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公开(公告)号：CN108133467B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201810084505.9
申请日：2018-01-29
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于粒计算的水下图像增强系统及增强方法，基于非均匀粒度的计算方法，去除水下光照不均和噪声，在保护纹理细节的完整性的同时，实现图像增强。本发明首先提取水下图像的照度信息，按从粗到细的粒度层次逐步对光照信息进行细分，将图像划分为一系列大小和光照强度不同的粒子构成的集合，并定位最适宜亮度粒子，根据每个粒子的亮度情况分别进行照度补偿，获得去除光照不均的水下图像，然后对每个粒子分别进行噪声去除，实现图像增强。本发明不需要光照先验知识，无需手工调节参数，能够根据图像特点自适应分析,增强后水下图像的纹理和细节信息清晰完整。
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公开(公告)号：CN111368824A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010112114.0
申请日：2020-02-24
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种仪表识别方法、移动设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：采用训练好的卷积神经网络对所采集的仪表图像进行初步检测定位，以初步获取仪表检测结果显示区域；利用图像处理方法对初步获取的仪表检测结果显示区域进行识别判读；将识别判读结果返回给预构建的云边协同网络的边缘节点，并通过边缘节点进一步返回给雾节点和云中心。本发明采用卷积神经网络结合图像处理方法对仪表进行识别，能够减少计算量，提高识别结果的准确性及实时性；将计算处理过程由移动设备实现，识别结果通过边缘节点依次返回给雾节点、云中心，支持广大的移动设备接入，能够达到实时可靠传输识别结果的目的，便于云中心处理和分析数据。
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公开(公告)号：CN111324146A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010156115.5
申请日：2020-03-09
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种水下巡检机器人的轨迹跟踪控制方法。包括如下步骤：（1）、预设水下巡检机器人轨迹跟踪的参考轨迹，参考轨迹用导航路径规划算法得到从起始点到目标点的最优路径，将其作为机器人轨迹跟踪的预设参考轨迹；（2）、结合参考轨迹与运动学模型设计轨迹跟踪的运动学控制器；（3）、对水下巡检机器人作受力分析，建立动力学模型，并设计轨迹跟踪的动力学控制器；（4）、将运动学控制器的控制值作为动力学控制器的输入，得到满足轨迹跟踪所需的推力及转矩，实现水下巡检机器人平滑稳定的轨迹跟踪控制。本发明通过设计动态的目标函数，不仅解决了速度跳变问题，还减小了实际轨迹与参考轨迹之间的滞后，在目标函数中加入的最短跟踪步长优化函数项，减小了实际轨迹的路径长度，进而降低了轨迹跟踪能耗；此外还考虑实际水下环境对轨迹跟踪的影响，最终实现了平滑稳定的轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN108765463A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810536188.X
申请日：2018-05-30
申请人： 河海大学常州校区
CPC分类号： G06T7/246 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/254 , G06T7/44 , G06T2207/10016 , G06T2207/20021 , G06T2207/20081
摘要： 本发明公开了一种结合区域提取与改进纹理特征的运动目标检测方法，包括如下步骤：(1)采集监控视频中的连续图像作为采样帧；(2)对采样帧中的每个像素点，利用其采样信息进行背景建模与恢复；(3)对图像进行分块，使用图像块的统计特征进行前景区域的提取，并对前景区域进行光照变化的判断，确定是否需要进行前景区域的二次判断；(4)在前景区域中进行前景像素点的精确提取。本发明通过进行快速前景区域提取，大大减少了后续进行精确判断的计算量，在进行区域提取的同时，消除空间位移类干扰(树叶晃动等)以及亮度变化类干扰(光照变化等)这两种主要干扰；准确高效地提取出图像序列中的运动目标。
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公开(公告)号：CN108734481A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810493007.X
申请日：2018-05-22
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了基于人脸识别的无人超市智能货架管理系统及其方法，智能货架系统包括货架、摄像头、重力传感器、扫码器、显示器、报警器、微处理器和超市云数据平台；智能货架管理方法具体步骤如下：首先对超市内所有顾客脸部图像进行预处理，然后对当前顾客脸部图像进行采集并进行人脸识别得到身份信息，通过扫码器和重力感应器得到顾客选取或退还商品的信息并将它们和顾客身份信息一起上传至超市云数据平台。本发明可以帮助无人超市进行精确的货架管理，具有自动化程度高、成本低及安全性高等优点。
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公开(公告)号：CN106097315A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610388650.7
申请日：2016-06-03
申请人： 河海大学常州校区
CPC分类号： G06T7/0008 , G01N29/069 , G01N2291/023 , G06T2207/10132 , G06T2207/30132
摘要： 本发明公开了一种基于声呐图像的水下构筑物裂缝提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取含有裂缝的水下构筑物的水下声呐图像；步骤2、对获得的声纳图像进行无重叠图像块划分，得到多个图像块；步骤3、计算每个图像块的灰度平均值、标准差、熵并映射到三维空间；步骤4、在三维空间中采用K均值聚类分析的方法将图像块分为两类：可能含有裂缝信息的图像块和不含裂缝信息的图像块，将不含裂缝信息的图像块去除；步骤5、对可能含有裂缝信息的图像块采用张量投票去除噪声，并且连接裂缝片段；步骤6、用阈值分割法得到最终结果。为评估水下构筑物的健康状况提供科学依据，提高检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110097531B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910366686.9
申请日：2019-05-05
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G06T5/50
摘要： 本发明公开了一种用于无人机电力巡检的异构图像融合检测方法，包括如下步骤：首先在电力巡检的无人机上，安装光学成像相机和用热红外成像相机，采集不同角度的可见光图像和热红外图像；（2）、从可见光图像和热红外图像中提取电力巡检异常特征并构建各种故障类型的特征知识库；（3）、从无人机飞行过程中采集到的可见光图像和热红外图像中，提取故障目标，结合特征知识库，分别构造基本信度分配函数；（4）、将获取到的针对同一故障目标的异构图像证据进行融合，不同角度的异构图像证据进行融合，并用综合可信度设定融合权重。本发明克服了利用单一的可见光图像与热红外图像造成的诊断结果不可靠这一弊端。
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公开(公告)号：CN110147772B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910434440.0
申请日：2019-05-23
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G06V20/05 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了水下图像目标识别技术领域的一种基于迁移学习的水下坝体表面裂缝识别方法，旨在解决现有技术中将深度学习的方法运用到水下复杂环境的裂缝检测中，由于水下样本数据难以大量获取，进而影响识别准确率的技术问题。所述方法包括如下步骤：基于水上坝体表面裂缝图像和水下坝体表面裂缝图像，构建混合样本集；利用混合样本集训练深度卷积神经网络模型，获取预训练网络模型；利用深度卷积神经网络模型和预训练网络模型，获取目标网络模型；将水下坝体表面裂缝图像输入目标网络模型，根据目标网络模型输出的标签类别，识别坝体表面损毁程度。
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公开(公告)号：CN111368759B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010156120.6
申请日：2020-03-09
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G01C21/00
摘要： 本发明采用基于单目视觉的移动机器人语义地图构建系统，其步骤包括：机器人视为一个智能体，单目视觉传感器，计算机，进行图像采集与环境地图构建工作；在构建环境语义地图之前，机器人先利用在线筛选策略来获取可靠的图像数据集，并将该数据集作为50层残差网络模型的输入进行训练，得到场景的分类模型；移动机器人利用改进的ORB_SLAM系统进行环境地图的构建，并得到由关键帧图像组成的环境映射地图；利用场景分类模型将关键帧图像进行分类，获得带有语义标签的关键帧图像，最终生成环境语义地图；移动机器人可以实现语义地图保存、加载功能以及自身重定位功能，大大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN108764345B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201810536235.0
申请日：2018-05-30
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V20/10
摘要： 本发明公开了一种基于局部与全局聚类的水下大坝裂缝检测方法，包括以下步骤：采集水下大坝表面图像，传输到图像数据库中；对图像进行预处理，初步均衡图像背景光照，增强目标区域；对图像进行处理并均衡图像灰度强度后，利用二值阈值分割法实现图像二值化；提取图像块特征，通过聚类分析方法计算二维特征空间得到含有裂缝的图像块；提取出所有的连通域，以每个连通域为样本，分别提取其特征，组成三维特征空间，再次通过聚类分析方法，检测到裂缝；将检测出含有裂缝的图像定位到大坝，从而确定含有裂缝的图像所在区域。本发明实现了水位以下的大坝表面裂缝自动检测，省时省力、成本低，又能实现无损检测，并满足准确率和实时性要求。
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