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公开(公告)号：CN117422917A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311385349.7
申请日：2023-10-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/58 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种高光谱遥感图像分类方法及相关设备，所述方法包括：获取待分类高光谱遥感图像，对待分类高光谱遥感图像通过主成分分析进行降维处理，得到降维后的图像数据；将降维后的图像数据输入注意力与多尺度密集网络，进行图像的空间‑光谱特征提取，得到图像的空间‑光谱特征图；将得到的空间‑光谱特征图输入到全连接层，将卷积输出的三维特征图转化成一维特征向量，并将前层计算得到的特征空间映射到样本空间；利用Adam优化器对提取的一维特征向量进行优化处理，利用Softmax分类器对优化后一维特征向量进行分类，获得分类结果。本发明通过利用注意力与多尺度密集网络对待分类高光谱遥感图像进行分类，减少计算量，提高图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN116201325A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211441269.4
申请日：2022-11-17
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请公开了一种基于波前算法的全覆盖路径规划方法、喷涂方法及装置，所述的方法包括：获取喷涂目标的目标图像，并将所述目标图像栅格化以得到栅格图像；获取所述栅格图像中初始栅格和终止栅格，以终止栅格为起点利用波前算法向外扩散来为各栅格赋予栅格属性值；以各栅格的栅格属性值为优先级，通过启发式规则确定喷涂路径。本申请通过采用波前算法向外扩散来为各栅格赋栅格属性值，然后以栅格属性值为优先级确定喷涂路径，实现了自动确定全覆盖喷涂目标的喷涂路径，使得机器人可以自动完成对喷涂目标的喷涂，这样一方面减少了对喷涂人员操作经验的依赖，另一方可以避免喷涂对操作人员身体健康的影响。
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公开(公告)号：CN108921831A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810648843.0
申请日：2018-06-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理技术的污损硬币识别方法，首先进行图像分割，提取出包含待识别硬币的圆形图像区域；对于该区域，计算其圆心和半径；确定好圆心和半径后，对其进行极坐标变换，将圆形区域变换为矩形区域；对矩形区域进行标准化处理，使其变为标准大小，对标准化后的图像进行二维傅里叶变换，并取绝对值，以此作为描述硬币图像的特征，本发明基于图像处理技术的污损硬币识别方法，通过极坐标变换技术，将硬币的旋转变化转换成平移变化，通过傅里叶变换技术，提取图像的不随平移变化的特征，综合上面技术提取出图像的不随旋转变化的特征，从而克服待识别硬币和标准硬币需要准确对齐的问题。
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公开(公告)号：CN104023004B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410187688.9
申请日：2014-05-06
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种用于普适环境下实体信任值的预测方法，其包括以下步骤：对于本地有信任记录的实体的信任值计算；对于信任值在信任阈值和不信任阈值之间的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询；对于本地没有信任记录的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询。通过预设信任阈值与不信任阈值，使实体随时接收其他实体的交互评价，能及时更新实体的信任值；在缺少推荐实体的情况下，也可获得访问实体的信任值，方便了陌生实体间建立信任关系。
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公开(公告)号：CN104023004A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410187688.9
申请日：2014-05-06
Applicant: 吉林大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种用于普适环境下实体信任值的预测方法，其包括以下步骤：对于本地有信任记录的实体的信任值计算；对于信任值在信任阈值和不信任阈值之间的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询；对于本地没有信任记录的实体的信任值计算；选取信任值大于设定的推荐信任阈值的实体，提交对访问实体的信任查询。通过预设信任阈值与不信任阈值，使实体随时接收其他实体的交互评价，能及时更新实体的信任值；在缺少推荐实体的情况下，也可获得访问实体的信任值，方便了陌生实体间建立信任关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100413341C
公开(公告)日：2008-08-20
申请号：CN200610017021.X
申请日：2006-07-18
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N7/24
Abstract: 本发明涉及可使音频和视频信号同步传输、播放的一种音视频信号同步方法，本发明利用MPEG-2、AVS等视频编码系统中经过量化后的系数块中具有最小距离的两个中低频系数的相关性，将压缩后的音频编码比特嵌入其中的一个系数，然后对嵌入压缩音频比特的系数块按原视频编码系统中的方案进行变长编码或算术编码得到混合信号的编码比特流，并能在解码器中根据提出的音频比特恢复被嵌视频系数，为音视频信号同步系统提供关键的技术支持。采用本发明方法，不仅实现简单而且可以保证音视频信号在编码、传输或存储以及播放等各个过程中的时刻同步。同时，在网络传输环境下可以节省音视频分别打包传输时必要的开销，从而可以提高整个系统的编码效率。
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公开(公告)号：CN119863006A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411939287.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 本发明所提供的一种考虑恐慌扩散的人群疏散路径规划方法，方法包括：确定目标场景的人群中每个个体的初始个体恐慌程度；确定每个个体的相邻个体，并更新每个个体的初始个体恐慌程度，得到每个个体在恐慌传播下的个体恐慌程度；对每个个体在恐慌传播下的个体恐慌程度进行恐慌衰减处理，得到当前时刻的最终个体恐慌程度；确定目标场景的人群中每个个体在下一时刻的预测避障速度，得到最终个体恐慌程度更新下一时刻的最终避障速度；基于各个时刻下的最终避障速度确定人群疏散规划路径。本发明在考虑人群恐慌情绪影响下，完成人群疏散路径规划，提高了人群疏散路径规划仿真的真实性，进而提高了疏散效率。
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公开(公告)号：CN118397411A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410499154.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力二阶池化的高光谱遥感图像分类方法及系统，所述方法包括：获取高光谱遥感图像中每个特征图块对应的一阶特征，并根据每个所述一阶特征得到对应的二阶池化特征；根据每个一阶特征计算每个所述特征图块对应的空间注意力权重矩阵；获取每个特征图块对应的嵌入特征，并计算每个特征图块对应的光谱注意力权重矩阵；根据每个特征图块对应的空间注意力权重矩阵和光谱注意力权重矩阵计算对应的注意力权重矩阵，计算对应的注意力二阶池化特征；分别根据每个所述注意力二阶池化特征得到最终融合向量，根据最终融合向量进行分类，得到分类结果。本发明提升了对高光谱遥感图像的分类准确性。
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公开(公告)号：CN117440257A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311507152.6
申请日：2023-11-13
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N23/951 , H04N23/95
Abstract: 本发明公开了一种多维矢量矩阵Walsh变换的实时鬼成像方法及相关设备，所述方法包括：通过四维矢量Walsh变换核矩阵获得Walsh散斑基图样，将通过Zigzag扫描和排序后的Walsh散斑基图样加载到数字微镜器件上作用到目标物体得到桶探测值，对桶探测值进行反Zigzag扫描后进行四维矢量矩阵Walsh逆变换得到高质量图像；获取图像对应的桶探测值序列和散斑信息，根据前后两帧桶探测值和散斑的对应关系设置合理的帧频参数，通过滑窗相关运算得到滑窗序列；将得到的滑窗序列矩阵化后进行四维矢量矩阵Walsh逆变换重构得到平滑图像。本发明使视频帧频实现自由可调控不受DMD刷新速率的限制，使鬼成像视频在时间上进行增强，实现质量和帧频可调的平滑实时鬼成像视频。
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公开(公告)号：CN113221921B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110558502.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/46
Abstract: 本发明公开了一种基于优选空间的SIFT特征快速提取方法，包括步骤：获取确定优选特征空间的学习样本集；根据学习样本集确定优选特征空间；优选特征空间中的特征空间层按照特征空间层的配准特征数量依次排列；基于优选特征空间，对已知图像以及待匹配图像进行SIFT特征提取和匹配；当已知图像以及待匹配图像的配准特征数量满足预设要求时，待匹配图像匹配成功。先确定学习样本集对应的优选特征空间，优选特征空间中的特征空间层按照特征空间层的配准特征数量依次排列，然后基于优选特征空间，对已知图像以及待匹配图像进行SIFT特征提取和匹配。本申请把SIFT特征的提取与匹配集中在优选特征空间进行，可以显著提高SIFT特征提取与匹配效率。
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