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公开(公告)号：CN111179173A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911371191.1
申请日：2019-12-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于离散小波变换和坡度融合算法的图像拼接方法，先对参考图像和目标图像进行投影变换，再经过SURF算法提取特征点并利用KNN算法和RANSAC算法进行配准，然后寻找最佳缝合线确定融合区域及其掩模图，进行离散小波变换后使用坡度融合算法对分解的低频区域和高频区域分别进行融合，利用离散小波逆变换生成融合图像，最后利用掩模图进行拼接得到最终的拼接图像。本发明可以提高图像拼接的质量。
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公开(公告)号：CN111047584A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911341151.2
申请日：2019-12-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种提高太阳能电池模块缺陷分类准确度的数据增强方法，包括：步骤S1：采集通电情况下太阳能电池组件的红外图像，并将其进行分割，得到多个太阳能电池模块的红外图像；步骤S2：对预处理后的图像进行数据增强；步骤S3：建立数据增强网络，包括生成器和鉴别器，并采用步骤S1与步骤S2处理后的数据集训练该数据增强网络；步骤S4：将与训练时相同分布的噪声信号输入至数据增强网络的生成器中，得到生成的图片数据；步骤S5：将生成的图片数据按照预设的比例填充入原始数据集，得到经过数据增强后的数据集。本发明对缺陷种类数量不平衡的，总体数量过少的红外电致发光图像数据集进行增强，从而提高其在分类网络中的缺陷分类准确度。
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公开(公告)号：CN109003029A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810799888.8
申请日：2018-07-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的智能仓库巡检方法及系统，利用智能小车进行仓库巡检，利用多线程技术采集图像数据，将采集的数据通过http协议发送到服务器；服务器通过多线程和共享内存进行实时接收图像数据；将接收到的图像通过基于深度学习的SSD目标检测算法对标有化学用品信息的二维码进行识别；并计算得到二维码中心偏离图片中心的角度，将角度信息传输给智能小车；小车得到此角度数据之后，调整轮子的转向，不断向二维码靠近，通过连续的读每一帧并修正，使小车能够不断的靠近二维码，并读取二维码的内容信息，将二维码的内容信息发送到数据库；数据库根据接收到的数据，归纳出仓库中危险化学品的种类和数量。本发明利用图像方式对仓库进行管理，相比于RFID技术成本较低。
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公开(公告)号：CN111179173B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201911371191.1
申请日：2019-12-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于离散小波变换和坡度融合算法的图像拼接方法，先对参考图像和目标图像进行投影变换，再经过SURF算法提取特征点并利用KNN算法和RANSAC算法进行配准，然后寻找最佳缝合线确定融合区域及其掩模图，进行离散小波变换后使用坡度融合算法对分解的低频区域和高频区域分别进行融合，利用离散小波逆变换生成融合图像，最后利用掩模图进行拼接得到最终的拼接图像。本发明可以提高图像拼接的质量。
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