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公开(公告)号：CN111444948B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010204462.0
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取与匹配方法，包括步骤一：对特征点进行初步筛选；步骤二：利用候选角点中X和Y方向的梯度对S1得到的候选角点进行二次筛选；步骤三：像素级角点检测；步骤四：亚像素级角点检测，通过迭代优化Harris位置获得S3中得到的像素级角点的亚像素级角点坐标；步骤五：旋转不变快速变化描述子计算；步骤六：进行特征提取与特征匹配。发明在Harris角点检测的基础上，经过两次候选角点的筛选以提高角点的检测速度，并且通过迭代优化提高了角点检测的位置精度，最后，利用旋转不变快速变换描述子来表示特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419059A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111406207.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法。利用计算机视觉系统对留胚米进行图像采集，对图像预处理后得到二值图像；对二值图像，基于图像像素间的相似性关系进行分割，完成对分割区域的标记和特征描述；判断标记区域是否含有多粒米，若含有多粒米，则得到单粒米图像；若不含有多粒米则删除标记区域；将单粒米图像按照留胚度，从0％到100％进行分组，对分组后的图像进行数据集扩充；再利用改进后的InceptionV3网络进行训练；改进后的InceptionV3网络训练完成后，利用其对不同厂家的留胚米进行检测。本发明解决了人工检测效率低、受主观性影响大等问题，提高检测效率与检测精度。
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公开(公告)号：CN112165312A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011072157.7
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种多速率一致融合粒子滤波方法，包括：步骤一：在每个观测节点上运行局部粒子滤波器，得出局部观测节点对全局状态量的局部估计结果；步骤二：由步骤一的结果，计算局部预测分布和局部滤波分布的均值与方差；步骤三：运行一致性算法，计算后续的融合粒子滤波器所需的均值与方差；步骤四：在每个观测节点上运行融合粒子滤波器，输出最终的状态估计结果。本发明在多速率一致融合粒子滤波技术的基础上，使用了具有成熟数学理论体系作为支撑的正则化方法对其进行修正改善；涉及的正则化方法不影响滤波的跟踪精度，而且对最终的滤波估计结果也不构成影响，在此基础上可以使仿真验证更为流畅稳定的完成，彻底消除了偶发性报错提醒。
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公开(公告)号：CN114419059B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111406207.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的留胚米留胚度检测方法。利用计算机视觉系统对留胚米进行图像采集，对图像预处理后得到二值图像；对二值图像，基于图像像素间的相似性关系进行分割，完成对分割区域的标记和特征描述；判断标记区域是否含有多粒米，若含有多粒米，则得到单粒米图像；若不含有多粒米则删除标记区域；将单粒米图像按照留胚度，从0％到100％进行分组，对分组后的图像进行数据集扩充；再利用改进后的InceptionV3网络进行训练；改进后的InceptionV3网络训练完成后，利用其对不同厂家的留胚米进行检测。本发明解决了人工检测效率低、受主观性影响大等问题，提高检测效率与检测精度。
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公开(公告)号：CN111444948A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010204462.0
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取与匹配方法，包括步骤一：对特征点进行初步筛选；步骤二：利用候选角点中X和Y方向的梯度对S1得到的候选角点进行二次筛选；步骤三：像素级角点检测；步骤四：亚像素级角点检测，通过迭代优化Harris位置获得S3中得到的像素级角点的亚像素级角点坐标；步骤五：旋转不变快速变化描述子计算；步骤六：进行特征提取与特征匹配。发明在Harris角点检测的基础上，经过两次候选角点的筛选以提高角点的检测速度，并且通过迭代优化提高了角点检测的位置精度，最后，利用旋转不变快速变换描述子来表示特征。
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公开(公告)号：CN112583380A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011481231.0
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03H17/00
Abstract: 本发明提供一种基于收敛优化的分布式多速率粒子滤波算法，步骤一：在无线传感器网络中的所有节点上运行局部粒子滤波器，并计算得出局部预测分布和局部滤波分布的均值与方差；步骤二：运行加权平均一致性算法，并对其收敛速率优化，得出后续滤波所需数据；步骤三：在无线传感器网络中的所有节点上运行融合粒子滤波器，输出全局状态估计结果。本发明在优化其收敛速率的同时，又将平均一致性滤波器改进为加权平均一致性滤波器，消除了无效节点带来的一致性误差，这将使估计精度也有所提升。并且，本发明的仿真实验背景设置为稀疏性与动态性并存的无线传感器网络系统，验证说明了分布式多速率收敛优化粒子滤波算法的扩展应用环境。
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