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公开(公告)号：CN114034657A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111294344.4
申请日：2021-11-03
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 杭州电子科技大学
IPC分类号： G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于近红外光谱特征参量融合和概率分类的烟叶部位判别方法及装置。在近红外光谱仪上采集其样品光谱并标记烟叶部位类别；提取所采集的样本数据的光谱特征参量，将所述特征参量与原数据拼接融合；随机选取一定比例的融合数据作为概率分类器的训练数据集，通过验证曲线选择分类器的最佳参数并训练；对任一烟叶样本光谱数据，经特征参量融合后输入已训练好的分类器，输出烟叶样本属于上部烟、中部烟和下部烟的分类概率；根据分类概率得到归化矢量，根据归化矢量的值判别烟叶部位为确定性部位或过渡性部位。本发明利用近红外光谱分析技术，为烟叶部位无损判别提供了一种高效稳定的技术手段。
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公开(公告)号：CN114018863B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202111294349.7
申请日：2021-11-03
申请人： 杭州电子科技大学 , 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G01N21/359 , G01N21/01
摘要： 本发明公开了一种基于近红外光谱和对比学习的烟叶部位判别方法及装置。在近红外光谱仪上采集其样品光谱并标记烟叶部位类别；对所采集的样本光谱数据通过光谱特征参量化进行数据维扩展；针对上部\中下部(U/CD)、中部\上下部(C/UD)和下部\上中部(D/UC)三个二分类任务，分别构建三个对比学习网络并训练；对对比学习网络的自编码器进行迁移学习，构建U/CD、C/UD、D/CU三个二分类网络，输出烟叶属于上部烟、中部烟和下部烟的识别概率；计算归化矢量，根据归化矢量的值判断烟叶部位为确定性部位或过渡性部位。本发明利用近红外光谱分析技术，为烟叶部位无损判别提供了一种高效稳定的技术手段。
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公开(公告)号：CN114034657B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202111294344.4
申请日：2021-11-03
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 杭州电子科技大学
IPC分类号： G01N21/3563 , G01N21/359 , G06V10/764 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于近红外光谱特征参量融合和概率分类的烟叶部位判别方法及装置。在近红外光谱仪上采集其样品光谱并标记烟叶部位类别；提取所采集的样本数据的光谱特征参量，将所述特征参量与原数据拼接融合；随机选取一定比例的融合数据作为概率分类器的训练数据集，通过验证曲线选择分类器的最佳参数并训练；对任一烟叶样本光谱数据，经特征参量融合后输入已训练好的分类器，输出烟叶样本属于上部烟、中部烟和下部烟的分类概率；根据分类概率得到归化矢量，根据归化矢量的值判别烟叶部位为确定性部位或过渡性部位。本发明利用近红外光谱分析技术，为烟叶部位无损判别提供了一种高效稳定的技术手段。
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公开(公告)号：CN114018863A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111294349.7
申请日：2021-11-03
申请人： 杭州电子科技大学 , 浙江中烟工业有限责任公司
IPC分类号： G01N21/359 , G01N21/01
摘要： 本发明公开了一种基于近红外光谱和对比学习的烟叶部位判别方法及装置。在近红外光谱仪上采集其样品光谱并标记烟叶部位类别；对所采集的样本光谱数据通过光谱特征参量化进行数据维扩展；针对上部\中下部(U/CD)、中部\上下部(C/UD)和下部\上中部(D/UC)三个二分类任务，分别构建三个对比学习网络并训练；对对比学习网络的自编码器进行迁移学习，构建U/CD、C/UD、D/CU三个二分类网络，输出烟叶属于上部烟、中部烟和下部烟的识别概率；计算归化矢量，根据归化矢量的值判断烟叶部位为确定性部位或过渡性部位。本发明利用近红外光谱分析技术，为烟叶部位无损判别提供了一种高效稳定的技术手段。
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公开(公告)号：CN114295578B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202111313544.X
申请日：2021-11-08
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
IPC分类号： G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F30/27
摘要： 本发明提出一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型建模方法。首先在相同条件下采集烟叶样品的近红外光谱数据、产地信息，测得其常规化学成分含量。然后建立烟叶产地预测模型。其次设立一组期望模型目标评价参数，利用样品化学成分含量数据与预处理后的光谱数据进行偏最小二乘回归分析建模，若所得模型不符合要求，则对参与建模的样品进行以产地为单位的剔除，得到满足要求并适用最多产地的主模型。对于不参与主模型建模的样品，利用模型转移算法建立转移模型，得到满足参数要求前提下模型数最少的转移模型组。主模型与转移模型组共同构成通用模型，结合产地预测模型，可对来自全国各产区烟叶待测样品进行符合目标精度要求的成分预测。
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公开(公告)号：CN114295578A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111313544.X
申请日：2021-11-08
申请人： 浙江中烟工业有限责任公司 , 浙江大学
IPC分类号： G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F30/27
摘要： 本发明提出一种基于近红外光谱的烟叶常规化学成分通用模型建模方法。首先在相同条件下采集烟叶样品的近红外光谱数据、产地信息，测得其常规化学成分含量。然后建立烟叶产地预测模型。其次设立一组期望模型目标评价参数，利用样品化学成分含量数据与预处理后的光谱数据进行偏最小二乘回归分析建模，若所得模型不符合要求，则对参与建模的样品进行以产地为单位的剔除，得到满足要求并适用最多产地的主模型。对于不参与主模型建模的样品，利用模型转移算法建立转移模型，得到满足参数要求前提下模型数最少的转移模型组。主模型与转移模型组共同构成通用模型，结合产地预测模型，可对来自全国各产区烟叶待测样品进行符合目标精度要求的成分预测。
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公开(公告)号：CN113362281B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110537569.1
申请日：2021-05-17
摘要： 本发明公开了一种基于WSN‑LatLRR的红外和可见光图像融合方法。本发明对可见光图像和红外图像进行预处理，通过多级加权schattenp‑范数潜在低秩表示，分别分解为一个低秩部分和多个显著部分，对分解后的低秩部分重构为基础图像并进行融合，得到融合后的基础图像，对每对显著部分分别融合后将同级显著部分重构为融合后的显著图像，最后，融合后的基础图像与融合后的多级显著图像相加，得到最终的融合图像。通过本发明融合得到的融合结果细节信息丰富，相比于原来的低照度图像，场景目标更加清晰，图像的对比度提升。
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公开(公告)号：CN113192049A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110535236.5
申请日：2021-05-17
摘要： 本发明公开了一种基于LatLRR和Retinex增强的可见光和红外图像融合方法。本发明对可见光图像和红外图像进行预处理，通过多级潜在低秩分解得到基础图像和多个细节图像，对分解后的基础图像重构：对基础图像进行Retinex增强后进行融合，得到融合后的基础图像；每一级的细节部分重构为细节图像，对每对细节图像进行多视觉综合加权融合，最后，融合后的基础图像与融合后的多级细节图像相加，得到最终的融合图像。本发明融合得到的融合结果细节信息丰富，场景目标更加清晰，图像的对比度提升。本发明提出的图像融合方法在较好的保留图像细节信息的同时，可以提高图像所包含的信息量，从而提升图像融合质量。
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公开(公告)号：CN107527277B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710820147.9
申请日：2017-09-13
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06Q30/06 , G06F30/17 , G06F3/0488 , G06K9/54
摘要： 本发明公开了一种基于移动端的智能窗帘装饰设计系统。本发明包括室内窗户识别模块、窗帘模型生成模块、窗帘褶皱实时变化模块、个性化定制模块、后台数据管理模块以及其他功能模块。室内窗户识别模块用于识别用户导入室内图像的窗户信息；窗帘模型生成模块根据窗户的位置以及窗户的高度和宽度，生成相应的窗帘模型；窗帘褶皱实时变化模块是在窗帘初始模型的基础上，利用移动端触摸屏的特性，模拟现实生活中拉窗帘的过程，使得窗帘褶皱的大小随着手指在屏幕上的移动位置发生变化；个性化定制模块用于更换窗帘的颜色。本发明结合移动端的特性，将挑选窗帘的过程简单化，满足用户随时随地查看窗帘与室内装修风格搭配效果，提供更加直观的装饰效果图。
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公开(公告)号：CN107730440B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201710820135.6
申请日：2017-09-13
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于移动端窗帘图像模型生成的方法。本发明涉及到图像变形以及智能装饰等技术。基于移动端窗帘图像模型生成的步骤包括将要制作成窗帘的图片作为原图像，将原图像分成规则四边形网格。网格上的像素点与原图像上的像素一一对应，网格的顶点是控制网格变形扭曲的控制点，原图像会随着网格形状的变化而变化，控制点按照形变公式使得网格发生变化，从而使得原图像发生变化进而生成窗帘模型。本发明利用移动端可触摸的特性和图像处理技术，建立窗帘模型，为用户提供可定制的窗帘模型。
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