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公开(公告)号：CN112015104A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010825446.3
申请日：2020-08-17
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G05B15/02 , G05B19/418 , G08C17/02 , G10L15/22
摘要： 本发明涉及智能家居技术，具体涉及一种语音交互下的智能家居无线控制系统，采用LD3320芯片语音模块对语音信号进行采集，将所采集语音信号进行处理生成ID并与语音库进行匹配，匹配所得到的语音信号ID通过LPC11C14芯片实现外围器件的驱动；通过第三方终端图形化界面利用Wi-Fi模块将控制指令传输到ZigBee终端网络；进行Wi-Fi数据格式到ZigBee数据格式的解析并通过异步串口通信协议发送给ZigBee协调器；ZigBee协调器将控制信号传送至ZigBee终端节点完成硬件的控制。该系统具有语音交互和无线通信控制功能的智能家居控制系统，能使人机交互更加简单方便、且价格低廉。
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公开(公告)号：CN112215750A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010961451.7
申请日：2020-09-14
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于RGB‑D数据的三维重建方法，包括如下方法步骤：S1、利用Kinect摄像头获取原始数据；S2、对获取的原始数据进行预处理；S3、引入非均匀B样条插值，对原始图像进行超分辨率重建；S4、对Kinect摄像头获取的RGB‑D数据进行校准；S5、对处理后的RGB‑D数据进行三角面片划分；S6、利用数学公式对系统过每个点及其领域的所有的面进行运算，进行克莱姆法则运算得到法线向量获取法向图；S7、输出重建后的三维模型。本发明三维重建算法可以快速的完成三维模型的重建，极大的提高三维重建速度，提升处理的效率。
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公开(公告)号：CN112215788A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010966366.X
申请日：2020-09-15
申请人： 湖北工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合算法，应用于同一场景下不同位置聚焦拍照所提取的目标图像。首先，对生成器网络和判别器网络进行设计，为了避免图像在网络模型传递过程中造成的信息丢失，裁撤网络结构中的池化层，通过卷积层叠提取图像特征；其次，构建生成对抗网络的损失函数，优化网络参数，得到最佳的网络模型；最后，将所获取到的目标图像输入到训练好的模型中，获得融合图像；本发明在进行多聚焦图像融合算法时，通过生成对抗网络中的生成器生成融合图像，再将生成图像与源图像输入到判别器中，若判别器无法判别，则表明生成图像是最佳的融合图像。
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公开(公告)号：CN110232702A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910376753.5
申请日：2019-05-07
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06T7/246
摘要： 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的目标跟踪算法，应用于捕捉视频中需要提取的目标图像，包括对视频中的目标进行选择确定；根据特征值来进行搭建目标的具体模型；通过离线训练来进一步加强特征值的精度；利用最佳参数值确定目标模型达到要求后，在视频中进行目标搜索，并且使用粒子滤波方法来进行目标的更新。本发明在进行目标跟踪算法时，通过生成式对抗网络中的生成器直接生成样本，并由判别器生成一个概率值来判别样本是概率值还是训练值，在运动目标跟踪过程中使用粒子滤波框架提高跟踪的准确性，最后通过离线训练，得到生成式对抗网络的最佳参数值，并与目标跟踪算法结合实现图形的输出。
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公开(公告)号：CN112651894A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011594945.2
申请日：2020-12-29
申请人： 湖北工业大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于RRDB的生成对抗网络图像去模糊算法。本发明在去模糊模型DeblurGAN网络的基础上，使用融合了多层残差网络和密集连接的RRDB网络单元替换生成器中的RB网络单元，并且在生成器的输入和输出之间加入全局跳跃连接，来提高生成器的学习和生成能力。然后在损失函数中，使用Wasserstein距离作为网络的对抗损失，避免在训练过程中出现网络退化问题；在内容损失上加入像素空间损失函数，对生成图像的像素内容一致性进行约束最终生成清晰图像。
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