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公开(公告)号：CN113781551A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111039520.X
申请日：2021-09-06
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06T7/70 , G06K9/00 , G06K9/32 , G06N5/02 , H04N7/18 , A01G25/09 , A01G25/16 , A01M7/00 , A01M21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的茶园植物状态监测管理系统及方法，涉及茶园植物状态智能监测管理领域。本系统包括依次连通的数据采集模块、算法检测模块和机器人模块；数据采集模块内嵌有依次交互的相机模块、预处理模块和数据输出模块；算法检测模块内嵌有病虫害检测模块、茶草检测模块和茶叶状态检测模块；机器人模块内嵌有算法定位模块、实时显示模块和决策执行模块，算法定位模块、实时显示模块和决策执行模块依次交互，算法定位模块和算法定位模块前后交互。本发明实现了对茶园植物更高精度的智能监测管理，减少了大量人工，降低了设备总体成本，可适用于茶园植物智能监测管理领域，具有广阔的前景。
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公开(公告)号：CN103942531B
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201410079648.2
申请日：2014-03-06
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别系统及其方法，涉及模式识别技术领域。本系统由图像子空间低秩恢复模块（101）、第1图像分块模块（102）、第2图像分块模块（103）、图像间相似度估计模块104）、第1特征降维模块（105）、第2特征降维模块（106）和稀疏编码表示与识别模块（107）组成。本发明采用子空间恢复技术去除训练图像中存在的干扰成分，增强了训练图像的判别能力；采用基于分块的最大相似度提取技术，提升了提取的相似性信息的可靠性；采用基于分块最大相似性的嵌入稀疏编码，改善了在低维特征选取时稀疏编码的稳定性；本发明适用于存在连续遮挡的人脸图像识别，可有效提高在低维特征选取时的识别率，降低识别系统的复杂度。
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公开(公告)号：CN112464959B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202011464613.2
申请日：2020-12-12
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力和多重知识迁移的植物表型检测系统及其方法，涉及植物表型智能识别领域。本系统包括依次连通的工业相机（10）、服务器（20）和嵌入式设备（30）；服务器20）内嵌有依次交互的数据集制作模块（21）、教师目标检测模型（22）和学生目标检测模型（23）；嵌入式设备（30）内嵌有依次交互的实时采集模块（31）、最终模型（32）和输出模块（33）。本发明改进了混合域注意力模块和相应的注意力损失函数；设计了特征融合模块和相应的特征融合层知识迁移损失函；提出了基于多重损失的知识迁移训练方法；实现了对自然环境下植物表型的实时检测，可适用于植物表型学研究，具有广阔的前景。
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公开(公告)号：CN106651974B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201610957543.1
申请日：2016-11-03
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种利用加权结构组稀疏规则的图像压缩感知重构系统及方法，涉及图像恢复技术领域。本系统是：初始化模块、路由选择模块、规则化均方误差最小模块和图像滤波处理模块依次交互，图像滤波处理模块和路由选择模块交互。图像滤波处理模块包括依次交互的图像重叠分块单元、图像相似块组生成单元、变换域加权软阈值滤波单元和图像块像素域求平均单元。本发明的第一阶段，采用图像压缩感知重构方法得到压缩感知图像的重构的初始估计值；第二阶段，利用图像具有的非局部自相似性,采用加权结构组稀疏表示规则化的优化，通过多次的迭代提升压缩感知图像重构的质量。本发明能改善图像纹理和图像边缘的恢复效果，有效提升压缩感知图像的重构质量。
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公开(公告)号：CN103942531A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410079648.2
申请日：2014-03-06
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别系统及其方法，涉及模式识别技术领域。本系统由图像子空间低秩恢复模块（101）、第1图像分块模块（102）、第2图像分块模块（103）、图像间相似度估计模块（104）、第1特征降维模块（105）、第2特征降维模块（106）和稀疏编码表示与识别模块（107）组成。本发明采用子空间恢复技术去除训练图像中存在的干扰成分，增强了训练图像的判别能力；采用基于分块的最大相似度提取技术，提升了提取的相似性信息的可靠性；采用基于分块最大相似性的嵌入稀疏编码，改善了在低维特征选取时稀疏编码的稳定性；本发明适用于存在连续遮挡的人脸图像识别，可有效提高在低维特征选取时的识别率，降低识别系统的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102164282A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201110110601.4
申请日：2011-04-29
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明涉及一种用于图像编码的基于系数随机置换的压缩感知方法，其包括以下步骤：步骤1)将原始图像进行分块并进行基于块的稀疏变换；步骤2)将步骤1变换得到的块稀疏变换系数按所处位置进行重组，得到对应不同位置的系数矢量；步骤3)对步骤2中产生的各系数矢量分别进行组内系数随机置换运算；步骤4)从每个经由步骤3置换运算后的系数矢量中依次取出一个系数构成与原图像块大小相同以及具有各对应位置的系数矢量；步骤5)对步骤4)中产生的各系数矢量进行压缩采样编码表示；步骤6)通过上述过程的逆过程可重建原始图像。本发明方法能显著降低图像压缩感知的测量比率和提高重建图像品质。
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公开(公告)号：CN118154868A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410272189.3
申请日：2024-03-11
Applicant: 中南民族大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 一种多尺度特征优化的遥感影像分割模型和方法，分割模型包括数据处理模块、特征提取预处理模块、特征融合分割模块、分割输出模块。数据处理模块是获取公开的语义分割基准数据集并进行预处理；特征提取预处理模块，用于遥感图像的特征提取，重构骨干网络中在其中引入Resnest的分裂注意力网络连接结构，并集成可变形卷积，提高网络对不同尺度遥感影像的特征提取能力，对遥感图像进行特征提取；特征融合分割模块由金字塔池化模块、特征金字塔模块和高效通道注意力机制组成，用于对提取出来的特征进行特征融合；分割输出模块用于处理最后的结果图像。本发明提升了对遥感影像的分割精度，提高了分割效率，提高了遥感影像语义分割的性能表现和应用效果。
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公开(公告)号：CN112464959A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011464613.2
申请日：2020-12-12
Applicant: 中南民族大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力和多重知识迁移的植物表型检测系统及其方法，涉及植物表型智能识别领域。本系统包括依次连通的工业相机（10）、服务器（20）和嵌入式设备（30）；服务器（20）内嵌有依次交互的数据集制作模块（21）、教师目标检测模型（22）和学生目标检测模型（23）；嵌入式设备（30）内嵌有依次交互的实时采集模块（31）、最终模型（32）和输出模块（33）。本发明改进了混合域注意力模块和相应的注意力损失函数；设计了特征融合模块和相应的特征融合层知识迁移损失函；提出了基于多重损失的知识迁移训练方法；实现了对自然环境下植物表型的实时检测，可适用于植物表型学研究，具有广阔的前景。
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公开(公告)号：CN104616310B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510077180.8
申请日：2015-02-12
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 田昕 , 中南民族大学
Abstract: 本发明提供一种图像质量的评估方法和装置。所述方法包括：对原始图像进行双边滤波处理，生成第一滤波图像；对所述原始图像对应的待评估图像进行双边滤波处理，生成第二滤波图像；将所述第一滤波图像与所述第二滤波图像进行相减运算，获得残差图像；并计算所述残差图像的熵；计算所述原始图像对应的第一噪声边缘图像和计算所述待评估图像对应的第二噪声边缘图像；计算所述第一噪声边缘图像和第二噪声边缘图像之间的差异，生成峰值信噪比；根据所述残差图像的熵和所述峰值信噪比，对所述待评估图像的质量进行评估，生成评估值，并输出。本发明能够提高图像评估的准确性。
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公开(公告)号：CN104661021B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510077001.0
申请日：2015-02-12
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 周城 , 中南民族大学
Inventor： 罗功银 , 周城 , 李新德 , 周正 , 冯伟东 , 叶露 , 王俊曦 , 高志荣 , 熊承义 , 田昕 , 罗一苇 , 董亮 , 贺易 , 张勇 , 孙俊 , 詹鹏 , 汤弋 , 刘方方 , 李磊 , 陈家璘 , 李臻立 , 焦翰琳
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明提供一种视频流的质量评估方法和装置。所述视频流的质量评估方法包括：获取对原始视频序列进行处理而生成的第一压缩视频流；所述第一压缩视频流携带所述原始视频序列对应的序列标识和图像序列号；根据所述序列标识，获取所述第一压缩视频流对应的所述原始视频序列；根据所述序列标识和图像序列号，获取所述原始视频序列对应的原始压缩视频流；根据所述第一压缩视频流与所述原始压缩视频流，对所述第一压缩视频流的视频质量进行评估。本发明能够不增加网络传输负担的情况下，实现分别针对视频流的不同处理阶段的视频客观质量的全参考评估。
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