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[发明专利]基于改进深度可分离生成对抗网络的低照度图像增强方法-CN202010778436.9在审
发明人：王春枝;严灵毓;魏明;谭敏;叶志伟;刘爱军;王早宁;张文栋;官沙 -专利权人：湖北工业大学;武汉烽火技术服务有限公司;烽火通信科技股份有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像增强技术领域，公开了一种基于改进深度可分离生成对抗网络的低照度图像增强方法，包括构建基于改进深度可分离卷积生成对抗网络模型；对构建的深度可分离卷积生成对抗网络模型进行训练；利用训练好的深度可分离卷积生成对抗网络模型进行低照度图像增强。本发明在保证低度图像增强效果的同时，可以较大减少模型参数量，降低计算复杂度，使得现今研究中存在的内存不足问题得以解决。本发明引入深度可分离卷积并加以改进，达到减少模型参数的同时也适应于低照度图像增强任务，使得计算效率得以增加。本发明在与同等的计算复杂度与参数模型数量等级的低照度图像增强算法对比中，效果具有明显的优越性。
基于改进深度可分离生成对抗网络照度图像增强方法

[发明专利]一种基于亮度注意力机制低照度图像增强算法的摄影方法-CN202010778450.9在审
发明人： 严灵毓;王春枝;胡记伟;胡翔;叶志伟;苏军;郑威;李画 -专利权人：湖北工业大学;武汉烽火技术服务有限公司;烽火通信科技股份有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于亮度注意力机制低照度图像增强算法的摄影方法，将低照度图像增强算法嵌入摄像设备中，在摄像机的程序中编入低照度图像增强模式，利用摄像设备的低照度图像增强模式进行摄影，直接应用基于亮度注意力生成对抗网络的低照度图像增强网络增强图像结果；或者，利用摄像设备摄影进行低照度图像获取，利用基于亮度注意力生成对抗网络的低照度图像增强网络对获取的图像进行增强，得到增强后的摄影图像。本发明引入亮度注意力机制，提升了增强图像的图片感知质量，提高了增强效率，进而引入科学摄影领域，形成能够解决科学摄影中问题的应用。
一种基于亮度注意力机制照度图像增强算法摄影方法

[发明专利]一种轻量化改进目标检测方法及检测系统-CN202010779560.7在审
发明人：王春枝;严灵毓;汪俊芳;胡志勇;叶志伟;刘锦行;王梓田;叶崇俊 -专利权人：湖北工业大学;武汉烽火技术服务有限公司;烽火通信科技股份有限公司
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，公开了一种轻量化改进目标检测方法及检测系统，利用用改进后的ShuffleNet v2模型替换FSSD中原有的骨干网络；引入加权双向特征金字塔结构替换FSSD中原有的三层特征融合的结构，通过对多层特征进行自顶向下和自底向上的特征融合，使得融合后的特征包含更多的语义信息，进行目标的检测。本发明提出的模型在准确率上相较于基础模型有所提升，而在检测速度上有所下降，在模型的权重大小上也有着一定的增加。通过上述的分析和实验数据的表现可以看出准确率上的提升与本发明提出的改进相符合，同时本发明改进所带来的在检测速度和模型权重大小上的不足也在可预见的范围内。
一种量化改进目标检测方法系统

[发明专利]一种基于低照度图像增强算法的刑侦摄影系统及方法-CN202010753913.6在审
发明人： 严灵毓;傅稼润;王春枝;叶志伟;高榕;边帆 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像增强技术领域，公开了一种基于低照度图像增强算法的刑侦摄影系统及方法，摄影端利用摄影设备进行图像数据获取与对象捕捉，并将获取的图像数据传送至增强端；增强端利用构建的基于增强网络模块生成对抗网络的低照度图像增强模型对传输的低照度图像进行增强，并运用对抗网络算法进行图像识别，为未进行过识别的种类贴上标签；同时提取存储后台中已完成识别的类似标签进行辅助识别；将完成识别增强的图片传输至摄影端以及存储后台分别进行输出与存储。本发明低照度图像增强效果最好、增强效率高、应成体系的系统可应用于各种复杂场景、选取了最适用于刑侦摄影的算法技术。
一种基于照度图像增强算法刑侦摄影系统方法

[发明专利]一种数据差量压缩检测方法、计算机设备和存储介质-CN202010473699.9在审
发明人：张宇成;马泽宇;王春枝;严灵毓;苏军;杨宇;李德畅;薛天赐 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据差量压缩方法，通过检测被反复重写的数据块来判断哪些容器中包含大量的潜在引用数据块，并将引用数据块的读取与数据去重所需的指纹的读取重叠，在不显著降低系统吞吐量的前提下用差量压缩消除掉部分相似数据块间的冗余数据，提高了系统的存储性能和数据读取性能。
一种数据压缩检测方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种线上商品搜索方法及系统-CN201811000482.5有效
发明人： 严灵毓;王春枝;傅稼润;路翰霖;袁露;张鸿鑫 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种线上商品搜索方法及系统。所述方法及系统采用卷积神经网络将图像中的对象特征提取出来，通过深层次卷积神经网络结合哈希码算法的方式创建哈希码，再利用深度学习的方式进行哈希码的匹配，不仅有效地保证对象搜索的准确性和全面性，而且保证了搜索的高效性以及商品推荐的准确性。本发明提供的方法及系统适合应用于各类型的购物软件，实现所需成本小，应用范围广，可以解决用户目前所遇到的对象搜索问题。
一种线上商品搜索方法系统

[发明专利]一种基于网格粒度计算的聚类方法及聚类系统-CN202010055555.1在审
发明人：徐慧;姚舜宇;李倩云;高鳗;张伟;陈宏伟;刘伟;宗欣露;苏军;严灵毓 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于网格粒度计算的聚类方法及聚类系统，基于网格粒度计算的聚类方法包括读取原始数据集；初始化相关参数；对n维数据进行划分，划分为互不相交的网格，遍历所有网格并将其标记为中心网格，边缘网格和噪声网格；对处理后的网格进行基于粒度的密度计算，根据密度峰值获得聚类中心，最后输出聚类结果。本发明在K‑means算法的基础上，消除了噪声的影响，同时优化了初始点的选取；通过网格化优化解决了基于密度峰值的快速聚类算法计算量大的问题，也避免了过多的人工决策和因此导致的误差。通过引入粒度的概念，避免了网格化时破坏密集区域的边缘，提高了聚类初始化中心点的准确性。
一种基于网格粒度计算方法系统

[发明专利]一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统-CN201810092422.4有效
发明人：王春枝;王毅超;宗欣露;刘敏;陈颖哲;严灵毓;吴盼;任紫扉;蔡文成;王鑫;周方禹 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开一种基于搜索引擎的关键词推荐方法及系统。所述方法包括：获取用户输入搜索引擎的输入信息；根据所述用户的输入信息，从引擎数据库中获取与所述输入信息相关的数据信息；所述与所述输入信息相关的数据信息包括N条数据信息；获取烟花算法的爆炸次数M；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法第K次爆炸的爆炸点；根据所述N条数据信息、所述爆炸次数M获取烟花算法中第K次爆炸的爆炸半径和火花数量；采用烟花算法进行爆炸，获得与所述用户的输入信息相关的关键词；将所述关键词通过所述搜索引擎推荐给用户，供所述用户选择。本发明的方法及系统，提高推荐关键词的准确性和效率。
一种基于搜索引擎关键词推荐方法系统

[发明专利]一种基于CLBP和卷积神经网络的人脸识别方法-CN201911033231.1在审
发明人： 严灵毓;盛梦涵;王春枝;李敏;姚殊宇 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CLBP和卷积神经网络的人脸识别方法，全面考虑了特征的鲁棒性、可辨别性和代表性，去除了影响不大的冗余信息，明显提高了人脸识别的准确性。主要步骤为通过CLBP算法提取人脸图像的纹理特征，将得到的特征作为卷积神经网络的输入，经过卷积池化处理后，在全连接层中将提取的特征进行级联融合，最后利用Softmax分类器分类识别。本发明与传统的人脸识别方法相比，能够更加高效的解决实际问题，具有一定的实用价值。
一种基于 clbp 卷积神经网络识别方法

[发明专利]一种基于蚁狮算法的城市交通应急调度方法-CN201911192615.8在审
发明人： 严灵毓;姚姝宇;王春枝;董新华;刘芳瑞;盛梦涵 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蚁狮算法的城市交通应急调度方法。本方法有较高的搜索能力和准确性。主要步骤为设定蚁狮算法参数；对城市应急交通调度进行建模；初始化蚂蚁和蚁狮位置，将其存入位置矩阵；蚂蚁随机游走，轮盘赌的形式决定被哪只蚁狮捕食，根据适应度高的蚁狮捕食能力强，根据适应度选出精英蚁狮；如果没有达到迭代次数，回到捕食步骤，达到迭代次数以后，输出精英蚁狮，为全局最优解，即为本方法的所需的从应急调度点到应急地点的路径方案。
一种基于算法城市交通应急调度方法

[发明专利]相似数据检测方法及装置、计算机设备和存储介质-CN201911168386.6在审
发明人：张宇成;郑威;王春枝;严灵毓;苏军;边帆;叶崇俊;李画;张倩玉;肖嘉伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种相似数据检测方法及装置，具体包括：将长度为L的数据块划分成长度相等的N个子数据块，从每个子数据块中提取一个特征值,所述每个子数据块对应一个子区域，从而获得N个特征值F1到FN；将N个特征值F1到FN按照从小到大或者从大到小的顺序进行排序，并打包到M个超级特征值里；通过匹配所述M个超级特征值来查找相似的数据块，如果两个数据块对应的某个超级特征值相等，则两个数据块相似。本发明能够对存在相似数据的数据块进行逐一无遗漏的检测，并且便于后续备份数据块的相似数据检测，提高了数据冗余检测能力，继而有利于数据存储和恢复读取效率。
相似数据检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于显性矫正机制的不规则场景文字识别方法-CN201910977102.1在审
发明人：王春枝;李敏;叶志伟;严灵毓;夏慧玲;袁野;盛梦涵;卞文硕 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显性矫正机制的不规则场景文字识别方法，包括：步骤S100输入待识别图像；步骤S200利用矫正网络对待识别图像中的不规则场景文字进行矫正，得到矫正后产生的新图片；步骤S300将矫正后的图片作为输入传递到识别网络，对该图片中的文字进行识别；步骤S400输出识别内容。本发明对于解决不规则场景文字识别的问题，具有易实现、效率高且识别准确率高的特点。
矫正不规则文字识别场景图像输出识别准确率图片网络传递

[发明专利]一种基于卷积神经网络的片段和链接的场景文字的检测方法-CN201910993784.5在审
发明人： 严灵毓;夏慧玲;王春枝;董新华;叶志伟;李敏 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开发明了一种基于卷积神经网络的片段和链接的场景文字的检测方法。本发明中构建的片段链接模型包括若干个依次连接的卷积特征层和卷积预测器，由于该发明能够在前向传导的过程中同时在多个尺度上密集地检测片段和链接，因此检测效率非常高。链接类型具体分为同层链接和跨层链接两种，同层链接连接同一个特征层中检测到的片段，而跨层链接可以连接不同层上的片段。基于此，使用跨层链接和同层链接可以组合相同或者不同尺度上的片段，很好的避免了漏检和重复检查的问题。
链接跨层检测特征层卷积同层尺度卷积神经网络链接类型依次连接预测器构建漏检前向传导场景重复检查

[发明专利]一种基于区分式卷积神经网络的场景文字语种识别方法-CN201910759386.7在审
发明人：王春枝;袁野;叶志伟;严灵毓;李敏;夏慧玲 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区分式卷积神经网络的场景文字语种识别方法，传统的图像分类方法往往对图像进行整体性分析，缺少对细节的明确捕捉，不能良好地处理此类问题。为了解决上述技术问题，提出了一种名为“区分式卷积神经网络”的模型以及相应方法，通过“区分式聚类”(discriminative clustering)算法，在图像的深度卷积特征上学习到一组“区分性图样"(discriminative patterns)，即有区分性的局部特征。最后，图像的总体表示用两层全连接网络层进行分类。本发明能明显改进之前的传统的图像分类方法在字体、噪声、光照等条件因素下识别存在一些不足。
区分式卷积神经网络图像分类传统的区分性图像整体性分析局部特征连接网络条件因素语种识别聚类卷积两层图样算法噪声字体光照捕捉场景分类改进学习

[发明专利]一种基于杂交水稻算法的云计算资源调度方法及系统-CN201810092730.7有效
发明人：王春枝;胡继雄;叶志伟;刘川;陈宏伟;刘伟;宗欣露;苏军;严灵毓;陈颖哲;任紫扉;王俊 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： A01H1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于杂交水稻算法的云计算资源调度方法及系统。所述方法包括：获取初始集合，初始集合包括多个水稻个体，每个水稻个体表示一种云计算资源调度方案；计算每个水稻个体的适应度值，适应度值表示执行云计算资源调度方案的时间的倒数；根据适应度值将水稻个体分为保持系、恢复系和不育系；将保持系中的水稻个体与不育系中的水稻个体进行杂交，得到第一最优子个体；将恢复系中的水稻个体进行自交，得到第二最优子个体；选取第一最优子个体和第二最优子个体中适应度值较高的个体作为第三最优子个体，第三最优子个体表示云计算资源调度的最优方案。本发明采用杂交水稻算法实现对云计算资源的调度，能够提高云计算资源调度的效率。
云计算资源调度水稻适应度杂交水稻初始集合不育系恢复系算法算法实现自交倒数杂交