公开(公告)号：CN112862866B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202110393748.2

申请日：2021-04-13

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 刘伟 ,  李攀 ,  叶志伟 ,  宗欣露 ,  严灵毓 ,  吴旭光 ,  刘畅 ,  李俊伟 ,  赵泽通

IPC: G06T7/30 ,  G06T3/4007 ,  G06V10/762 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提供了一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法，所述方法包括：对目标对象进行图像采样处理，得到第一图像、第二图像，其中，所述第一图像作为参考图像，所述第二图像为所述目标对象的待配准图像；对参考图像和待配准图像进行滤波预处理，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型；通过所述空间优化信息模型对所述预处理后的图像的坐标进行空间几何变化，使用归一化的联合直方图计算参考图像和待配准图像的互信息值；当互信息值达到最大时，得到配准参数，采用双线性插值法得到对应该待配准图像的配准图像。

公开(公告)号：CN112883850B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202110149003.1

申请日：2021-02-03

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 徐川 ,  刘畅 ,  杨威 ,  叶志伟 ,  李鹏飞 ,  张欢

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/46 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的多视角空天遥感图像匹配方法，相较于传统匹配算法，不仅能够保证多视角遥感图像的匹配效率，而且能显著提高多视角遥感图像的匹配准确率，具体包括：归一化预处理待匹配的航天遥感图像和航空遥感图像；通过稠密多视角特征提取神经网络对输入图像进行稠密特征提取，得到多视角显著特征点集；结合显著特征点的梯度信息和视角差异信息构建特征描述符；设计用于神经网络训练的三元组损失函数，提升神经网络提取特征点和描述特征的准确度；根据特征点描述值使用Flann特征匹配，再通过RANSAC进行筛选，得到最终匹配结果。

公开(公告)号：CN113763300B

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202111047787.3

申请日：2021-09-08

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 徐川 ,  杨威 ,  刘畅 ,  叶志伟 ,  张欢

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明针对传统方法不能充分挖掘图像聚焦关联信息导致融合细节失真的问题，提出了一种联合深度上下文与卷积条件随机场的多聚焦图像融合方法。充分利用密集卷积神经网络特征复用的优势，将多聚焦源图像进行集成实现协同聚焦特征检测。采用多尺度金字塔池化策略聚合不同聚焦区域的全局上下文信息，增强聚焦与离焦的区分能力，得到粗略融合概率决策图。进一步采用卷积条件随机场对其进行优化，获得精细化概率决策图，最终得到细节保持的融合图像。利用公开数据集对融合方法进行主观与客观评价，实验结果表明本发明方法具有较好的融合效果，能够充分挖掘聚焦关联信息、保留足够的图像细节。

公开(公告)号：CN113469415B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202110631952.3

申请日：2021-06-07

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 欧阳勇 ,  杨光泽 ,  叶志伟 ,  高榕 ,  万豆 ,  马莹 ,  刘畅 ,  闫春艳

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  H04L41/147 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明提供了一种网络流量预测方法和计算机设备，网络流量预测方法应用于预测模型，预测模型包括：图卷积‑自注意力模块、全连接层和激活层，网络流量预测方法包括：获取网络流量，确定预处理流量组；将预处理流量组输入图卷积‑自注意力模块得到目标流量特征组；将目标流量特征组输入全连接层得到融合流量特征；基于激活层和融合流量特征确定预测结果。本发明中的图卷积‑自注意力模块，可以提取复杂多变的网络流量数据的空间特征，计算网络流量特征权重，解决网络流量不同数据之间的相互影响力不同的问题，较大地提升网络流量预测的准确率，也就是说，通过图卷积‑自注意力模块可以对非线性的复杂动态网络流量进行预测，并且准确率高。

公开(公告)号：CN115610566A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211350952.7

申请日：2022-10-31

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 程文婷 ,  刘海 ,  蓝俊皓 ,  吴晓萱 ,  杨杰瑞 ,  刘畅 ,  陈航 ,  陈杰 ,  黄虎

IPC: B62K15/00 ,  B62J11/00 ,  B62J11/24 ,  B62J45/00 ,  B62H1/00 ,  G07C9/00 ,  G01S11/02 ,  A42B3/04

Abstract: 本发明涉及电动车技术领域，且公开了一种车盔联动的电动车，包括安装有前车轮与后车轮的车架，所述车架的车把上顶部中间前侧安装有头盔放置架，头盔放置于头盔放置架上，头盔放置架包括与车把固定的感应托架以及与感应托架固定的填充架，感应托架与头盔内安装有相匹配的短波信号收发器，头盔内置电池板。通过利用短波信号收发器，将其分别至于头盔以及电动车内，人员驾驶电动车时，需要拿取头盔来进行解锁，缺乏头盔或头盔未使用状态下，电动车无法启动，从而有利于督促规范驾驶人员佩戴头盔进行电动车驾驶。

公开(公告)号：CN112612886B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202011507872.9

申请日：2020-12-18

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  舒哲 ,  刘诗芹 ,  闫春艳 ,  陈璇 ,  李瑞成 ,  刘畅 ,  杨光泽

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于水稻育种‑二进制蚁群混合算法的文本特征选择方法，为解决文本特征向量高维且稀疏的问题，本发明中在利用传统特征选择的方法对原始特征进行预选的基础上，使用水稻育种‑二进制蚁群混合算法对特征进行再选择。在水稻育种算法完成运行后根据水稻育种算法得到的结果设置二进制蚁群算法的能见度信息；二进制蚁群算法根据提供的能见度信息和对应的信息素在二元网络中进行搜索，直到满足停止条件则输出最优的文本特征子集。本发明可以有效的提取出有利于文本表示的特征子集，为后续的文本分类打下良好的基础同时可以提升分类效果。

公开(公告)号：CN110691422B

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN201910946631.5

申请日：2019-10-06

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 赵楠 ,  程一强 ,  刘畅 ,  裴一扬 ,  刘聪 ,  曾春艳 ,  贺潇 ,  刘泽华

IPC: H04W74/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的多信道智能接入方法，旨在将深度强化学习策略引入到多信道接入，以期实现多信道的智能接入。针对现有多信道接入策略较难适应信道环境动态性问题，本发明提出基于深度强化学习的多信道智能接入方法。首先，将多信道智能接入问题建模为离散状态与动作空间的马尔可夫决策过程，提出Q‑learning方法以实现多信道的智能接入。在此基础上，针对Q‑learning状态空间大和收敛慢等特点，通过设计深度神经网络，利用梯度下降法来训练深度神经网络的权值，修正损失函数解决状态‑动作函数过高估计问题，以获得近似最优的多信道智能接入策略。

公开(公告)号：CN112966524A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110323155.9

申请日：2021-03-26

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 陈建峡 ,  文轩 ,  陈煜 ,  张杰 ,  程玉 ,  刘琦 ,  刘畅

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于语义匹配技术领域，公开了一种基于多粒度孪生网络的中文句子语义匹配方法及系统，使用Word2Vec获得到预先训练的词向量，通过嵌入层将输入的中文句子序列将被转换为向量表示；其次，进入多粒度编码层分别从字符和单词视角捕捉句子的复杂语义特征；然后，将上一层输出的特征向量，输入语义交互层，进行语义交互；最后，将语义交互结果送入输出层，获得句子语义是否相似的结果。本发明提出来一种新的多粒度编码方式，从字符和单词两个角度捕捉句子中更丰富的语义信息，获得了更多的特征。本发明采用的孪生结构，从理论上减少了参数的数量，使模型获得了更快的训练速度。

公开(公告)号：CN112862866A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110393748.2

申请日：2021-04-13

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 刘伟 ,  李攀 ,  叶志伟 ,  宗欣露 ,  严灵毓 ,  吴旭光 ,  刘畅 ,  李俊伟 ,  赵泽通

IPC: G06T7/30 ,  G06T3/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明提供了一种基于麻雀搜索算法的图像配准方法，所述方法包括：对目标对象进行图像采样处理，得到第一图像、第二图像，其中，所述第一图像作为参考图像，所述第二图像为所述目标对象的待配准图像；对参考图像和待配准图像进行滤波预处理，得到各待配准图像对应的预处理后的图像；通过麻雀搜索算法建立每个预处理后的图像的空间优化信息模型；通过所述空间优化信息模型对所述预处理后的图像的坐标进行空间几何变化，使用归一化的联合直方图计算参考图像和待配准图像的互信息值；当互信息值达到最大时，得到配准参数，采用双线性插值法得到对应该待配准图像的配准图像。

公开(公告)号：CN112633456A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011511853.3

申请日：2020-12-18

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  闫春艳 ,  刘诗芹 ,  陈璇 ,  舒哲 ,  李瑞成 ,  刘畅 ,  杨光泽

IPC: G06N3/00 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种基于变长编码的二进制水稻育种算法的高光谱图像波段选择方法，不仅能够获得高高光谱图像分类精度的波段子集，而且能显著提高计算速度和节省内存开销，具体包括：对水稻种群个体进行分组，不同组别之间个体维度不等，相同组内个体维度相同，即各组维度不等种群代表长度不等的波段子集；根据动态学习率与随机数的大小关系，为每一个水稻个体分配学习样本，水稻个体进行自我学习或参照学习；通过水稻育种算法中的杂交、自交以及重置操作对水稻个体位置更新；为避免算法陷入局部最优，当全局最优在达到预定迭代次数后而并未明显变优，通过改变学习率和种群个体的维度来实现变长编码机制。