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公开(公告)号：CN115393151B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202211002487.8
申请日：2022-08-19
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，公开了一种基于IWT和预测差值直方图平移的可逆水印算法，对原始图像分块，选择平滑度值靠前的图像块进行逆整数小波变换，在高频区域进行预测差值扩展并生成差值直方图，利用直方图平移法嵌入水印信息；在低频区域中利用差值量化法嵌入水印容量大小、水印置乱次数c和d，对嵌入水印的高频区域和嵌入辅助信息的低频区域整数小波变换，然后并上平滑度值靠前的图像块进行逆整数小波变换，完成水印嵌入。水印提取是水印嵌入的逆过程。本发明通过选取较平滑的图像块进行整数小波变换，利用像素左上方3个相邻像素生成预测差值并进行扩展，在逆整数小波变换后的高频区域嵌入水印信息，失真得到很好的控制。
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公开(公告)号：CN116229192B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211590733.6
申请日：2022-12-12
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于ODConvBS‑YOLOv5s的火焰烟雾检测方法。包括：获取火焰烟雾图像，并通过labelimgs对图片进行标注制作成数据集，并对其进行预处理；构建改进的YOLOv5s火焰烟雾检测网络，所述YOLOv5s网络包括输入端、骨干网络、Neck模块，所述骨干网络包括CBS模块、CSP1结构和SPPF空间金字塔池化，所述Neck模块采用特征金字塔网络FPN，所述改进的YOLOv5s火焰烟雾检测网络在YOLOv5s网络的骨干网络中前两个CBS模块替换为ODConvBS模块，所述ODConvBS模块包括全维动态卷积ODConv、BN层以及SiLU激活函数；利用改进的YOLOv5s火焰烟雾检测网络进行火焰烟雾检。与现有技术相比，本发明检测精度高、检测速度快、漏检率低、收敛速度快。
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公开(公告)号：CN116229192A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211590733.6
申请日：2022-12-12
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于ODConvBS‑YOLOv5s的火焰烟雾检测方法。包括：获取火焰烟雾图像，并通过labelimgs对图片进行标注制作成数据集，并对其进行预处理；构建改进的YOLOv5s火焰烟雾检测网络，所述YOLOv5s网络包括输入端、骨干网络、Neck模块，所述骨干网络包括CBS模块、CSP1结构和SPPF空间金字塔池化，所述Neck模块采用特征金字塔网络FPN，所述改进的YOLOv5s火焰烟雾检测网络在YOLOv5s网络的骨干网络中前两个CBS模块替换为ODConvBS模块，所述ODConvBS模块包括全维动态卷积ODConv、BN层以及SiLU激活函数；利用改进的YOLOv5s火焰烟雾检测网络进行火焰烟雾检。与现有技术相比，本发明检测精度高、检测速度快、漏检率低、收敛速度快。
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公开(公告)号：CN115330582A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211125808.3
申请日：2022-09-16
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，公开了一种基于单向极值预测误差扩展的可逆水印算法，首先将原始图像分成黑白两个平面，并利用局部复杂度函数来计算各像素的局部复杂度值，然后分别通过所设计的像素极值预测机制，生成两个非对称预测误差直方图，最后采用单向直方图位移与预测误差扩展相结合的方法将水印分成两部分优先嵌入到局部复杂度较低的像素中。本发明通过利用非对称直方图在两层嵌入时所发生的像素补偿还原效应，使得大量被修改后的像素恢复到原始图像像素值，此外本发明还根据像素局部复杂度值自适应地选择水印的嵌入位置，因此这两种方法的叠加进而大大降低了图像失真程度，保证了载密图像的视觉质量。
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公开(公告)号：CN117333753B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311230499.0
申请日：2023-09-22
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于PD‑YOLO的火灾检测方法，包括如下步骤：步骤1：获取火灾数据集，并将其经过预处理后划分为训练集和测试集；步骤2：构建YOLOv8网络模型，设计PConvs模块和DYDPConv模块，在YOLOv8网络模型基础上替换其中部分的C2f模块为PConvs模块和DYDPConv模块，得到改进的YOLOv8网络模型；步骤3：利用训练集训练改进的YOLOv8网络模型，并利用训练后的改进的YOLOv8网络模型进行火灾数据检测。与现有技术相比，本发明加强了模型对于火焰和烟雾的特征学习，提高模型特征提取能力，进一步促进火焰和烟雾的多尺度特征融合，抓取到更丰富和关键的特征表示。
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公开(公告)号：CN115330582B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211125808.3
申请日：2022-09-16
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，公开了一种基于单向极值预测误差扩展的可逆水印算法，首先将原始图像分成黑白两个平面，并利用局部复杂度函数来计算各像素的局部复杂度值，然后分别通过所设计的像素极值预测机制，生成两个非对称预测误差直方图，最后采用单向直方图位移与预测误差扩展相结合的方法将水印分成两部分优先嵌入到局部复杂度较低的像素中。本发明通过利用非对称直方图在两层嵌入时所发生的像素补偿还原效应，使得大量被修改后的像素恢复到原始图像像素值，此外本发明还根据像素局部复杂度值自适应地选择水印的嵌入位置，因此这两种方法的叠加进而大大降低了图像失真程度，保证了载密图像的视觉质量。
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公开(公告)号：CN117333753A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311230499.0
申请日：2023-09-22
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于PD‑YOLO的火灾检测方法，包括如下步骤：步骤1：获取火灾数据集，并将其经过预处理后划分为训练集和测试集；步骤2：构建YOLOv8网络模型，设计PConvs模块和DYDPConv模块，在YOLOv8网络模型基础上替换其中部分的C2f模块为PConvs模块和DYDPConv模块，得到改进的YOLOv8网络模型；步骤3：利用训练集训练改进的YOLOv8网络模型，并利用训练后的改进的YOLOv8网络模型进行火灾数据检测。与现有技术相比，本发明加强了模型对于火焰和烟雾的特征学习，提高模型特征提取能力，进一步促进火焰和烟雾的多尺度特征融合，抓取到更丰富和关键的特征表示。
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公开(公告)号：CN115393151A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211002487.8
申请日：2022-08-19
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明涉及信息隐藏，数字水印技术领域，公开了一种基于IWT和预测差值直方图平移的可逆水印算法，对原始图像分块，选择平滑度值靠前的图像块进行逆整数小波变换，在高频区域进行预测差值扩展并生成差值直方图，利用直方图平移法嵌入水印信息；在低频区域中利用差值量化法嵌入水印容量大小、水印置乱次数c和d，对嵌入水印的高频区域和嵌入辅助信息的低频区域整数小波变换，然后并上平滑度值靠前的图像块进行逆整数小波变换，完成水印嵌入。水印提取是水印嵌入的逆过程。本发明通过选取较平滑的图像块进行整数小波变换，利用像素左上方3个相邻像素生成预测差值并进行扩展，在逆整数小波变换后的高频区域嵌入水印信息，失真得到很好的控制。
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