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公开(公告)号：CN118586308B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410639497.5
申请日：2024-05-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06T17/20 , G06N20/00 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于计算流体力学的气体泄漏红外成像数据集构建方法，属于气体泄漏探测防控技术领域，具体为：建立气体泄漏实地场景的三维物理模型，经网格划分后，基于计算流体力学原理对其进行仿真，得到时间步下各网格的泄漏气体摩尔分数，构成每一帧对应的三维气体浓度数据；利用基于针孔相机模型的光学气体成像，将三维气体浓度数据成像处理为初始图片，并计算每一帧初始图片中各像素点对应的气体浓度路径长度，经最大值‑最小值归一化后，合成每一帧灰度图片，进而构建气体泄漏红外成像数据集。本发明不仅用于泄漏分类任务和定位任务，还可用于与泄漏浓度相关的训练任务，所合成灰度图片更具有可靠性与真实性，解决了气体泄漏红外成像公开数据集较少的问题，显著降低数据集制作成本。
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公开(公告)号：CN115861763B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310182617.9
申请日：2023-03-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/80 , G06T7/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T7/80
Abstract: 该发明公开了一种多光谱多视角环境感知方法，涉及计算机视觉领域。利用在多模态数据融合中经常被规避和忽略的视差信息，推算深度信息，为了产生显著的视差信息，针对性的设计长基线安装方案，利用深度信息和多光谱信息融合进行环境感知，有效的提高环境感知的准确性。
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公开(公告)号：CN118521517A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410484561.7
申请日：2024-04-22
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于红外和可见光图像融合的暗弱目标增强方法，属于图像处理技术领域，具体为：构建扩散模型，训练得到初步训练后扩散模型；获取同一场景下待特征提取的可见光图像和红外光图像，同时输入至初步训练后扩散模型，提取N种维度特征；基于稠密连接网络构建N维特征重构网络；以N种维度特征为N维特征重构网络的输入，基于包含图像强度损失、梯度直方均值损失和色彩损失的损失函数，对初步训练后扩散模型和N维特征重构网络进行训练，得到图像融合模型；获取同一场景下待融合的可见光图像和红外光图像，同时输入至图像融合模型，输出RGB三通道融合图像。本发明保留了异源图像的浅层特征，在暗弱场景下保证了互补信息的融合效果。
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公开(公告)号：CN118247358A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410427403.8
申请日：2024-04-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种相机外参联合标定方法、装置、电子设备和存储介质，涉及图像分析技术领域，所采用的技术方案包括步骤1，标定红外相机、可见光相机的内部参数；步骤2，采集至少一对图像；步骤3，检测并匹配特征点，获取匹配特征点对；步骤4，根据所述匹配特征点对的像素坐标，计算基本矩阵，再由红外相机、可见光相机的内部参数以及所述基本矩阵计算本质矩阵；步骤5，根据所述本质矩阵，计算旋转矩阵和平移矩阵；步骤6，优化得到最优外部参数。本发明通过采集一对图像即可完成外部参数的标定，不依赖标定板，实现外部参数的实时修正，且确保了所获得外部参数的高准确性。
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公开(公告)号：CN117522939B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410012189.X
申请日：2024-01-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种单目单张模糊图像深度计算方法，涉及计算机视觉领域。本发明的单目单张模糊图像深度估计方法，利用在模糊线索，建模去模糊的数学模型，结合神经网络进行深度估计，针对性的设计去模糊和基于语义信息的损失函数，并针对样本不均衡问题，利用语义标签提高了小样本的深度估计准确性，利用本发明的单目单张模糊图像深度估计方法，可以有效的提高深度估计的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116843740A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310105251.5
申请日：2023-02-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种无偏振片液晶透镜深度估计方法，包括以下步骤：步骤1.利用不带偏振片的液晶透镜成像系统对物体拍摄两张不同焦距下的图像；步骤2. 建立未加偏振片的模糊退化模型；步骤3.对不同候选深度的目标成像分别求出模糊退化函数，建立滤波器组；计算能量函数和置信度，并最终得出深度估计值。采用本发明所述无偏振片液晶透镜深度估计方法，利用无偏振片的液晶透镜图像，直接进行深度估计，能够减少系统组件，并且提高深度估计的准确性。
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公开(公告)号：CN118586308A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410639497.5
申请日：2024-05-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06T17/20 , G06N20/00 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于计算流体力学的气体泄漏红外成像数据集构建方法，属于气体泄漏探测防控技术领域，具体为：建立气体泄漏实地场景的三维物理模型，经网格划分后，基于计算流体力学原理对其进行仿真，得到时间步下各网格的泄漏气体摩尔分数，构成每一帧对应的三维气体浓度数据；利用基于针孔相机模型的光学气体成像，将三维气体浓度数据成像处理为初始图片，并计算每一帧初始图片中各像素点对应的气体浓度路径长度，经最大值‑最小值归一化后，合成每一帧灰度图片，进而构建气体泄漏红外成像数据集。本发明不仅用于泄漏分类任务和定位任务，还可用于与泄漏浓度相关的训练任务，所合成灰度图片更具有可靠性与真实性，解决了气体泄漏红外成像公开数据集较少的问题，显著降低数据集制作成本。
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公开(公告)号：CN116091880A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310028068.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种图像融合模块，包括用于产生模态权重的模态权重网络，用于产生通道权重的通道权重网络，加权输出网络，聚合模块以及连接聚合模块和编码器的反馈模块，加权输出网络将模态权重与对应输入模态特征相乘后合并，再与通道权重相乘；聚合模块对加权特征进行细化；反馈模块将融合特征反馈到编码器，指导下一个阶段的模态特征的提取。本发明还公开了一种图像融合网络和图像融合方法。采用本发明所述图像融合模块网络及融合方法，将权重分解为模态权重和通道权重,对多模态数据进行融合，相对现有技术能够更加聚焦于产生权重差异的本质即模态差异和通道差异，同时利用反馈模块增强编码器对有用信息的选择能力，实现更加高效的特征融合。
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公开(公告)号：CN115861763A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310182617.9
申请日：2023-03-01
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/80 , G06T7/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T7/80
Abstract: 该发明公开了一种多光谱多视角环境感知方法，涉及计算机视觉领域。利用在多模态数据融合中经常被规避和忽略的视差信息，推算深度信息，为了产生显著的视差信息，针对性的设计长基线安装方案，利用深度信息和多光谱信息融合进行环境感知，有效的提高环境感知的准确性。
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公开(公告)号：CN118823649A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411075362.7
申请日：2024-08-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于气体泄漏监测领域，具体提供一种基于TSDNet的红外天然气泄漏视频检测方法，用以解决现有技术中气体泄漏检测存在的准确度低的问题。本发明基于TSDNet网络提出红外天然气泄露检测模型，能够更加准确提取泄露气体区域，尤其针对微弱气体，具有测量误差小、响应速度快、灵敏度高、测量结果准确可靠的优点，能够实现气体泄露的高精度、非接触检测，进而实现实时预警；此外，本发明采用仿真软件Ansys Fluent仿真得到天然气泄漏视频的方法，得到大量准确的分割数据，解决了现有技术中数据获取难度大、标签制作精确度不高等问题；同时，本发明将仿真数据训练的预训练模型迁移到真实数据上进行二次训练，进一步提高模型的检测性能。
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