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公开(公告)号：CN115345788B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210867782.3
申请日：2022-07-22
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 提高色觉异常者视觉下图像颜色对比度的方法，在L*a*b*彩色空间，确定色觉异常者视觉下容易产生颜色混淆的区域，并计算L*、a*和b*分量；对L*分量即亮度值进行修正，当正常色觉下的输入图像和二色觉下的结果图像之间的像素方差的差异趋近于零，得到最优亮度修正值；设定不同参数值输出相应结果，得到最优输出图像。本发明还提供了提高色觉异常者视觉下图像颜色对比度的装置，本发明基于方差调节图像亮度对比度，使得拥有正常色觉的观察者和色觉异常的观察者对于同一幅图像的颜色对比度感知相同，从而达到提高色觉异常者观察者对图像颜色辨别能力的目的。
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公开(公告)号：CN115345788A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210867782.3
申请日：2022-07-22
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 提高色觉异常者视觉下图像颜色对比度的方法，在L*a*b*彩色空间，确定色觉异常者视觉下容易产生颜色混淆的区域，并计算L*、a*和b*分量；对L*分量即亮度值进行修正，当正常色觉下的输入图像和二色觉下的结果图像之间的像素方差的差异趋近于零，得到最优亮度修正值；设定不同参数值输出相应结果，得到最优输出图像。本发明还提供了提高色觉异常者视觉下图像颜色对比度的装置，本发明基于方差调节图像亮度对比度，使得拥有正常色觉的观察者和色觉异常的观察者对于同一幅图像的颜色对比度感知相同，从而达到提高色觉异常者观察者对图像颜色辨别能力的目的。
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公开(公告)号：CN119252397B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411757748.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明提出了一种非均质沥青混合料裂缝扩展行为模拟方法，包括以下步骤：采用筛分试验获取集料的粒径分布确定集料级配；根据集料级配和沥青混合料种类进行试验，获取最佳沥青用量，制备沥青混合料和沥青砂浆的间接拉伸试验件、沥青砂浆的动态模量试验件和集料‑沥青‑集料界面拉伸试验件，对各试验件分别进行对应室内试验测试，并获得相应的测试结果；将沥青混合料的集料级配的三维级配转换为二维级配，根据二维级配在二维维度上随机生成不规则集料的沥青混合料的间接拉伸试验有限元试件，并进行有限元模拟；通过对沥青混合料间接拉伸开裂试验建立有限元模型，可以实现从细观结构内部分析界面过渡区和空隙率对沥青混合料开裂行为的影响。
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公开(公告)号：CN118942596A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411427677.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G16C60/00 , G06F17/11 , G01N3/24 , G01N3/32 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本申请公开了一种沥青混合料的抗车辙性能确定方法、装置及电子设备，属于道路工程技术领域。方法包括：获取待测沥青混合料的动态力学特性参数、抗剪性能参数和外部因素参数，外部因素参数与待测沥青混合料的抗车辙性能相关；将所述动态力学特性参数、所述抗剪性能参数和所述外部因素参数输入至变形预测模型，得到所述变形预测模型输出的预估车辙深度，所述预估车辙深度用于表征所述待测沥青混合料的抗车辙性能，所述变形预测模型是基于样本沥青混合料的样本车辙深度、样本动态力学特性参数、样本抗剪性能参数和样本外部因素参数之间的非线性回归函数构建的。该方法能够对沥青混合料抗车辙性能进行精准预测。
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公开(公告)号：CN118347882A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410787277.7
申请日：2024-06-18
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明提供一种沥青混合料疲劳寿命预测方法，涉及道路工程技术领域，包括：S1采用数字图像处理方法和间接拉伸疲劳试验对沥青混合料试样进行循环加载，获取沥青混合料试样的水平应变数据和疲劳寿命数据；S2根据沥青混合料试样的水平应变数据和疲劳寿命数据，构建第一函数关系式，第一函数关系式表示累积水平应变与循环加载次数的函数关系；S3基于沥青混合料试样的累积水平应变建立损伤因子；S4根据第一函数关系式和损伤因子，构建预测模型；S5利用预测模型对沥青混合料进行预测，得到疲劳寿命预测结果。本发明构建的预测模型可以较为准确地预测沥青混合料的疲劳损伤过程，适用于不同荷载模式下沥青混合料的损伤预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113406075B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202110634609.4
申请日：2021-06-08
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本公开涉及一种植物生长环境的设置方法和一种植物生长监测装置，其中，植物生长环境的设置方法包括：根据预设的多个时间点对应的植物生长环境参数、植物生长模型和植物生长评级模型，确定植物的最佳生长环境曲线，由于植物生长模型和植物生长评级模型是基于植物的历史生长环境参数、历史生长信息和历史生长信息对应的生长状态的专家评分分析得到的，因此，利用植物生长模型和植物生长评级模型得到的植物最佳生长环境曲线具有更高的精确度；基于植物的最佳生长环境曲线，设置植物的生长环境参数，为植物提供了最有利的生长环境，促进了植物的生长，从而，实现了农业生产的精准种植，提高了植物的产量。
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公开(公告)号：CN117078695A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311042021.5
申请日：2023-08-18
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06T17/00 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的颈动脉斑块超声图像识别分割方法，包括：获取颈动脉斑块的超声图像，对超声图像进行预处理；通过目标检测网络对预处理后的超声图像进行检测，生成斑块区域图像，其中目标检测网络为改进后的YOLOV5模型；通过分割模型对斑块区域图像进行特征提取，生成斑块内中膜内外壁分割结果，其中分割模型为改进2D‑VNet模型；通过近似半径补偿和近似半径补偿方法对斑块内中膜内外壁分割结果进行计算，生成内中膜内外壁距离范围；对内中膜内外壁距离范围进行判断，生成内中膜距离范围检测结果；通过三维重建算法对斑块内中膜内外壁分割结果进行三维重建，生成斑块三维模型。
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公开(公告)号：CN116564276A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310437519.5
申请日：2023-04-23
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双判别器生成对抗网络的蒙古语语音识别方法，应用于蒙古语语音识别领域，包括：语音生成器根据域外说话人特征和蒙古语文本序列，生成域外说话人蒙古语语音；目标特征判别器根据域外说话人特征和域外说话人蒙古语语音的说话人特征，输出第一判定结果；辅助特征判别器根据蒙古语文本序列对应的Mel频谱图和域外说话人蒙古语语音的Mel频谱图，输出第二判定结果；根据判定结果对语音生成器的参数调整优化，得到基于双判别器生成对抗网络的语音数据增广模型；输入待测集至语音数据增广模型，得到蒙古语语音识别结果。本发明在保证生成语音满足域外说话人特征的情况下，减少了生成语音中的误读现象，提高了语音识别准确率。
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公开(公告)号：CN115690497A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211325713.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/60 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06V10/54 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/092
Abstract: 一种基于注意力机制与卷积神经网络的花粉图像分类方法，包括：构建花粉图像数据集；构建花粉图像分类模型，所述花粉图像分类模型以Dense Net为基础网络结构，其包括四个相同结构的Dense Block和三个相同结构的Transition Layer，并在第三个Dense Block和第三个Transition Layer之间加入了注意力模块；利用所述花粉图像数据集训练所述花粉图像分类模型；利用训练完成的花粉图像分类模型对新的花粉图像进行分类。本发明采用DenseNet作为基础网络结构，通过注意力模块学习特征之间的相互关系，可提高分类准确度。
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公开(公告)号：CN112465893A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011220640.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明涉及农业生态学植物生长信息测量技术领域，提供了一种植被叶片面积测量方法、装置、终端及存储介质。所述植被叶片面积测量方法包括：获取待测植被叶片的叶片图像，利用图像处理技术对所述叶片图像分别进行图像二值化及图像分割处理，提取所述叶片图像中的植被叶片对应的叶片像元，其中，所述叶片像元为叶片图像中叶片所在图像区域对应的像素单元，计算所述待测植被叶片对应的叶片像元与叶片图像总像元的比值，根据所述比值计算所述待测植被叶片的叶面积，从而实现了自动测量植被叶片面积，测量方式简单，精确度高。
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