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[发明专利]一种空气细颗粒物PM2.5测量方法-CN201810596929.3有效
发明人：乔俊飞;贺增增;顾锞;李晓理 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于图像特征和集成神经网络的空气细颗粒物PM2.5软测量方法既属于环境工程领域又属于检测技术领域。大气环境系统具有多变量、非线性、内部机理复杂、信息不完备等特性，难以通过机理分析建立其数学模型，而相比于单个神经网络，集成神经网络对于高度非线性和严重不确定性系统则具有更好的处理能力，且用图像特征作为输入变量预测PM2.5能有效提高模型的实时性和高效性。本发明针对PM2.5难以高精度且实时预测的问题，首先基于特征提取方法提取与PM2.5相关的图像特征，其次利用基于简单平均方法的集成神经网络建立相关图像特征和PM2.5之间的软测量模型，最后用建立好的软测量模型对PM2.5进行预测并取得了较好的效果。该软测量模型的输出结果可为环境管理决策者和群众提供及时准确的大气环境质量信息，有利于加强大气环境污染控制，防止严重污染的发生。
一种空气颗粒 pm2 测量方法

[发明专利]一种基于集成深度卷积神经网络的鲁棒烟雾检测方法-CN201910206672.0有效
发明人：顾锞;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于集成深度卷积神经网络的鲁棒烟雾检测方法既属于图像识别领域，又属于人工智能领域。本发明将不同结构的深度卷积神经网络通过集成学习的方法组合成集成成分类器。本发明可对工厂烟囱、火炬和其它多种目标场景中有烟无烟进行检测。进行及时的烟雾检测，不仅在可以在工业领域控制污染，也可用于森林火灾预警等公共安全领域。将基于集成深度卷积神经网络的鲁棒烟雾检测方法应用于废气处理系统和其他领域，较之现有的方法，显著地提高了准确率，而且避免了现有方法大量的调参工作。本发明可对废气的产生和排放过程进行精确的实时控制，对烟雾产生进行预警，不仅可以显著减少有毒有害气体的排放，同时还可以大大地节省人力。
一种基于集成深度卷积神经网络烟雾检测方法

[发明专利]基于深度卷积神经网络的火炬烟雾图像的超分辨率方法-CN201910528997.0在审
发明人：张杰东;孙晓英;鲍磊;于安峰;党文义;顾锞 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度卷积神经网络的火炬烟雾图像的超分辨率方法，该方法基于深度卷积神经网络的端到端的有监督学习。放空火炬是石油化工等产业中必不可少的安全保障设施。在典型的放空火炬系统中，燃烧不充分时产生的烟雾不仅会严重污染空气，而且会造成严重事故。针对放空火炬系统的烟雾图像分辨率低的问题，本发明设计了一个深度学习网络结构，并通过对烟雾图像进行端到端的学习低分辨率到高分辨率映射方式实现了烟雾图像的超分辨率恢复。通过实验对比，本方法针对烟雾区域的超分辨结果更优。本发明填补了针对放空火炬图像的烟雾区域图像的超分辨算法这一工程领域的空白，促进了放空火炬系统的安全环保燃烧。
基于深度卷积神经网络火炬烟雾图像分辨率方法

[发明专利]基于多尺度分析法建立的无参考图像质量评估方法-CN201710505135.7有效
发明人：乔俊飞;刘茂珅;顾锞;许进超 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06T7/32 文献下载
摘要：本发明公开了基于多尺度分析法建立的无参考图像质量评估方法，能有效评估基于深度图像绘制技术合成图像的质量。本发明考虑到基于深度图像绘制技术合成图像的参考图像通常不可获得，利用深度图像绘制技术造成几何失真破坏自然图像自相似特性，并且破坏程度随图像尺寸缩小而趋于减小的先验知识建立了无参考图像多尺度分析质量评估模型。根据利用主流数据库来对模型进行性能测试的结果，本发明的性能和现有的评估方法相比有较大优势。值得注意的是，由于目前很少有关于深度图像绘制技术合成图像的无参考评估方法的研究，本发明填补了这方面的空白，为将来无参考图像质量评价算法的提高开辟了一个方向。
基于尺度分析建立参考图像质量评估方法

[发明专利]一种基于随机森林集成的河流浊度软测量方法-CN202010204791.5在审
发明人：顾锞;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-22 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于随机森林集成的河流浊度软测量方法属于水体环境保护领域和机器学习领域。本发明利用免费提供高光谱遥感数据的Google地球引擎，建立了一种基于随机森林集合的河流浑浊度测量模型。通过充分利用每个光谱及其调谐的光谱信息，利用新提出的全组合子空间方法，生成所有可能的基随机森林学习器。再利用新提出的基于误差最小化的剪枝算法，根据动态阈值循环去除有害基随机森林学习器。最后采用正则化线性回归加权平均法，融合有益基随机森林学习器，得到河流浊度的最终测量结果。本发明较现有方法在预测河流浊度和数据来源难易程度上有明显提升，可以协助政府进行水污染防治和监测等。
一种基于随机森林集成河流浊度测量方法

[发明专利]一种融合视觉信息丰富度和宽深度联合学习的细颗粒物实时监测方法-CN202010110068.0在审
发明人：顾锞;张永慧;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-02-23 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种融合视觉信息丰富度和宽深度联合学习的细颗粒物实时监测方法属于智能环境感知领域，针对目前流行的基于电化学传感器的细颗粒物监测方法存在空间分布密度低、时间延迟等缺点。该方法将视觉信息丰富度测量与宽深度联合学习(VAWD)相结合，实现细颗粒物的实时监测。首先，细颗粒物浓度的增长会降低视觉信息丰富度，利用VAWD模型从变换空间中提取的三种特征来测量给定照片的视觉信息丰富度。其次，为了同时具备记忆和泛化的优点，设计了宽深度联合学习神经网络来学习上述提取特征与近地面的细颗粒物浓度之间的非线性映射。实验表明：提取的特征的有效性和VAWD模型相对于最先进的方法具有很大的优越性。
一种融合视觉信息丰富深度联合学习颗粒实时监测方法

[发明专利]基于自回归局部图像描述的3D合成图像质量评价方法-CN201710421612.1有效
发明人：乔俊飞;栗三一;顾锞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于自回归局部图像描述的3D合成图像质量评价方法属于图像和视频质量评价的方法，利用自回归建模方法建立质量评价模型，实现对3D合成图像的有效评价。随着科技的进步，基于深度的图像绘制(DIBR)技术得到越来越广泛的应用，如自由视角视频和3D电视等。DIBR技术可以根据已有的多视角图像合成新视角下的图像，从而减少自由视角视频的拍摄费用和难度。然而合成图像过程中难以避免产生几何失真，目前所有的图像质量评价方法均难以有效评价几何失真图像。实验结果表明，通过计算合成图像与回归模型之间的重构误差可以有效识别几何失真。本发明填补了DIBR图像无参考质量评价技术方面的空白，促进了3D技术的发展。
基于回归局部图像描述合成质量评价方法

[发明专利]基于迭代学习的空气质量预测方法-CN201710676737.9在审
发明人：乔俊飞;顾锞;许进超;李晓理 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-08-09 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明首次公开了基于迭代学习的空气质量预测方法。通过对空气质量进行有效的预测，及时防治空气污染具有较大的现实意义。研究表明，通过直接策略预测空气质量，能够有效估计出较短时间内的空气质量变化，但随着时间的推移，该方法对于几个小时之后的长时间空气质量预测效果欠佳。基于此，本发明提出了一种基于迭代思想的空气质量预测模型，来估计未来24小时内任意时刻的小时级空气质量。实验结果表明，本发明提出的基于迭代的空气质量预测模型能够对未来24小时内的空气质量进行有效预测，特别是在长时间空气质量预测方面具有明显优势。
基于学习空气质量预测方法

[发明专利]基于结构降化模型的半参考图像质量评价方法-CN201410317455.6有效
发明人：顾锞;翟广涛;许祺;杨小康 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-07-04 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于结构降化模型的半参考图像质量评价方法，该方法主要考虑到对于图像在不同失真类型、不同失真程度上的响应空间频率响应的区别，并结合利用结构相似指数(SSIM)来提取图像特征，从而实现一种半参考的图像质量评价方法。根据在现有的LIVE数据库的测试结果来看优于大部分主流图像质量评价方法。本发明所述的评价方法仅依赖于结构相似性指数的计算函数，而无需引入其他复杂算法，不仅拥有卓越评价准确度，并且兼具了计算复杂度低、执行效率高的特点；本发明只需要四个数值作为特征值，这相比于图像本身的大小是可以忽略不计的。
基于结构模型参考图像质量评价方法

[发明专利]基于图片质量水平分类的图片质量评价方法-CN201410490293.6在审
发明人：杨小康;闵雄阔;翟广涛;顾锞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-09-23 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图片质量水平分类的图片质量评价方法，包括如下步骤：步骤一，对图片质量水平进行分类，分成高质量水平图片、低质量水平图片两类；步骤二，对于高质量水平图片使用类结构相似性方法进行评价图片质量，对于低质量水平图片使用类视觉信息保真度方法来评价图片质量。本发明利用人分别在低质量和高质量状况下不同的视觉感知机制，通过对图片质量水平进行分类，在高图片质量水平下使用类结构相似性方法，在低图片质量水平下使用类视觉信息保真度方法来评价图片质量，提供了比主流图片质量评价方法更加优良的性能。
基于图片质量水平分类评价方法

[发明专利]采用高动态范围的图像质量数据集的图像质量评价方法-CN201410490258.4在审
发明人：杨小康;刘敏;翟广涛;顾锞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-09-23 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种采用高动态范围的图像质量数据集的图像质量评价方法，步骤为：第一步、选取6张参考图像及其对应的使用8个失真级别的JPEG/JPEG2000压缩、白噪声和高斯模糊处理的失真图像组成的192张图像；第二步、主观视觉测试，并用一对校准后的8位LDR和10位HDR显示器显示图像并记录的主观打分；第三步、在得到的HDR2014上测试一些时下的最先进的IQA方法，得出最终的客观质量分数，客观质量分数和MOS/DMOS值的相关性越强，评价方法越准确。结果证实，相比LDR本发明提高了视觉刺激的感知质量，并用现有的几种IQA方法测试除少部分测试方法性能显著下降外，其他方法测试性能很好。
采用动态范围图像质量数据评价方法

[发明专利]基于小波域的自适应高频滤波方法-CN201410490288.5在审
发明人：杨小康;韩宗玺;翟广涛;顾锞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-09-23 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于小波域的自适应高频滤波方法，首先利用小波变换对图像进行四层分解，得到十二条高频子带，并根据观察距离和子带层数对每条子带系数给予不同权重；通过阈值比较，自适应地对高频子带系数进行滤除，并重构出高频滤除后的图像。本发明考虑了观察距离对人眼分辨率的影响，有效地模拟了人眼的实际机制。根据在LIVE，IVC以及Toyama-MICT三个标准数据库中的测试结果来看，本发明所述的方法有效地提升了峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)质量评价方法的性能，并为将来图像质量评价方法的提高开辟了一个方向。
基于小波域自适应高频滤波方法

[发明专利]基于非线性眼优势视差补偿的立体图像质量评价方法-CN201410491116.X在审
发明人：杨小康;刘敏;翟广涛;顾锞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-09-23 - 公布日： 2014-12-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于非线性眼优势视差补偿的立体图像质量评价方法，步骤：第一步、利用2D无参考质量评价方法计算出左眼右眼图像的质量分数，得到Q(L)，Q(R)；第二步、基于眼优势模型，给予Q(L)，Q(R)不同的权重，得到第三步、计算左右眼2D图像质量之间的非线性补偿，得到F_N；第四步、计算基于显著性的视差程度补偿量，得到F_SP；第五步、将加权后的图像质量与基于显著性的视差程度补偿量F_SP相加，并减去非线性补偿F_N，得到最终的3D无参考质量评价分数。本发明具有优越的预测精度，而且兼具计算复杂度低的特点。
基于非线性优势视差补偿立体图像质量评价方法

[发明专利]基于眼优势理论和视差补偿的立体图像质量评价方法-CN201410491118.9有效
发明人：杨小康;刘敏;翟广涛;顾锞 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-09-23 - 公布日： 2014-12-24 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于眼优势理论和视差补偿的立体图像质量评价方法，该方法：第一步，利用2D无参考质量评价方法计算出左眼右眼图像的质量分数，得到Q(L)，Q(R)；第二步，计算两幅2D图像质量之间的眼优势差异，得到H(L，R)；第三步，计算不同视差程度的补偿量，得到d^θ；第四步，将左眼右眼图像的质量分数Q(L)、Q(R)与视差程度的补偿量d^θ相加，并减去眼优势差异H(L，R)，结果即为基于眼优势理论和视差补偿的无参考3D图像质量评价分数。本发明建立了2D图像质量评价和3D图像质量评价方法的联系，得到左右眼图像的视差偏移程度，以补偿图像内容对3D图像质量的影响，提升了3D图像质量评价的准确性。
基于优势理论视差补偿立体图像质量评价方法

[发明专利]基于结构补偿的图像质量评价方法-CN201410323907.1在审
发明人：顾锞;翟广涛;许祺;杨小康 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2014-07-08 - 公布日： 2014-10-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于结构补偿的图像质量评价方法，该方法通过定义的模糊度来分辨出不同种类的图像失真类型，来补偿结构相似性模型无法根据不同种类失真图像的情况做出相应反馈的不足。根据在现有的LIVE数据库以及TID2008数据库上的测试结果来看，本发明大幅度提升了结构相似性模型的准确性，并且优于大部分主流全参考图像质量评价方法。此外，本发明中的结构补偿方法同时可以作为快速高效的图像失真类型分辨来单独使用，并且兼具了计算复杂度低，执行效率高的特点。
基于结构补偿图像质量评价方法

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