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[发明专利]基于经典感受野固视微动机制的轮廓检测方法-CN202010585697.9有效
发明人：林川;王瞿;张晓;乔亚坤;万术娟;潘勇才;韦艳霞;张玉薇;刘青正 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明旨在提供一种基于经典感受野固视微动机制的轮廓检测方法,包括以下步骤：A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个尺度参数的高斯函数，计算得到各像素点的各尺度参数的高斯滤波响应；B、计算得到与多个尺度参数一一对应的多个环状高斯一阶导函数；C、对于各像素点：计算得到该像素点的各方向参数的微动融合响应；D、对于各像素点：在该像素点的各方向参数的微动融合响应中取最大值，作为该像素点的经典感受野响应；E、预设距离权重函数、抑制系数，计算各个像素点的抑制响应；F、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到最终轮廓图。该轮廓检测方法克服现有技术缺陷，具有仿真性强、检测准确率高的特点。
基于经典感受野固视微动机制轮廓检测方法

[发明专利]一种生物启发式多级多层次反馈式轮廓检测方法-CN202110936730.2有效
发明人：林川;袁奥;吴海晨;谢智星;古家虹;陈永亮;乔亚坤;张贞光;李福章;潘勇才;韦艳霞 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2021-08-16 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明旨在提供一种生物启发式多级多层次反馈式轮廓检测方法，包括以下步骤：构建深度神经网络结构，结构如下：编码网络、解码网络；其中，编码网络包括VGG16、预处理模块P、反馈网络；VGG16网络以池化层为分界线，分为五个阶段；预处理模块P对应VGG16网络中五个阶段设有5个；反馈网络设有依次连接的四个横向反馈阶段；解码网络包括多个反馈模块F和加法层；原始图像依次经过编码网络、解码网络，获得最终输出轮廓。本发明保证了目标轮廓的完整性，能够有效解决轮廓不连续问题。
一种生物启发式多级多层次反馈轮廓检测方法

[发明专利]一种基于深度学习模型的逐级交互式轮廓识别方法-CN202110953747.9有效
发明人：林川;庞晨;谢智星;张贞光;古家虹;陈永亮;乔亚坤;吴海晨;李福章;潘勇才;韦艳霞 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明旨在提供一种基于深度学习模型的逐级交互式轮廓识别方法，包括以下步骤：A、构建深度神经网络结构，结构具体如下：编码网络、解码网络；其中，编码网络为VGG16网络，池化层为分界线分为S1、S2、S3、S4、S5五个阶段；所述的解码网络分为四级，每一级中均分别设有子解码网络M和子解码网络N；B、原始图像输入VGG16网络中，依次经五个阶段卷积处理；C、VGG16网络的S1、S2、S3、S4、S5五个阶段中的第一卷积层和第二卷积层的卷积结果分别输入子解码网络M和N中，经过双解码网络解码之后，最后融合处理得到最终输出轮廓。本发明对纹理的抑制、边缘的保护产生了积极的效果。
一种基于深度学习模型逐级交互式轮廓识别方法

[发明专利]基于多尺度叠加的非经典感受野轮廓检测方法-CN202010611779.6有效
发明人：林川;王瞿;张晓;乔亚坤;万术娟;潘勇才;韦艳霞;张玉薇;刘青正 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明旨在提供一种基于多尺度叠加的非经典感受野轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待检测图像，对待检测图像中的各像素点分别按照各方向参数进行高斯一阶导函数滤波，得到各像素点的经典感受野响应及经典感受野最优方向；B、预设包含非经典感受野的最优方向及多个尺度参数的距离权重函数，计算得到各像素点的融合距离权重函数；C、预设抑制系数，计算得到各像素点的轮廓响应；D、对各像素点的轮廓响应使用非极大值抑制和双阈值处理，得到各个像素点的最终轮廓值，由各个像素点的最终轮廓值构成最终轮廓图。该轮廓检测方法克服现有技术缺陷，具有仿真性强、检测准确率高的特点。
基于尺度叠加经典感受轮廓检测方法

[发明专利]基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法-CN202010578385.5有效
发明人：林川;王瞿;张晓;乔亚坤;万术娟;潘勇才;韦艳霞;张玉薇;刘青正 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明旨在提供一种基于初级视觉皮层固视微动机制的轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理得到的待检测图像，预设多个方向参数的高斯一阶导函数，预设高斯一阶导函数的模板中心的轴向偏移量，预设四个高斯一阶导函数的偏移中心，计算得到对应的四个高斯一阶导偏移函数；B、对于待检测图像的各像素点，计算得到各像素点的经典感受野响应；C、预设距离权重函数、抑制系数，计算得到各个像素点的抑制响应；D、将各个像素点的经典感受野响应减去该像素点的抑制响应，得到各像素点的轮廓响应，进而得到最终轮廓图。该轮廓检测方法克服现有技术缺陷，具有仿真性强、检测准确率高的特点。
基于初级视觉皮层微动机制轮廓检测方法

[发明专利]一种基于视网膜明适应机制的轮廓检测方法-CN202110324711.4有效
发明人：林川;张贞光;吴海晨;乔亚坤;李福章;文泽奇;潘勇才;韦艳霞 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于视网膜明适应机制的轮廓检测方法，包括：A、将待测图像由RGB颜色空间转到HSV颜色空间；B、对HSV图像的亮度进行亮度明适应模拟；C、将n幅亮度实际最大图分别转回RGB颜色空间，得到n幅不同适应时刻的适应过程图像；D、选取不同时应时刻的适应过程图像中最大比例权重所对应的适应过程图像，求取轮廓，获得明适应过程中的轮廓增强图像；对原图像求取图像轮廓，获得原图像的轮廓增强图像E、将明适应过程中的轮廓增强图像与原图像的轮廓待增强图像进行融合,使用非最大抑制进行边缘细化，得到增强后的最终轮廓输出图像。本发明通过模拟明适应过程，提高了目标轮廓检测的精准性。
一种基于视网膜适应机制轮廓检测方法

[发明专利]一种基于X、Y并行视觉通道响应的仿生型轮廓检测方法-CN201911390981.4有效
发明人：林川;万术娟;乔亚坤;张晓;潘勇才;刘青正;张玉薇;李福章;张晴;王垚;王蕤兴;韦艳霞 -专利权人：广西科技大学
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于X、Y并行视觉通道响应的仿生型轮廓检测方法，包括以下步骤：A、输入经灰度处理的待检测图像，构建视网膜神经节细胞与外膝体中的X型细胞和Y型细胞仿真模型；B、X型细胞的初始响应值的计算；C、Y型细胞的初始响应值的计算；D、X、Y型细胞的经典感受野响应值的计算；E、X、Y型细胞的轮廓响应值的计算；F、最终轮廓响应值的计算；G、最终轮廓响应值的计算。该方法克服现有技术轮廓识别率低的缺陷，具有仿真效果好、轮廓识别率高的特点。
一种基于并行视觉通道响应仿生轮廓检测方法

[实用新型]白蚁灭杀装置-CN201920992167.9有效
发明人：莫俊杰;梁程华;盛怀晨;黄勇建;潘勇才;黄莹;陈华金;覃立微;刘志通;陈曦;乔亚坤 -专利权人：广西科技大学;柳州市白蚁防治所
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： A01M1/22 文献下载
摘要：本实用新型旨在提供一种白蚁灭杀装置，包括处理器、电源适配器Ⅰ、电源适配器Ⅱ、微波电源、磁控管、微波控制器、波导端口、继电器组、超声波电源组、换能器组；微波电源、电源适配器Ⅰ、电源适配器Ⅱ、超声波电源组与市电连接，由市电供电；微波控制器分别与电源适配器Ⅰ、微波电源、处理器电连接；磁控管与微波电源电连接，波导端口与磁控管的管口连接；处理器分别与电源适配器Ⅱ及继电器组电连接；继电器组包含多个继电器，各个继电器均与处理器电连接；超声波电源组包含数量与继电器相同的超声波电源，各个超声波电源由市电供电；换能器与超声波电源组电连接。该白蚁灭杀装置克服现有技术缺陷，具有成本低、环保、操作简便、适用性强的特点。
白蚁灭杀装置

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