建模块对信息录入模块采集的特征信息进行空间建模，从空间几何模型中提取书写水平压力和握笔姿势两类特征随时间和字迹长度变化关系的特征参数，构建矩阵输入系统。利用每类特征的平均信息熵计算其权重系数，结合矩阵相似性性度量的方法计算出待测信息和样本信息的综合特征相似度。在鉴别与输出模块，将综合相似度和不同签名者对应的相似度阈值进行比较，对签名真伪性进行鉴别并输出最后的鉴别结果。本发明提出的签字鉴伪和身份认证方法，结果客观、稳定。
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公开(公告)号：CN112396629A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910748040.7
申请日：2019-08-14
申请人： 河海大学
摘要： 本发明公开了一种基于红外可见光协同的河道巡检跟踪方法，获取若干张时间和位置均连续的红外图像和可见光图像；基于所述红外图像和可见光图像构建若干组“红外‑可见光”图像对；利用基于河道边缘线特征信息的配准方法完成红外和可见光图像配准，获得配准区域；在配准区域中确定河流区域，再进行边缘检测，获取河道单侧边界线；最后根据所得单侧边界线在配准区域中的位置，判断出无人机的走向，实现河道的自动跟踪。本发明利用图像边缘特征对获取的红外图像和可见光图像进行配准，消除了视角不同造成的影响，利用不同传感器的协同处理，结合了可见光图像分辨率高、细节信息丰富以及红外图像环境适应性好、边界信息突出的优点，准确性高。
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公开(公告)号：CN112395919A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910756598.X
申请日：2019-08-16
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于多特征度量学习的离线签名鉴伪方法和系统，包括数据库模块、图像采集模块、签名预处理模块、签名特征提取模块、分类决策模块。其中图像采集模块负责采集用户的个人信息及签名图像；签名预处理模块负责对录入系统的待检测图像进行预处理；签名特征提取模块负责对经过预处理后的图像进行动态特征和静态特征的提取，并对得到的特征值进行归一化处理，最后得到按序连接的图像特征数组；分类决策模块负责运用深度多特征度量方法将待测样本与共享层及分离层进行欧式距离计算，将结果作为衡量两个个体间差异大小的度量。本文提出的离线签名鉴伪系统在鉴伪过程中具有良好的鲁棒性和有效性，且鉴伪结果更稳定，误差更小。
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