-
公开(公告)号：CN115661605A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211173467.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本方法公开一种基于双边网格与YOLO的低质量图片目标检测方法，包括了对输入图片进行增强和利用YOLO目标检测模型进行目标检测的步骤。本发明一方面提高了低照度目标检测能力，增强了对低照度图像进行目标检测的准确度，另一方面加快了目标检测速度。
-
公开(公告)号：CN118688393B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410692058.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种逸散源排放有机成分测量完整度的检验系统及方法，涉及测量完整度检验技术领域，对逸散源排放有机成分进行加热催化，得到催化二氧化碳，并分别测量逸散源排放有机成分中二氧化碳的第一浓度和催化二氧化碳的第二浓度，计算第二浓度和第一浓度的差值，得到实测总有机碳，利用预定的成分检测方法对逸散源排放有机成分进行测量，得到逸散源排放有机成分中每一有机化合物的浓度，进一步计算得到理论总有机碳，根据实测总有机碳和理论总有机碳确定预定的成分检测方法的测量完整度，从而可对逸散源排放有机成分测量完整度进行检验，从独立全局的角度判定是否已经实现逸散源排放有机成分的全组分测量，并评估未测成分的量级。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118688393A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410692058.0
申请日：2024-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开一种逸散源排放有机成分测量完整度的检验系统及方法，涉及测量完整度检验技术领域，对逸散源排放有机成分进行加热催化，得到催化二氧化碳，并分别测量逸散源排放有机成分中二氧化碳的第一浓度和催化二氧化碳的第二浓度，计算第二浓度和第一浓度的差值，得到实测总有机碳，利用预定的成分检测方法对逸散源排放有机成分进行测量，得到逸散源排放有机成分中每一有机化合物的浓度，进一步计算得到理论总有机碳，根据实测总有机碳和理论总有机碳确定预定的成分检测方法的测量完整度，从而可对逸散源排放有机成分测量完整度进行检验，从独立全局的角度判定是否已经实现逸散源排放有机成分的全组分测量，并评估未测成分的量级。
-
公开(公告)号：CN117761262B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410194733.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种箱式的逸散源挥发性成分可控高精度表征系统，属于大气污染物监测领域，系统包括：挥发稀释模块，用于为逸散源样品提供挥发空间，并在挥发空间内通入混合气体，以稀释逸散源样品的挥发成分；气候箱温控模块，用于控制逸散源样品挥发过程中的环境温度；抽屉式进样模块，用于将逸散源样品送入挥发空间；逸散源成分监测模块，用于监测逸散源样品挥发后的气体中挥发性成分的浓度。本发明通过挥发稀释模块保证了逸散源样品在不受影响的情况下长时间持续挥发，通过气候箱温控模块准确控制逸散源样品挥发过程中的环境温度，通过抽屉式进样模块排除逸散源样品放置及挥发过程中环境空气污染及人为干扰，提高了逸散源挥发性成分的监测精度。
-
公开(公告)号：CN117761262A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194733.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种箱式的逸散源挥发性成分可控高精度表征系统，属于大气污染物监测领域，系统包括：挥发稀释模块，用于为逸散源样品提供挥发空间，并在挥发空间内通入混合气体，以稀释逸散源样品的挥发成分；气候箱温控模块，用于控制逸散源样品挥发过程中的环境温度；抽屉式进样模块，用于将逸散源样品送入挥发空间；逸散源成分监测模块，用于监测逸散源样品挥发后的气体中挥发性成分的浓度。本发明通过挥发稀释模块保证了逸散源样品在不受影响的情况下长时间持续挥发，通过气候箱温控模块准确控制逸散源样品挥发过程中的环境温度，通过抽屉式进样模块排除逸散源样品放置及挥发过程中环境空气污染及人为干扰，提高了逸散源挥发性成分的监测精度。
-
公开(公告)号：CN115423699A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210976809.2
申请日：2022-08-15
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开的属于图像处理技术领域，具体为一种基于双边网格的低照度图像处理方法，包括以下步骤：步骤一：全局光照提升模块；步骤二：学习双边网格的仿射函数；步骤三：图像细节优化模块，利用双边网格学习到的参数优化了低照度图像的处理效果，增强了其细节的还原效果，基于双边网格对低照度图像进行多阶段增强，将照度增强、色彩还原分阶段进行，简化了低照度图像增强的难度，最终得到亮度、对比度、饱和度明显提高的图像。
-
公开(公告)号：CN116703750A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310519184.1
申请日：2023-05-10
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘注意力和多阶微分损失的图像去雾方法及系统，该方法包括下述步骤：获取有雾图像数据集，对有雾图像数据集进行预处理，将有雾图像数据集划分为浓雾图像数据集和薄雾图像数据集，将薄雾图像数据集作为输入图像数据集；构建复原网络和退化网络；对复原网络和退化网络联合训练，得到训练后的复原网络和退化网络，将待测图像输入至训练后的复原网络，得到去雾结果。本发明通过多阶的卷积模板处理去雾图像和无雾图像，约束去雾图像在对比度和亮度以及边缘信息上与真实无雾图的一致性，将清晰图四分类判别器与复原网络进行对抗训练，让复原网络和退化网络的效果更加显著，提高网络的性能，提升了去雾效果。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.03 seconds)
