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公开(公告)号：CN112836346B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110020431.4
申请日：2021-01-07
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G01R31/34
摘要： 本发明实施例涉及故障检测技术领域，公开了基于CN和PCA的电机故障诊断方法、电子设备及介质。该方法包括：接收传感器采集的电机的原始数据；对原始数据进行归一化处理，并转换为15位的二进制数据；利用CN算法对二进制数据进行空间映射，得到10维的空间映射矩阵；利用PCA算法对空间映射矩阵进行降维处理，获取3维的特征矩阵；将特征矩阵输入预先训练的网络模型，输出诊断结果。实施本发明实施例，可以提升故障类型的空间可分离性，提升故障诊断算法的检测效率。
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公开(公告)号：CN111353412B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010117037.8
申请日：2020-02-25
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/64 , G06V10/84 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种端到端的3D‑CapsNet火焰检测方法和装置，火焰检测方法包括以下步骤：选择火焰样本图像，构建火焰样本集合；创建火焰检测初始模型；通过Mnist数据集对CapsNet网络进行训练，将对CapsNet网络进行训练形成的主胶囊层参数、数字胶囊层参数以及全连接层参数迁移至火焰检测初始模型的主胶囊层、数字胶囊层以及全连接层；通过火焰样本集合对火焰检测初始模型进行训练，形成最终的火焰检测模型；采集目标图像，将火焰标准图像和目标图像的RGB三通道图像分别输入火焰检测模型的第一输入端和第二输入端，经由火焰检测模型输出最终的检测结果。本发明实现火焰的精准检测。
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公开(公告)号：CN111291712B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010117046.7
申请日：2020-02-25
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06V20/20 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/096 , G06T3/40 , G06T5/30 , G06T7/11 , G08B17/00 , G06T7/90
摘要： 本发明公开了一种基于插值的CN和胶囊网络的森林火灾识别方法，其包括以下步骤：构建森林火灾火焰的初始样本集合；对初始样本集合进行灰度化操作，对灰度化后的样本图像进行连续空间域插值以实现尺度的标准化；通过迁移学习方法对CapsNet网络进行训练，形成最终的火灾识别模型；应用CN算法构建火焰样本集合描述的主元颜色空间向量；采集目标图像，确定疑似火焰区域；提取疑似火焰图像并灰度化，应用连续空间线性插值的方法进行尺度标准化；将目标标准化图像输入火灾识别模型，得到最终的识别结果。本发明还公开了一种基于插值的CN和胶囊网络的森林火灾识别装置。本发明提高了火灾检测的实时性和有效性。
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公开(公告)号：CN110895820B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910190867.0
申请日：2019-03-14
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06T7/246
摘要： 本发明公开了一种基于KCF的尺度自适应目标跟踪方法，其包括以下步骤：步骤1、选择跟踪目标区域，创建初始跟踪窗口及Padding窗，构建跟踪目标区域标签；步骤2、构建核相关滤波模型；步骤3、依据初始跟踪目标，构建跟踪目标尺度特征集合；步骤4、确定响应图像中最大位移；步骤5、确定最大响应位移；步骤6、确定跟踪目标的粗略位置；步骤7、在粗略位置提取SPP‑FHOG特征，修正余弦窗；步骤8、更新核相关滤波的循环矩阵模型和参数；步骤9、循环执行步骤，实现对跟踪目标的连续跟踪。本发明可以解决KCF算法尺度不敏感问题，解决KCF算法中跟踪目标超出Padding窗而跟踪丢失的问题。
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公开(公告)号：CN112733706B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110020414.0
申请日：2021-01-07
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/40 , G06V10/774 , G01R31/34
摘要： 本发明实施例涉及故障检测技术领域，公开了基于双线性LBP的电机故障诊断方法、电子设备及介质。该方法包括：接收传感器采集的电机的单通道原始数据；对单通道原始数据规范化至0‑255，得到规范化后的单通道原始数据，称为前处理数据；使用双线性LBP算法对前处理数据进行处理，得到第一LBP数据和第二LBP数据；将前处理数据、第一LBP数据和第二LBP数据构建三通道特征数据；将三通道特征数据构建三通道特征图像，输入预先训练的网络模型，输出诊断结果。实施本发明实施例，可以强单通道原始数据本身的空间分辨力，提升了故障类别的空间可分离性，最终提升故障诊断算法的检测效率。
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公开(公告)号：CN111310690A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010117030.6
申请日：2020-02-25
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于CN和三通道胶囊网络的森林火灾识别方法和装置，识别方法包括以下步骤：构建森林火灾火焰的初始样本集合；获取初始样本集合中的每个样本的火焰区域图像，构建形成火焰样本集合；创建三通道CapsNet网络模型；通过Mnist数据集对单个的CapsNet网络进行训练，将对单个的CapsNet网络进行训练形成的参数迁移至三通道CapsNet网络模型中，三通道CapsNet网络模型中的总全连接层的参数通过随机初始化实现；通过火焰样本集合对三通道CapsNet网络模型进行二次训练，形成最终的火灾识别模型；应用CN算法构建火焰样本集合描述的主元颜色空间向量。本发明提高了火灾检测的实时性和有效性。
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公开(公告)号：CN109753942A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910030221.6
申请日：2019-01-14
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于空间金字塔FHOG特征的人脸表情识别方法，其包括以下步骤：S1、获取人脸表情图像样本集，提取人脸表情图像样本集中每个人脸表情图像样本的SP-FHOG特征；S2、将每个人脸表情图像样本的SP-FHOG特征输入神经网络中进行训练，得到人脸表情识别模型；S3、获取目标人脸表情图像，提取目标人脸表情图像的SP-FHOG特征；S4、将目标人脸表情图像的SP-FHOG特征输入到人脸表情识别模型中进行识别。本发明还提供了基于空间金字塔FHOG特征的人脸表情识别装置。本发明应用空间金字塔对cell的FHOG特征进行处理，最终获得了人脸图像的整体特征和局部特征，提高了识别效果。
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公开(公告)号：CN109740618B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910030223.5
申请日：2019-01-14
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06V30/18 , G06V10/762 , G06V30/19 , G06V30/226
摘要： 本发明公开了一种基于FHOG特征的试卷分数自动统计方法，其包括以下步骤：S1、对单数字手写样本以及双数字手写样本进行尺度变换；S2、提取单数字手写样本图像和双数字手写样本图像的SP‑FHOG特征；S3、训练神经网络，得到单数字识别模型、双数字识别模型和得到数字数目识别模型；S4、提取每个分割结果图像的SP‑FHOG特征；S5、将分割结果图像的SP‑FHOG特征输入到数字数目识别模型和单数字识别模型或数字数目识别模型中进行识别。本发明还提供了基于FHOG特征的试卷分数自动统计装置。本发明精度高，能够有效的进行试卷的分数统计。
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公开(公告)号：CN111028265B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201911091780.4
申请日：2019-11-11
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06V10/77 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于迭代法构建相关滤波响应的目标跟踪方法，包括以下步骤：S1、确定跟踪目标参数，提取融合特征并加窗处理；S2、通过频域隐式插值构建多分辨率特征图；S3、PCA方法构建特征降维矩阵；S4、应用共轭梯度法构建特征滤波器；S5、提取候选区域多尺度的融合特征并降维加窗；S6、频域隐式插值构建多分辨率特征图；S7、滤波处理获得各个通道的响应矩阵；S8、构建响应矩阵，确定跟踪结果；S9、更新GMM模型，更新滤波器；S10、循环执行S5、S6、S7、S8、S9。本发明可以有效降低特征冗余，限制较大误差的相关滤波响应对最终响应图的影响，提高跟踪方法效率。
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公开(公告)号：CN111341059A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010081696.0
申请日：2020-02-06
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度分离和目标感知的早期野火烟雾检测方法，其包括以下步骤：将样本图像和目标图像分别输入目标感知深度网络得到第一深度特征矩阵和第二深度特征矩阵；通过深度可分离网络将第一深度特征矩阵分离为第一分离特征矩阵和第二分离特征矩阵；将第一分离特征矩阵与第二深度特征矩阵进行卷积操作，得到区域响应矩阵；将第二分离特征矩阵与区域响应矩阵进行卷积操作，得到烟雾响应矩阵；获取烟雾响应矩阵的最大值，根据最大值得到烟雾位置。本发明还公开了一种基于深度分离和目标感知的早期野火烟雾检测装置。本发明应用深度可分离网络内嵌入目标感知网络框架，提升野火烟雾的实时检测速度。
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