基于全卷积神经网络的红外-可见光图像目标级融合方法

    公开(公告)号:CN116246138A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310161443.8

    申请日:2023-02-24

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,具体地说,涉及基于全卷积神经网络的红外‑可见光图像目标级融合方法。包括:利用非下采样剪切波变换将源图像分解为低频子带和高频子带图像,按照区域能量和融合规则融合低频子带,采用改进FCN模型提取高频子带图像的多尺度特征,生成特征映射图,使用最大加权平均融合策略融合高频子带,对融合后的高频子带和低频子带进行NSST逆变换得到融合图像。本发明设计中,FCN模型能够进行像素级别的特征提取,能够克服图像边缘特征的模糊问题,而且没有采用全连接层计算方式,可以接受任意像素大小的输入,在计算时更加高效,并得到分辨率和清晰度较好的高质量融合图像。

    一种基于射频识别技术的工器具库房进出库检测装置

    公开(公告)号:CN114275426A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111311773.8

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别技术的工器具库房进出库检测装置,包括底座、支撑板和控制箱,所述支撑板与底座的顶部固定连接,所述支撑板的一侧设有滑槽,所述滑槽内转动连接有螺杆,所述螺杆上螺纹套接有滑块,所述滑槽内固定连接有滑杆,所述滑块上设有与滑杆对应的滑口,所述滑块一端的顶部固定连接有放置板;所述支撑板的顶部外壁固定连接有电机,所述支撑板的顶部设有空腔,所述电机的输出端固定连接有转杆,所述转杆的一端贯穿支撑板外壁并向空腔内延伸,所述转杆上固定套接有第一齿轮。本发明中通过多处识别控制模块的设置,使检测装置可以快速准确的对出库器具进行检测识别,从而提升了工器具的出库效率。

    一种数据可视化转换的实现方法

    公开(公告)号:CN109669992A

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201811562579.5

    申请日:2018-12-20

    Abstract: 本申请公开了一种数据可视化转换的实现方法,包括:配置数据源、配置逻辑实体、配置属性、配置关联表、配置可视化渲染引擎、配置模型和模型的规则、配置任务调度,使得所述模型发布的任务被定期执行,在执行所述任务调度的时候,对所述模型进行规则引擎解析,按所述模型的规则对数据进行抽取、缓存,并在缓存中基于关联规则进行分组、统计聚合,最后转换成目标数据,可视化渲染引擎根据配置信息进行渲染,输出至浏览器引擎。本申请提供的数据可视化转换的实现方法通过利用信息技术手段在可靠性作业指标数据的收集、整理、统计、分析及展现等环节实现自动化、智能化和可视化,能够消除传统方式中数据统计、汇总、分析滞后的技术问题。

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