-
公开(公告)号：CN118351382A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410591620.0
申请日：2024-05-13
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/42 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/766 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种小样本图像分类方法及装置，涉及图像分类技术领域；采用基类数据对特征提取网络进行预训练，获得预训练权重；选择最优预训练权重应用于分类模型；将实际任务中需要分类的图像输入到分类模型中进行分类；本发明中采用一个自适应特征增强模块替换原有模型中的自适应平均池化层作为特征提取模块，自适应特征增强模块可以合理利用特征图的局部信息和全局信息，防止出现信息遗漏，保留重要的分类判别信息，获取特征的强表征力；从而有效提高特征的利用率，防止模型出现过拟合；此外，采用数据增强模块对输入的图像数据进行零掩码遮挡处理，通过遮挡样本中的部分像素增强数据的表示，用于提升模型性能。
-
公开(公告)号：CN115775238A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211497613.1
申请日：2022-11-28
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及挡墙缺口检测技术领域，具体涉及改进U‑Net模型训练方法、露天矿道路挡墙缺口检测方法及装置；本申请将多尺度卷积模块和边界细化模块同时应用到网络当中，多尺度卷积模块提高检测精度；边界细化模块完善边界语义信息，将二者融合在一起，兼顾检测精度的同时对边界进一步细化，使网络的检测性能进一步提升，对采集的视频数据进行识别，然后代替人眼来识别挡墙缺口。
-
公开(公告)号：CN113989938A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111339812.5
申请日：2021-11-12
申请人： 内蒙古科技大学
摘要： 本发明实施例提供的行为识别方法、装置和电子设备，能够通过2D神经网络从关键帧中提取人物空间信息进行提取和定位，3D神经网络从序列图像中提取时空信息进行分类，最终基于两种网络自身的优异性能，得到兼顾输入图像的时空特征信息和空间定位数据的结果，最后通过综合计算，得到高准确率的行为类别识别结果，数据处理高效。
-
公开(公告)号：CN104809461A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510230680.0
申请日：2015-05-08
申请人： 内蒙古科技大学
CPC分类号： G06K9/3258 , G06K9/344 , G06K9/6269
摘要： 一种图像处理领域的结合序列图像超分辨率重建的车牌识别方法及系统，首先对视频图像采用基于L1和L2混合范式的超分辨率重建算法对视频进行预处理，重建出清晰可辨的高分辨率图像；然后对高分辨率图像进行车牌定位：首先利用HSV颜色空间上结合大津法对车牌进行定位，然后利用垂直投影法对定位出的车牌进行字符分割，得到单个字符；再利用字符的HOG特征信息生成训练集，采用SVM方式对分割出的字符进行识别，得出车牌字符串。本发明可以在低分辨率视频中准确识别车牌；解决了视频中分辨率低情况下字符识别率低的问题。
-
公开(公告)号：CN105741317B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201610041349.9
申请日：2016-01-20
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06T7/215
摘要： 一种基于时空域显著性分析和稀疏表示的红外运动目标检测方法，通过稀疏表示方法对红外序列图像粗分割后的子区域进行平滑处理，提取各子区域的对比特征和局部先验特征，并进行合并，从而得到红外序列图像对应的显著图；再根据预设的阈值和形态学方法对显著图依次进行分割和伪目标区域的滤除，得到红外目标图像；本发明很好地解决了提取目标边缘模糊的问题，可满足红外监控系统快速精确检测地面运动目标的需要且具有较好的自适应性和检测效果。
-
公开(公告)号：CN104809461B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510230680.0
申请日：2015-05-08
申请人： 内蒙古科技大学
摘要： 一种图像处理领域的结合序列图像超分辨率重建的车牌识别方法及系统，首先对视频图像采用基于L1和L2混合范式的超分辨率重建算法对视频进行预处理，重建出清晰可辨的高分辨率图像；然后对高分辨率图像进行车牌定位：首先利用HSV颜色空间上结合大津法对车牌进行定位，然后利用垂直投影法对定位出的车牌进行字符分割，得到单个字符；再利用字符的HOG特征信息生成训练集，采用SVM方式对分割出的字符进行识别，得出车牌字符串。本发明可以在低分辨率视频中准确识别车牌；解决了视频中分辨率低情况下字符识别率低的问题。
-
公开(公告)号：CN105741317A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610041349.9
申请日：2016-01-20
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06T7/20
CPC分类号： G06T2207/20182 , G06T2207/20221
摘要： 一种基于时空域显著性分析和稀疏表示的红外运动目标检测方法，通过稀疏表示方法对红外序列图像粗分割后的子区域进行平滑处理，提取各子区域的对比特征和局部先验特征，并进行合并，从而得到红外序列图像对应的显著图；再根据预设的阈值和形态学方法对显著图依次进行分割和伪目标区域的滤除，得到红外目标图像；本发明很好地解决了提取目标边缘模糊的问题，可满足红外监控系统快速精确检测地面运动目标的需要且具有较好的自适应性和检测效果。
-
公开(公告)号：CN103236058B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310146286.X
申请日：2013-04-25
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 一种图像处理技术领域的获取四维心脏图像感兴趣体积的方法，通过读取组织结构的体数据并进行体素化处理，经过三角面片集合向交互式多边形选择区域投影，得到基于体数据的心肌四维可视化数据；然后通过对网格化投影面中选择区域的精确提取、网格扩充处理，得到包含在感兴趣区域内的所有面元，最后通过八叉树编码，一致性提取得到任意时序图像的体素集合，从而实现基于体数据的心血管系统四维可视化数据。本发明可以自动的获得提取心脏感兴趣区域的轮廓所对应的局部组织体数据集，最后实现心脏四维图像的局部提取和可视化，由于提取的局部体数据集所占空间明显小于整体体数据集所占空间，所以提取出的图像堆栈所占有的空间与提取前的图像堆栈相比会大大减少，并由此显著降低了四维可视化所消耗的时间。
-
公开(公告)号：CN113989938B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111339812.5
申请日：2021-11-12
申请人： 内蒙古科技大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明实施例提供的行为识别方法、装置和电子设备，能够通过2D神经网络从关键帧中提取人物空间信息进行提取和定位，3D神经网络从序列图像中提取时空信息进行分类，最终基于两种网络自身的优异性能，得到兼顾输入图像的时空特征信息和空间定位数据的结果，最后通过综合计算，得到高准确率的行为类别识别结果，数据处理高效。
-
公开(公告)号：CN103473805B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310429000.9
申请日：2013-09-18
申请人： 内蒙古科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进区域生长算法测量三维重建肝脏模型体积的方法，使用拟蒙特卡罗方法对传统的区域生长算法中的种子点选取与生长准则进行改进，并用改进后的区域生长分割方法对腹部CT图像进行分割来提取肝脏区域；利用分割出来的二值图像进行三维重建得到只有表面网格的三维重建肝脏模型并对模型进行封闭；设置规则的方形包围盒，包围盒的最底面设置为投影平面，计算重建模型上具有正负方向法向量的三角面片与其在投影平面上的投影所围成的五面体体积，最终计算出所有五面体体积的代数和就是肝脏模型的体积。本发明可以较好地表现出肝脏形态从而有效地对三维重建肝脏模型进行体积测量，并且可以测量部分的肝脏体积，具有较高的测量精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
13 条记录 (耗时 0.035 秒)
