一种高光谱图像的局部约束线性编码方法及系统

    公开(公告)号:CN108540802B

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN201810268590.4

    申请日:2018-03-29

    Applicant: 深圳大学

    Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域,提供了高光谱图像的局部约束线性编码方法,包括:提取高光谱图像的待编码特征,得到特征集;根据特征集中的特征点,确定所述高光谱图像的词典;分别获取特征集的波段信息和词典中单词的波段信息;以特征点的波段信息和所述单词的波段信息作为判别约束项,计算所述高光谱图像的特征点与单词之间的欧氏距离,得到特征编码系数;根据所述特征编码系数对所述高光谱图像的特征进行编码。本发明实施例在利用高光谱图像局部特征和视觉单词的局部线性约束的同时,引入了高光谱图像的波段信息,并将其作为特征点到词典单词的映射的判别约束,从而降低了特征点与词典单词之间映射的模糊性,增强了对高光谱图像的表示能力。

    一种口罩缺陷的识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109902584A

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201910080138.X

    申请日:2019-01-28

    Applicant: 深圳大学

    Abstract: 本发明适用机器视觉图像检测与深度学习技术领域,提供了一种口罩缺陷的识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:通过多特征融合卷积神经网络模型中的第一子模型对待进行口罩缺陷识别的口罩图像进行空间变换处理,得到第一口罩图像,通过多特征融合卷积神经网络模型中的第二子模型对该口罩图像进行降维处理,得到第二口罩图像,将第一子图像和第二子图像进行图像融合,得到第三口罩图像,采用Softmax函数对该第三口罩图像的图像特征进行分类预测,得到与口罩缺陷类型对应的各分类概率,根据该分类概率对口罩图像的口罩缺陷进行识别,从而通过多特征融合卷积神经网络模型提高口罩缺陷特征的区分度,以及提高了对不同口罩缺陷类型识别的精确度。

    图像特征识别方法、相关装置及存储介质

    公开(公告)号:CN109447057A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811003369.2

    申请日:2018-08-30

    Applicant: 深圳大学

    Abstract: 一种图像特征识别方法、相关装置及存储介质,该图像特征识别方法包括:将待处理图像输入至特征提取模型中,提取得到高光谱空谱域兴趣点,即SSIP特征点;所述特征提取模型包括:几何代数子模型和尺度空间处理子模型;所述几何代数子模型用于获取所述待处理图像在高光谱空谱域中的,具有光谱梯度信息的几何代数矢量;所述尺度空间处理子模型通过内积和外积的几何代数空间运算实现对应的欧式空间运算;将所述SSIP特征点输入至特征描述模型中,得到所述待处理图像的特征描述子;根据所述特征描述子进行分类识别。

    公交运营数据统计方法、系统、计算设备及存储介质

    公开(公告)号:CN109389543A

    公开(公告)日:2019-02-26

    申请号:CN201811053692.0

    申请日:2018-09-11

    Applicant: 深圳大学

    Abstract: 本发明适用计算机技术领域,提供了一种公交运营数据统计方法、系统、计算设备及存储介质,通过获得若干待处理视频图像,待处理视频图像由对公交环境视频进行处理得来,不同待处理视频图像之间存在时序关系;利用深度学习网络对待处理视频图像中乘客进行检测;根据检测结果确定乘客在不同时间点所在的位置信息并获得乘客的运动轨迹;基于乘客的运动轨迹,统计公交运营数据。这样,利用深度学习网络对图像中乘客进行检测,并对乘客进行跟踪,得到乘客运动轨迹,进而统计公交运营数据,从而能对常规图像进行处理,从而前端传感器件的部署要求较低,降低了设备部署、维护成本,且深度学习网络能对图像进行精准处理,进而保证了统计数据的精准度。

    一种云计算任务分配方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN108776612A

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201810321267.9

    申请日:2018-04-11

    Abstract: 本发明适用计算机技术领域,提供了一种云计算任务分配方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:在接收到云任务分配请求时,根据云任务分配请求中待分配的云计算任务,构建云任务分配模型,通过云任务分配模型和蚁群算法,对云计算任务的分配进行第一预设数目次优化,生成第一预设数目个中间分配路径,通过遗传算法对中间分配路径进行第二预设数目次进化,生成云计算任务的最优分配路径,将云计算任务按照最优分配路径分配给云环境中的虚拟机,从而通过蚁群、遗传算法组合的混合群智能算法有效地提高了云计算任务分配的性能,保证了云计算任务较短的响应时间和完成时间,进而提高了云计算平台的服务质量和用户体验。

    一种高光谱图像的局部约束线性编码方法及系统

    公开(公告)号:CN108540802A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201810268590.4

    申请日:2018-03-29

    Applicant: 深圳大学

    Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域,提供了高光谱图像的局部约束线性编码方法,包括:提取高光谱图像的待编码特征,得到特征集;根据特征集中的特征点,确定所述高光谱图像的词典;分别获取特征集的波段信息和词典中单词的波段信息;以特征点的波段信息和所述单词的波段信息作为判别约束项,计算所述高光谱图像的特征点与单词之间的欧氏距离,得到特征编码系数;根据所述特征编码系数对所述高光谱图像的特征进行编码。本发明实施例在利用高光谱图像局部特征和视觉单词的局部线性约束的同时,引入了高光谱图像的波段信息,并将其作为特征点到词典单词的映射的判别约束,从而降低了特征点与词典单词之间映射的模糊性,增强了对高光谱图像的表示能力。

    一种基于人体头顶部识别的行人统计方法及装置

    公开(公告)号:CN106530310B

    公开(公告)日:2018-02-23

    申请号:CN201610931928.0

    申请日:2016-10-25

    Applicant: 深圳大学

    CPC classification number: G06K9/00 G06T7/11 G06T7/194 G06T7/20 H04N5/33

    Abstract: 本发明适用图像识别技术领域,提供了一种基于人体头顶部识别的行人统计方法及装置,该方法包括:读取通过深度摄像头拍摄的行人深度图像,将行人深度图像和预先获取的环境均值图像比较,以得到前景图像;将前景图像分割为多个区域,检测每个区域的边缘像素点是否存在阶跃,并检测每个区域形成的区域曲面是否与人体头顶部曲面一致;当当前被检测区域的边缘像素点存在阶跃、且当前被检测区域形成的区域曲面与人体头顶部曲面一致时,则确定当前被检测区域为人体头顶部区域;根据从行人深度图像中确定的人体头顶部区域和从相邻行人深度图像中确定的人体头顶部区域,统计输出行人的数量,提高了人体头顶部的识别准确率,实现了行人的精确统计。

    蛋白质结合位点的预测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN107563150A

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201710770933.2

    申请日:2017-08-31

    Abstract: 本发明适用生物信息技术领域,提供了一种蛋白质结合位点的预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:接收待预测的蛋白质序列,使用预设的滑动窗口和滑动步长对蛋白质序列进行序列划分,得到多个氨基酸子序列,根据这些氨基酸子序列构建蛋白质序列的词向量,对词元素进行文档特征提取,根据提取的文档特征构建蛋白质序列的文档特征向量,对这些氨基酸子序列进行蛋白质链生物学特征提取,根据提取的生物学特征构建蛋白质序列的生物学特征向量,使用预设的氨基酸残基分类模型对使用文档特征向量和生物学特征向量表示的氨基酸子序列进行分类,得到蛋白质序列的氨基酸残基类型,从而提高了蛋白质结合位点预测的准确性和泛用性。

    冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN107392994A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710526406.7

    申请日:2017-06-30

    Applicant: 深圳大学

    CPC classification number: G06T17/00 G06T7/13 G06T7/149 G06T2211/404

    Abstract: 本发明适用计算机技术领域,提供了一种冠脉血管的三维重建方法、装置、设备以及存储介质,该方法包括:对冠状动脉造影(CAG)图像进行预处理、血管边缘轮廓与二维导引丝的提取,对血管内超声图像(IVUS)进行内外膜分割;将分别位于第一造影平面、第二造影平面的CAG图像中的二维导引丝平移至同一起点,构建垂直相交曲面,将交线设置为三维导引丝;在三维导引丝上将每帧IVUS图像等间隔排列、并旋转至与相应位置的切矢量垂直;在切矢量垂直平面旋转IVUS图像,并反投影于CAG图像,根据反投影和血管边缘轮廓到三维导引丝的距离,确定最佳定向角度,最后重建血管表面,从而同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,提高了冠脉血管三维重建的效率和准确度。

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