一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法

    公开(公告)号:CN103530525B

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201310511127.5

    申请日:2013-10-26

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法。该方法具体包括:1.对坝体的库水位和风险状态信息进行实时采集和预处理;2.建立库水位和坝体风险状态信息间可能存在的复杂多变性函数关系;3.利用基于相似性测度的加权融合方法对多个函数关系进行融合处理;4.对融合函数进行凸化处理,利用可能性均值和方差获得坝体的风险状态值区间,对坝体进行风险评估,并发布危险等级。本发明的提高尾矿坝风险评估精准性的方法,具有精准性高、工程应用前景广以及便于在系统模块上实现的优点。

    红外光强图像和红外偏振图像增强融合方法

    公开(公告)号:CN103530853B

    公开(公告)日:2016-05-18

    申请号:CN201310486819.9

    申请日:2013-10-17

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及图像融合技术,具体为红外光强图像和红外偏振图像增强融合方法,解决现有红外融合图像固有的边缘区域失真、对比度低的问题。本方法按如下步骤进行:对红外光强图像和红外偏振图像分别进行支持度变换,得到低频图像和支持度序列图像;用数学形态学的顶帽变换分别提取明亮信息和黯淡信息;对明亮信息图像和黯淡信息图像增强;对两个最后一层的低频平均图像和两增强图像融合,得到低频增强融合图像;对低频增强融合图像和用取大法合成的支持度序列图像进行支持度逆变换得到最终的合成图像,该合成图像目标与背景的对比度增强,边缘区域失真低。

    一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法

    公开(公告)号:CN105574874A

    公开(公告)日:2016-05-11

    申请号:CN201510952142.2

    申请日:2015-12-18

    Applicant: 中北大学

    CPC classification number: G06T7/0002 G06T2207/10016 G06T2207/20224

    Abstract: 一种序列图像变化检测的伪变化目标去除方法,本发明属于序列图像变化检测技术领域,目的是解决现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息且伪变化目标排除率低的技术问题,本发明采用的技术方案为:首先将序列图像中具有伪变化目标的第一帧作为样本进行分块并计算各块的特征;然后对各特征进行矢量分析,训练出用于伪目标去除的双向圆锥形决策规则进行决策,最后利用帧间变化对该规则进行自适应递推。本发明解决了现有的图像变化检测方法未能有效的利用序列图像间的帧间信息,不适用于目标较少或目标类型不统一甚至类型未知的情况,且伪变化目标排除率低的技术问题,并提出了一种双向圆锥三维矢量分析的伪目标去除方法。

    一种基于云平台红外控制的智能家居系统

    公开(公告)号:CN105005288A

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201510475828.7

    申请日:2015-08-05

    Applicant: 中北大学

    CPC classification number: G05B19/418 G05B15/02 G05B2219/2642

    Abstract: 本发明属于智能控制及电子信息技术领域,具体涉及一种基于云平台红外控制的智能家居系统。本发明主要解决了现有智能家居系统存在功能单一的技术问题。本发明采用的技术方案为:一种基于云平台红外控制的智能家居系统,包括主控系统、红外节点和Yeelink云平台,所述Yeelink云平台为开放的互联网平台,主控系统分别与Yeelink云平台和红外节点连接,用户通过Yeelink云平台发布控制指令,主控系统接收Yeelink云平台发布的控制指令并对具有红外节点的家电进行远程控制;本发明具有功能多样的优点,便捷性远远高于现有其他产品。

    一种古建墙壁受污题记文字图像边缘提取方法

    公开(公告)号:CN104809733A

    公开(公告)日:2015-07-29

    申请号:CN201510232234.3

    申请日:2015-05-08

    Applicant: 中北大学

    CPC classification number: G06T2207/10004 G06T2207/20182

    Abstract: 本发明公开了一种古建墙壁受污题记文字图像边缘提取方法,属于古建数字化修复领域。该方法首先对采集图像进行全变分去噪和多尺度视网膜增强处理;然后,构造增强图像的阴影-遮挡准不变量,消除污染和背景产生的伪边缘,并用gabor滤波器对其进行空间平均,建立颜色结构张量,结合Canny算法进行边缘提取;最后,通过数学形态学方法和邻域搜索算法对边缘图像进行处理,滤除杂边,连接文字边缘,得到题记文字边缘图像。该方法能有效的识别和消除污染造成的伪边缘和不连续边缘,很好的提取出题记文字边缘。本发明主要用于(但不限于)古建墙壁受污题记文字的边缘提取。

    一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法

    公开(公告)号:CN103743822A

    公开(公告)日:2014-04-23

    申请号:CN201410039232.8

    申请日:2014-01-27

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及无损检测领域中的粘接质量检测方法,具体为一种提高金属与非金属粘接质量声激励检测精度的方法,本方法具体包括以下步骤:(1)选取检测粘接构件;(2)利用声激励检测技术,对声阵列信号进行采集;(3)对单传感器粘接特征进行提取;(4)确定单传感器粘接特征的权重;(5)对单传感器粘接特征进行BP人工神经网络处理;(6)基于方差的数据融合算法实现多传感器拉脱力的融合。本发明将不同粘接特征做不同处理,主要粘接特征赋予的权重较高,而次要粘接特征的权重较低,体现了主要粘接特征和次要粘接特征对粘接质量检测的不同作用,减少拉脱力的预报误差,同时大大提高了粘接质量检测的精度。

    基于多尺度变换和可能性理论的多波段图像融合方法

    公开(公告)号:CN103729836A

    公开(公告)日:2014-04-16

    申请号:CN201410039233.2

    申请日:2014-01-27

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及图像融合方法,尤其涉及多波段图像融合方法,具体为基于多尺度变换和可能性理论的多波段图像融合方法,本方法按如下步骤进行:对多波段图像分别进行支持度变换,得到低频图像和支持度序列图像;用四叉树法分解灰度值最分散的最后一层低频成分图像;以四叉树分解结果为依据分别分解其它波段图像的最后一层低频成分图像;采用析取模式分别融合多波段低频成分对应的块图像,得到低频融合块图像;拼接融合的达到块图像,获得低频融合图像;对低频融合图像和用取大法合成的支持度序列图像进行支持度逆变换得到最终的合成图像,该合成图像的边缘强度、对比度、熵得到有效提升,同时,运行时间极大下降。

    一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法

    公开(公告)号:CN103530525A

    公开(公告)日:2014-01-22

    申请号:CN201310511127.5

    申请日:2013-10-26

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法。该方法具体包括:1.对坝体的库水位和风险状态信息进行实时采集和预处理;2.建立库水位和坝体风险状态信息间可能存在的复杂多变性函数关系;3.利用基于相似性测度的加权融合方法对多个函数关系进行融合处理;4.对融合函数进行凸化处理,利用可能性均值和方差获得坝体的风险状态值区间,对坝体进行风险评估,并发布危险等级。本发明的提高尾矿坝风险评估精准性的方法,具有精准性高、工程应用前景广以及便于在系统模块上实现的优点。

    一种双色中波红外图像融合方法

    公开(公告)号:CN101799915A

    公开(公告)日:2010-08-11

    申请号:CN201010118062.4

    申请日:2010-02-26

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及图像融合技术,具体为一种双色中波红外图像融合方法。解决现有的双色中波红外图像融合方法因第一个细分波段的成像受太阳辐射影响严重,因而融合效果不甚理想的问题,以及不能直接在双色中波成像仪中实现融合的问题。把红外中波分为第一细分波段和第二细分波段两个波段,按如下步骤进行:对第一细分波段图像分割,以选择面积大的饱和区;区分太阳照射饱和区和非太阳照射饱和区:对第一细分波段图像中的所选太阳照射饱和区进行融合像素值替换;将处理后的第一细分波段图像和第二细分波段图像,采用支持度变换法(SVT法)进行融合。该方法在FPGA和DSP芯片或单一的FPGA芯片上实现,可嵌入双色中波成像仪中。

    基于参考光路总强度排序的鬼成像优化方法

    公开(公告)号:CN115097414B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202210701717.3

    申请日:2022-06-20

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明涉及鬼成像探测数据的优化,具体为基于参考光路总强度排序的鬼成像优化方法,其利用散斑图案的统计特性和总强度,根据散斑图案总强度对原始散斑序列进行排序。通过筛选器将新的散斑序列划分为子集,以进一步分析散斑数据各部分的有效特性。数值仿真结果表明:总采样次数为3000次、划分比例为2:1:2时,所提方法与桶探测器值排序方法相比,对比度/均方误差均有所提升,验证了0.85采样率筛选散斑的有效性性。同时,对于“知”目标图像,相同比例下本文方法在对比度和均方误差方面相较传统排序方法均有所提升。因此,本所提方法可推广于目前所有的关联算法。并且还提出了一种联合筛选方法,为今后进一步研究奠定了基础。

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