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公开(公告)号：CN116091550A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310202875.9
申请日：2023-03-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉与多目标跟踪领域，涉及一种针对目标非线性运动场景下的多目标跟踪算法。本发明针对现有多目标跟踪器在非线性运动场景下往往存在的目标‑轨迹匹配关联不上的问题，对现有多目标跟踪器的检测特征与目标重识别特征的提取方式进行了改进，同时为了更加契合非线性运动条件下的目标‑轨迹关联匹配的特点，在具体匹配关联阶段提出了一种新的关联策略。本发明提高计算成本的同时，改善了现有多目标跟踪器在行人非线性运动场景下难以进行目标关联的问题，提高了多目标跟踪器在行人非线性运动场景下的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN115978856A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310064657.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明一种气波制冷过程鲸鱼优化扰动补偿Smith预估控制方法，包括以下步骤：S1：以进入气波机气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响为被控对象，将排出换热器气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响作为扰动对象，采集气波制冷过程测试数据；S2：利用采集的测试数据，基于最小二乘法辨识得到气波制冷过程高阶被控对象模型和高阶扰动模型；S3：采用次最优降阶算法，将高阶模型降阶为气波制冷过程带有时滞的二阶被控对象模型和一阶扰动模型；S4：设计气波制冷过程扰动补偿Smith预估控制方法；S5：通过鲸鱼优化算法实现扰动补偿Smith预估控制方法中设定值跟踪控制器和滤波器参数的优化整定，实现设定值的跟踪，该方法对气波制冷效率的提高有重要的意义。
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公开(公告)号：CN113011440A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110296521.6
申请日：2021-03-19
Applicant: 中联煤层气有限责任公司 , 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种煤层气井井场监控重识别技术。首先构建特征提取网络，把平均池化替换成加权池化，视分类计算为特征注意力热图之间内积计算，提取目标显著特征；其次对特征进行相应特征耦合聚类，随机选高置信度ID样本，成为聚类中心，建立异类样本相对距离阈值，计算特征与聚类中心距离，区分目标特征与背景干扰和异类特征，得到特征耦合聚类损失；最后利用三组态网络，将参考、同类和异类样本映射特征空间，比较相似性。本发明可以更好地跨摄像机的目标重识别，可以很好地提高特征辨识能力，提高重识别的准确性性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106815856B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201710024866.X
申请日：2017-01-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种面阵摄像机旋转扫描条件下动目标检测的鲁棒方法，包括特征匹配；畸变补偿；柱面投影模型及背景建模；目标检测。建立摄像机扫描工作方式下的摄像机方程，将该方程线性化，并利用图像空间和参数空间的点－线对偶性，采用Hough变换把图像空间中的直线检测问题转换到参数空间中，实现该方程参数的快速鲁棒估计，进而同时实现背景运动和图像畸变补偿。在此基础上，将摄像机图像投影到柱面背景模型中，建立全景柱面模型。本发明提供一种面阵摄像机旋转扫描条件下动目标检测的鲁棒方法。本发明可以在保证实时性的前提下，消除背景运动和图像畸变对动目标检测造成的影响，准确快速地提取出运动目标。
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公开(公告)号：CN105636081B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201610053939.3
申请日：2016-01-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于灰色模型预测的EAST改进算法，属于无线传感网络技术领域。本发明包括如下步骤：第一步：建立基于灰色模型的时间相关性模型；第二步：空间相关性模型建立；第三步：数据传输。该算法继承了EAST算法的框架结构，同时利用灰色模型提高原算法的精度，利用优先级选举模型提高体统能量有效性。本发明通过灰色模型来充分利用节点收集到的环境数据进行建模，当检测到异常事件发生时，建立基于网格的簇，在簇头节点和领导者的选取上，综合考虑剩余能量与距离因素，最后利用理论最优路径传输数据。相比于EAST算法，我们提出的GM_EAST算法在数据精度与能量有效性方面都有显著的提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105654096B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201510990879.3
申请日：2015-12-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 一种基于路径瓶颈分析的显著度检测方法，属于图像处理技术领域。该方法包括基于超像素分割的无向图表达、最平滑路径分析、路径瓶颈距离计算和显著图生成等四个步骤。在得到无向图中任意节点之间的最平滑路径以及任意路径上的瓶颈距离之后，就可以利用最平滑路径上的瓶颈距离来估计输入图像中超像素之间的差异。本发明不仅能够估计图像块之间的语义关系，而且能够处理形状不规则或者不同尺度的显著物体。与已有的显著度检测算法相比，该方法生成的显著图更为均匀一致，准确度更高。
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公开(公告)号：CN106651915A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611201895.0
申请日：2016-12-23
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06K9/6257 , G06K9/6267 , G06T2207/20016 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，提供基于卷积神经网络的多尺度表达的目标跟踪方法，包括：多尺度卷积神经网络结构预训练；利用多尺度特征表达构建多示例分类器；改进多示例在线跟踪；多步差模型更新。该算法利用卷积神经网络的自动学习深层特征的能力，可以获取涉及语义信息的深层图像表达，同时利用拉普拉斯金字塔构建图像的多尺度表达，训练多尺度的卷积神经网络结构。结合改进的多示例学习算法，构建在线跟踪器，实现目标的稳定跟踪。
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公开(公告)号：CN115978856B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202310064657.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明一种气波制冷过程鲸鱼优化扰动补偿Smith预估控制方法，包括以下步骤：S1：以进入气波机气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响为被控对象，将排出换热器气体流量的阀门开度对制冷气体温度的影响作为扰动对象，采集气波制冷过程测试数据；S2：利用采集的测试数据，基于最小二乘法辨识得到气波制冷过程高阶被控对象模型和高阶扰动模型；S3：采用次最优降阶算法，将高阶模型降阶为气波制冷过程带有时滞的二阶被控对象模型和一阶扰动模型；S4：设计气波制冷过程扰动补偿Smith预估控制方法；S5：通过鲸鱼优化算法实现扰动补偿Smith预估控制方法中设定值跟踪控制器和滤波器参数的优化整定，实现设定值的跟踪，该方法对气波制冷效率的提高有重要的意义。
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公开(公告)号：CN114658390B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202011530526.2
申请日：2020-12-22
Applicant: 中联煤层气有限责任公司 , 中国科学院大学 , 大连理工大学
Abstract: 本申请公开了一种煤层气井排采控制方法及系统，简化了排采控制的计算流程，并且提高了井底流压动压调节的可靠性和稳定性。该方法包括：根据煤层气井的煤体结构，确定井底流压的压降模式；其中，煤体结构越差的煤层气井，选用越缓慢的压降模式；根据煤储层压降传播规律，建立井底流压与井口气量对应关系模型；对所述井底流压与井口气量对应关系模型进行训练；基于当前确定的井底流压的压降模式以及训练后的井底流压与井口气量对应关系模型，根据井口气量动态调节井底流压。
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公开(公告)号：CN116229228A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310234913.9
申请日：2023-03-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于中心环绕机制的小目标检测方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域。针对小目标的特征缺失问题，本发明直接从当前尺度提取目标的上下文特征，并设计自适应的目标特征和上下文特征融合方法，对目标特征弱的部分进行额外的上下文特征增强。针对小目标尺度跨度大的问题，本发明在原有检测步长范围的基础上，提高模型的检测步长粒度，并采用双路并行的方式，提高细粒度检测头的推理速度。本发明利用基于中心环绕机制的上下文特征融合和双路并行的模型结构，在保持原有推理速度的条件下，有效提高小目标检测准确性。
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