一种基于多特征度量学习的离线签名鉴伪方法和系统

    公开(公告)号:CN112395919B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN201910756598.X

    申请日:2019-08-16

    摘要: 本发明公开了一种基于多特征度量学习的离线签名鉴伪方法和系统,包括数据库模块、图像采集模块、签名预处理模块、签名特征提取模块、分类决策模块。其中图像采集模块负责采集用户的个人信息及签名图像;签名预处理模块负责对录入系统的待检测图像进行预处理;签名特征提取模块负责对经过预处理后的图像进行动态特征和静态特征的提取,并对得到的特征值进行归一化处理,最后得到按序连接的图像特征数组;分类决策模块负责运用深度多特征度量方法将待测样本与共享层及分离层进行欧式距离计算,将结果作为衡量两个个体间差异大小的度量。本文提出的离线签名鉴伪系统在鉴伪过程中具有良好的鲁棒性和有效性,且鉴伪结果更稳定,误差更小。

    一种地下管道检测机器人检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN114484148A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210138088.8

    申请日:2022-02-15

    摘要: 本发明公开了一种基于视觉显著性感知的地下管道检测机器人系统,由智能小型管道机器人硬件与障碍目标智能检测软件两部分组成,硬件包括一个内设控制模块固定于管道机器人内部;步进电机固定于管道机器人主体两侧;编码轮与动力轮相连,其上连接有编码器;导电滑环与步进电机相连;导线经导电滑环传输数据至外部图像处理单元;摄像头固定于管道机器人前侧,捕获管道内部图像,并将图像传输至外部图像处理单元;机械臂连接步进电机与动力轮,外部图像处理单元通过分析捕获的地下管道内部图像,根据超像素分割结果构建图模型与变分显著模型,迭代求解变分显著模型,直至能量收敛,获得最优解,依据人眼视觉注意机制,实现管道内部异常目标的检测。

    一种高能X射线图像盲复原方法及系统

    公开(公告)号:CN112819723A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110161528.7

    申请日:2021-02-05

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 本发明公开了一种高能X射线图像盲复原方法及系统。首先,根据高能X射线图像灰度分布集中且连续的特性,提出图像区域极值的定义;然后,采用l0范数约束图像的区域极值和模糊核,结合图像的梯度先验,在MAP框架上构建图像盲复原模型;接着,通过半二次分裂法及快速傅里叶变换交替求解清晰图像与模糊核,并采用线性近似和加速共轭梯度法来加速子问题的求解;最后,通过骨架提取与遍历的方法获取初步估计的模糊核的主要结构信息,在模糊核交叉滑动窗口内构造连续函数进行优化,并利用优化后的模糊核k对模糊图像非盲去卷积,得到清晰图像。本发明更好地去除高能X射线图像中的系统模糊,提高图像的质量,为图像的非线性重建估计出更加准确的模糊核。

    一种基于双目视觉的无人机输电线路自动跟踪方法

    公开(公告)号:CN108919838B

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN201810978744.9

    申请日:2018-08-27

    IPC分类号: G05D1/12 G01C3/00

    摘要: 本发明公开了一种基于双目视觉的无人机输电线路自动跟踪方法。利用人眼视觉显著性检测技术提取图像中的电力线区域,根据双目视觉成像模型准确测距,进而控制无人机的飞行方向与姿态。本发明提出的基于双目视觉的无人机输电线路自动跟踪系统及方法,能准确地测量无人机和电力线上激光标记点的距离,满足无人机对输电线路安全自动检测与跟踪的要求。

    一种基于三维信息估算的激光驱鸟方法及系统

    公开(公告)号:CN112493228A

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202011171339.X

    申请日:2020-10-28

    申请人: 河海大学

    IPC分类号: A01M29/10 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了驱鸟技术领域的一种基于三维信息估算的激光驱鸟方法及系统,能自动搜索鸟类活动踪迹并进行精确识别鸟类目标,进行针对性驱鸟,无需人工参与,提高了驱鸟效率。在可移动平台上设置云台,云台上设置双目相机和激光器,包括:采集设定环境内的左目图像和右目图像;基于Fast R‑CNN检测左目图像中是否存在鸟类目标,获取左目图像中的鸟类目标的位置信息;根据左目图像中确定的鸟类目标的位置信息确认该鸟类目标在右目图像中的位置信息;根据鸟类目标在左目图像中的位置信息和在右目图像中的位置信息确定鸟类目标的视差值,并根据鸟类目标的视差值获取该鸟类目标的三维位置信息;根据鸟类目标的三维位置信息调整激光器的方位并发射激光进行驱鸟。

    一种基于三目视觉的智能目标检测和测量系统和方法

    公开(公告)号:CN109211198B

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN201810930141.1

    申请日:2018-08-15

    IPC分类号: G01C11/02 G01B11/02 G01B11/06

    摘要: 本发明公开了一种基于三目视觉的智能目标检测和测量系统及方法,一种基于三目视觉的智能目标检测和测量系统,包括三个摄像头、三个滑道和处理模块,三个滑道一端连接,两两之间呈120度分布,三个摄像头分别设置于滑道上沿滑道移动,处理模块与摄像头相连,用于进行目标检测和目标测量;一种基于三目视觉的智能目标检测和测量方法,首先进行目标检测,确定图像中的目标位置;然后由三个双目视觉子系统各自完成目标测量;最后,融合三个双目视觉子系统测量结果得到最终目标检测和目标测量结果。本发明能够检测来自不同角度的深度信息,根据目标改变基线,改变摄像头的位置得到完整目标,在多种目标检测和测量中有着很好的普遍性和很高的准确性。