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公开(公告)号：CN116072289A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310081917.8
申请日：2023-01-16
Applicant: 郑州大学 , 郑州大学产业技术研究院有限公司 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: G16H50/20 , A61B5/01 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H30/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及红外热成像技术领域，尤其涉及一种基于神经网络和红外热成像的早期心脏病辅助诊断方法。针对红外热成像诊断理论普及程度不足，难以实现快速推广的问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：利用红外热成像设备采集人体躯干和上肢红外热热像图像；S2：对图像数据进行预处理和分割以获得目标区域图像；S3：对图像样本进行分类标注，并建立数据集；S4：扩展数据集；S5：构建Transformer神经网络模型；S6：使用数据集训练神经网络；结合红外热成像设备，通过本发明可实现早期心脏病进行辅助诊断，实现不会对身体造成损害的无损检测，诊断准确率和图像精度得以显著提升，大大提高红外热成像诊断理论普及程度。
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公开(公告)号：CN113822831B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111030294.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于空间变换的红外与可见光融合方法，包括如下步骤：S1：建立空间变换关系库；S2：根据被检测物体和相机的距离调整镜头与成像面之间的距离镜头信息和图片信息调参，并获取红外和可见光图像；S3：计算两个相机成像面的对应关系；S4：对图片进行融合并获取融合图片。本发明利用射影变换能够克服传统可见光与红外融合的计算量大的问题，但当红外和可见光相机镜头与成像面位置发生相对变化后原射影变换矩阵失效，因此本发明能够解决这一问题，而且由于红外和可见光图像是通过空间变化得来的，融合不会出现匹配率不高和融合存在鬼影等现象。
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公开(公告)号：CN115420385A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211147141.7
申请日：2022-09-19
Applicant: 郑州大学 , 郑州大学产业技术研究院有限公司 , 郑州海威光电科技有限公司 , 河南缔云科技有限公司
Abstract: 本发明属于温度补偿领域，尤其是一种基于距离的红外热成像测温度补偿方法，针对现有的红外热像仪的测温过程中，随着被测物体与红外热像仪距离的不断变化，使红外热像仪出现测温精度降低，测温示数不准确问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、获得物体与红外热像仪的实际距离；S2、获得不同距离的红外热像仪的测量温度；S3、距离和温度测量值代入求多项式回归方程；S4、回归方程与多光谱采集系统结合，进行温度补偿，本发明克服了传统的红外热像仪在温度测量时，测温示数不准确的问题，仅仅利用可见光相机和红外热像仪便可以得到物体距离摄像头的实际距离，并结合测温公式，可以得到补偿后的温度示数，可以为红外热像仪提供精确的温度测量。
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公开(公告)号：CN113822831A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111030294.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于空间变换的红外与可见光融合方法，包括如下步骤：S1：建立空间变换关系库；S2：根据被检测物体和相机的距离调整镜头与成像面之间的距离镜头信息和图片信息调参，并获取红外和可见光图像；S3：计算两个相机成像面的对应关系；S4：对图片进行融合并获取融合图片。本发明利用射影变换能够克服传统可见光与红外融合的计算量大的问题，但当红外和可见光相机镜头与成像面位置发生相对变化后原射影变换矩阵失效，因此本发明能够解决这一问题，而且由于红外和可见光图像是通过空间变化得来的，融合不会出现匹配率不高和融合存在鬼影等现象。
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公开(公告)号：CN116707660A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310393233.1
申请日：2023-04-13
Applicant: 郑州大学 , 嵩山实验室 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于时延对齐调制和有源RIS的太赫兹ISAC系统设计方法，其步骤为：首先，搭建一个有源RIS辅助太赫兹通信感知一体化（ISAC）系统，并基于太赫兹ISAC系统计算用户接收到的信号和信号信噪比；其次，采用非相干积累计算静态目标处的照明功率，同时基于有源RIS计算静态目标处接收到热噪声和有源RIS消耗的功率；最后，通过联合设计有源RIS的反射系数和DFBS处的发射波束成形向量来最大化目标的照明功率，并通过半定程序松弛技术求解。本发明优化了DFBS发射波束成形向量和有源RIS的反射系数，提高了感知性能并保证了通信质量；太赫兹ISAC系统利用RIS和DAM的独特优越性，在传感和通信性能方面提供无与伦比的收益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117593291A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311855060.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 郑州大学 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/20 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法，步骤一：采集电缆的缺陷图像，确定缺陷的初始化图像，并对缺陷图像储存和标注，构建电缆缺陷图像样本库；步骤二：将缺陷图像样本库中的图像分为训练集，利用训练代码进行图像识别训练，并将训练数据嵌入到FPGA中；步骤三：通过相机实时采集正在移动电缆的图像，由FPGA对图像进行预处理，匹配预先储存的缺陷图像；步骤四：将检测结构通过显示屏展示，以供工作人员获取信息；本发明采用基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法，不仅计算速度快而且更能适应复杂的环境提高检测效率和降低成本，改变了人工检测电缆的效率低下，以及单纯利用深度学习进行电缆检测不准确的现状。
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公开(公告)号：CN117557658A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311854966.7
申请日：2023-12-29
Applicant: 郑州大学 , 郑州大学产业技术研究院有限公司
IPC: G06T7/80 , G06T7/00 , G06T17/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/10 , G06T5/20 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于线结构光与深度学习的绞线缺陷检测方法，包括步骤一：硬件实验平台搭建，具体的，将工业相机、投影仪、计算机和标定板固定设置在支架；步骤二：获取相机的参数、图像的单帧位移量，光平面标定，并提取激光线，利用相机拍摄多帧电缆绞线图像，并进行三维重建；步骤三：对三维重建的数据进行图像分割、滤波处理，获取电缆绞线缺陷凸出的三维点云信息，并对三维点云信息进行处理后得到缺陷数据集；本发明能在三维层面观测电缆绞线的深度信息，抓取更多细节，而且融合了FPGA硬件加速深度学习卷积层的训练方法，使得检测效率更高，同时也降低的成本，除此之外，还利用点云数据测量了绞线截矩与线径。
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公开(公告)号：CN117119493A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311121995.2
申请日：2023-08-31
Applicant: 贵州祥源科技有限公司 , 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: H04W24/02 , H04W52/24 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提出了一种子连接主动式智能超表面辅助的无蜂窝网络能效优化方法，其步骤为：首先，构建子连接主动式RIS辅助的宽带CF网络系统，计算宽带CF网络系统的可达和速率和系统总能耗，并考虑基站的最大发射功率约束、主动式RIS可用最大功率约束和放大因子约束构建最大化宽带CF网络系统能效的目标函数；其次，引入分式规划算法和拉格朗日对偶重构方法对目标函数进行解耦转化为第二目标函数；再采用块坐标下降方法对第二目标函数的变量进行交替优化求解，直至第二目标函数收敛，得到目标函数的最优解。本发明解决了无蜂窝网络中超密集基站部署产生的高功耗问题，有效降低了系统能耗。
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公开(公告)号：CN118509015A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311312074.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 贵州祥源科技有限公司 , 郑州大学 , 郑州海威光电科技有限公司
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B10/90 , H04B17/336
Abstract: 本发明提出了一种STAR‑RIS辅助太赫兹通信的联合宽带波束形成设计方法，其步骤为：构建分布式STAR‑RIS辅助下行链路通信系统，并计算用户的SINR及可达速率；并通过联合优化模拟/数字混合波束形成、基站时延、STAR‑RIS的时延、及其第一层相移系数、第二层相移系数和幅度系数，构建可达速率最大化的目标函数；分别求出模拟波束形成、BS和STAR‑RIS的时延、STAR‑RIS的第一层相移和第二层相移的次优闭式解；通过拉格朗日对偶重构和多维复二次变换来解耦BS端的数字波束形成和STAR‑RIS端的幅度系数；并通过交替迭代算法求解两个解耦的子函数，直到可达速率达到收敛。本发明缓解了STAR‑RIS辅助系统中的两级波束分裂问题。
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公开(公告)号：CN116245822A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310080482.5
申请日：2023-01-12
Applicant: 郑州大学 , 河南缔云科技有限公司
Abstract: 本发明涉及深度学习、光学测量和计算机视觉领域，尤其涉及一种基于神经网络的结构光系统测量误差数据自动识别方法，包括如下步骤：S1、拍摄结构光三维测量过程中的结构光条纹图像，获取结构光条纹截面；S2、将结构光条纹截面转变为灰度分布图片作为数据集，将数据集划分为有缺陷、无缺陷两种类型；S3、利用五十层残差神经网络进行训练，得到用于结构光条纹质量检测的神经网络模型；S4、基于S3训练的模型，设计用于结构光条纹质量检测的程序；S5、直接将被测条纹截面输入预测程序，得到结构光条纹质量评价；利用残差神经网络训练结构光条纹缺陷检测模型，该模型和预测算法直接对输入的结构光条纹截面进行缺陷检测，过程方便快捷，准确性高。
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