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[发明专利]一种基于FCN和CNN的云图分割方法-CN201710182281.0有效
发明人：毋立芳;贺娇瑜;简萌;张加楠;邹蕴真 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-03-24 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：一种基于FCN和CNN的云图分割方法属于计算机视觉的图像分割领域。其特征在于：首先通过超像素对云图中每个像素点的近邻域实现相应的聚类同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN32s和FCN8s中，实现云图的预分割结果；FCN32s结果图中的黑色区域一定是云图中的一部分“非云”区域，FCN8s结果图中的白色区域一定是云图中的一部分“云”区域；剩下不确定的区域即灰色区域需要通过深度卷积神经网络CNN来确定，需要选取超像素区域中的关键像素来代表超像素区域的特征，像素的特征通过CNN网络来判断是“云”或者是“非云”。本发明发现而精度与MR‑CNN、SP‑CNN相当，但是速度相比于MR‑CNN提高了880倍，相比于SP‑CNN提高了1.657倍。
一种基于 fcn cnn 云图分割方法

[发明专利]基于重叠分组的振弦式传感器信号周期测量方法和装置-CN201710030600.6有效
发明人：邹勇军;邹蕴真 -专利权人：基康仪器股份有限公司
申请日： 2017-01-17 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G01R23/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于重叠分组的振弦式传感器信号周期测量方法和装置，该方法先采集振弦式传感器输出信号的若干个有效周期值，然后根据采集到的有效周期个数确定分组数并采用重叠分组法分组，对每个分组组内的周期值求平均得到各组平均周期值，再对得到的各组平均周期值求二次平均得到二次平均值，用二次平均值估计振弦式传感器输出的信号周期的真实值。该方法能够最大程度消除干扰导致的测量误差，提高测量准确度。
基于重叠分组振弦式传感器信号周期测量方法装置