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[发明专利]基于全卷积神经网络的遥感图像多标签检索方法及系统-CN201810986598.4有效
发明人：邵振峰;周维勋;李从敏;杨珂 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于全卷积神经网络的遥感图像多标签检索方法及系统，顾及遥感图像的多类别信息实现多标签的图像检索，包括输入检索图像库，分成训练集和验证集；构建全卷积神经网络模型FCN，利用训练集进行网络训练；利用FCN对验证集中的各图像分别进行多类别标签预测，得到分割结果；并对各卷积层特征图进行上采样；提取验证集中各图像的局部特征，得到用于检索的特征向量；最后基于提取的多尺度特征和多标签信息进行由粗到细的两步式检索。本发明利用全卷积神经网络不仅学习了图像的多尺度局部特征，而且充分挖掘了图像隐含的多标签信息，相比现有的基于单标签的遥感图像检索方法，有效地提高了图像检索的准确度。
基于卷积神经网络遥感图像标签检索方法系统

[发明专利]一种利用多季相Sentinel-2影像快速识别城郊闲置耕地的方法与系统-CN202110006569.9有效
发明人：张磊;李从敏 -专利权人：深圳市数字城市工程研究中心;武汉大学
申请日： 2021-01-05 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用多季相Sentinel‑2影像快速识别城郊闲置耕地的方法与系统，通过挑选出不同季节的Sentinel‑2影像数据，进行一系列的预处理，消除闲置耕地识别影响因素，对预处理后的Sentinel‑2多季相时间序列影像，分别计算多季相EVI指数影像、多季相TTVI指数影像；合成多季相Sentinel‑2影像波段与多季相EVI、TTVI指数影像为多波段影像，利用高分辨率的Google earth影像，生成闲置耕地和其他用地的训练样本，利用选择的训练样本，对多波段影像进行决策树分类，从而快速识别闲置耕地。本发明利用闲置耕地和地物的季节特征，可以快速识别城郊闲置耕地，大大提高了对闲置耕地的监管效率。
一种利用多季相 sentinel 影像快速识别城郊闲置耕地方法系统

[发明专利]微生物水质监测方法、系统及存储介质-CN201910641728.5有效
发明人： 李从敏 -专利权人：武汉成名仪器有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种微生物水质监测方法、系统及存储介质，属于微生物监测技术领域，该方法通过使得目标水流流入样品流通池，实时采集水样，在样品流通池的两侧设置光源组件盒图像采集系统，使得穿过样品流通池的光信号被图像采集系统采集到，从而获取三维数字图像，分析三维数字图像中的像素点，获取三维数字图像中的微生物种类及颗粒物种类，解决了现有技术中需要在目标水流中人工取样，并带回实验室进行检测的不便，在实现实时检测目标水流的微生物的同时，实现了对目标水流水质的实时监测，为可能会出现水体富养化等问题提供预判预警。
微生物水质监测方法系统存储介质

[发明专利]基于显著性和卷积神经网络的遥感图像检索方法及系统-CN201810862331.4有效
发明人：邵振峰;杨珂;李从敏;周维勋 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-08-01 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供基于显著性和卷积神经网络的遥感图像检索方法及系统，包括对检索图像库中的图像提取显著图；将检索图像库中的图像输入预训练的卷积神经网络模型中，提取各卷积层的特征映射图作为卷积层特征；将各卷积层的特征映射图进行上采样，扩展至输入的图像原始大小，得到合成的卷积层特征；利用显著图对合成的卷积层特征进行加权整合，编码形成最终有效的特征表示；对于给定的待检测遥感影像，提取特征表示，基于检索图像库各图像的特征表示进行相似性度量检索。本发明结合显著图和卷积神经网络，同时考虑了显著区域和背景区域的信息，在卷积层特征上进一步提取有效特征表示，可降低计算成本，并且对于尺度变化、噪声干扰均具有鲁棒性。
基于显著卷积神经网络遥感图像检索方法系统

[发明专利]嵌入矢量红线数据的自然资源实时视频监测方法及系统-CN202010438052.2有效
发明人：邵振峰;李从敏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：一种嵌入矢量红线数据的自然资源实时视频监测方法及系统，包括获取自然资源矢量红线数据和对应的高分辨率遥感影像，获取摄像头初始画面图像；将矢量红线数据叠加到高分辨率遥感影像上，借助遥感影像语义信息，在视频图像和矢量红线数据上识别同名点，计算几何映射关系；将矢量红线数据映射到实时视频，获得视频监控区域；通过获得在尺度和空间均匀分布的特征点，对监控视频相邻帧图像进行匹配获得同名点；根据同名点得到图像间几何变换关系，将前一帧图像上的监控区域范围映射到后一帧图像，实现图像帧之间监控区域关联；根据几何关系，在监控视频上进行面积量测，并支持基于确定的视频区域，进行后续相关目标运动分析，实现区域自动预警报警。
嵌入矢量红线数据自然资源实时视频监测方法系统

[实用新型]实验室离心机转子平衡锁定装置、离心机转子和离心机-CN202022261800.2有效
发明人： 李从敏 -专利权人：武汉成名仪器有限公司
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： B04B9/14 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种实验室离心机转子平衡锁定装置、离心机转子和离心机，离心机转子平衡锁定装包括壳体，壳体上设置有平衡定位孔，平衡电机轴穿设在平衡定位孔内，平衡电机轴外侧与平衡定位孔内侧设置有定位凸齿和定位齿槽，用于实现平衡电机轴与壳体的绝对平衡，壳体内设置有锁紧组件，当锁紧组件位于锁紧位时，可限制平衡电机轴的轴向移动，位于解锁位时，可安装或拆卸壳体，触发组件用于控制锁紧组件在锁紧位与解锁位之间切换，本申请提供的实验室离心机转子平衡锁定装置可实现快速更换，安装后即为平衡状态且操作方便，无需使用专用工具进行操作，本实用新型公开的离心机转子使用上述的平衡锁定装置，本实用新型公开的离心机使用上述的离心机转子，均可实现上述的有益效果。
实验室离心机转子平衡锁定装置

[发明专利]实验室离心机转子平衡锁定装置、离心机转子和离心机-CN202011084361.0在审
发明人： 李从敏 -专利权人：武汉成名仪器有限公司
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： B04B9/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种实验室离心机转子平衡锁定装置，包括壳体，壳体上设置有平衡定位孔，平衡电机轴穿设在平衡定位孔内，平衡电机轴外侧与平衡定位孔内侧设置有定位凸齿和定位齿槽，用于实现平衡电机轴与壳体的绝对平衡，壳体内设置有锁紧组件，当锁紧组件位于锁紧位时，可限制平衡电机轴的轴向移动，位于解锁位时，可安装或拆卸壳体，触发组件用于控制锁紧组件在锁紧位与解锁位之间切换，本申请提供的实验室离心机转子平衡锁定装置可实现快速更换，安装后即为平衡状态且操作方便，无需使用专用工具进行操作，本发明公开的离心机转子使用上述的平衡锁定装置，本发明公开的离心机使用上述的离心机转子，均可实现上述的有益效果。
实验室离心机转子平衡锁定装置

[外观设计]便携式可充电细胞组织破碎混匀仪-CN202030026310.7有效
发明人： 李从敏;李卓乘 -专利权人：武汉成名仪器有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： 24-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：便携式可充电细胞组织破碎混匀仪。2.本外观设计产品的用途：用于对细胞或组织进行破碎混匀处理，从而提取DNA,RNA。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
便携式充电细胞组织破碎混匀仪

[外观设计]水质监测设备-CN201930356465.4有效
发明人： 李从敏 -专利权人：武汉成名仪器有限公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： 10-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：水质监测设备。;2.本外观设计产品的用途：用于实时监测微生物水质使用。;3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。;4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
水质监测设备

[发明专利]一种基于三角结构一致的无人机线阵与面阵影像匹配方法-CN201710349806.5有效
发明人：邵振峰;李从敏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-05-17 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供一种基于三角结构一致的无人机线阵与面阵影像匹配方法，包括对无人机所采集原始的面阵影像和线阵影像进行预处理；设左影像为面阵影像，设右影像为线阵影像，获得初始匹配点对，进行误匹配剔除；对特征点进行聚类，并根据聚类中心对左右影像进行Voronoi图划分；将左影像上任一个特征点作为待匹配点，选择距离最近的两个聚类中心构成三角结构；然后根据三角结构的一致性，在右影像上基于相应聚类中心估算待匹配点的同名点所在区域，得到最终的同名点对；将获取的同名点对反算得到匹配结果。本发明利用预处理影像后同名特征点之间几何结构的一致性，精确估算待匹配点所在区域，极大地提高了影像匹配的效率和正确率。
一种基于三角结构一致无人机影像匹配方法

[发明专利]融合SIFT特征和CNN特征的遥感图像配准方法及系统-CN201810987940.2在审
发明人：邵振峰;李从敏;杨珂;周维勋 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供一种融合SIFT特征和CNN特征的遥感图像配准方法及系统，包括对输入的参考影像和待配准影像进行特征点提取，采用SIFT方式对特征点的邻域区域进行特征表达，获得SIFT特征；将特征点的邻域区域作为卷积神经网络CNN的输入端，使用预先采用迁移学习策略训练完成的CNN模型进行高层特征表达，获取CNN特征；将SIFT特征和CNN特征进行融合，计算相似性，估算参考影像和待配准影像之间几何变换参数，对待配准影像进行几何变换并重采样，获得配准影像。本发明结合传统特征提取的底层特征和基于卷积神经网络提取的高级特征，联合特征能更准确地表达遥感影像内容，极大提高了遥感影像配准精度，具有较强的适应性。
配准影像卷积神经网络参考影像遥感图像遥感影像特征点邻域融合几何变换参数特征点提取传统特征底层特征高层特征高级特征几何变换特征表达学习策略输入端采样估算迁移联合

[发明专利]基于显著点特征和稀疏自编码的遥感图像检索方法及系统-CN201510708598.4有效
发明人：邵振峰;周维勋;李从敏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-10-27 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于显著点特征和稀疏自编码的遥感图像检索方法及系统，包括提取图像库中各图像的特征点得到特征点矩阵，并利用视觉注意模型计算各图像的显著图；采用自适应阈值法将显著图二值化，并与特征点矩阵进行掩膜运算得到过滤后的显著特征点；从各训练图像分别选取若干显著特征点构造训练样本，根据白化后的训练样本集训练稀疏自编码网络，得到特征提取器；利用特征提取器进行特征提取，并用阈值函数对提取的图像特征进行稀疏化处理，得到最终的用于检索的特征向量；基于提取的特征向量，根据预设的相似性度量准则进行图像检索。本发明通过训练的稀疏自编码网络实现了图像特征的自动提取，并且提取的特征具有很好的识别力，保证了检索查准率。
基于显著特征稀疏编码遥感图像检索方法系统

[发明专利]基于低空遥感影像的多视密集点云生成方法及系统-CN201610199944.5有效
发明人：邵振峰;杨楠;李德仁;李从敏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明提供基于低空遥感影像的多视密集点云生成方法及系统，主要用于低空遥感影像的密集点云生成，包括：首先，通过基于面元的多视立体匹配方式生成准密集的种子点；然后以物方面元为基准对PMVS生成的准密集匹配的种子点进行扩散及优化，最后进行异常值过滤。本发明相比原有的多视立体匹配方法，点云密度更高，提供了更清晰地表达地物的细节特征的技术方案。 1
点云低空遥感影像立体匹配种子点细节特征原有的地物面元匹配过滤扩散清晰优化

[实用新型]柔性键盘-CN201720797611.2有效
发明人：鲁丽雯;李从敏 -专利权人：昆山龙腾光电有限公司
申请日： 2017-07-04 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G06F3/02 文献下载
摘要：本实用新型实施例公开了一种柔性键盘，其中，该柔性键盘包括依次连接的第一收纳区、键盘本体以及第二收纳区；该键盘本体为柔性的电容式触摸键盘，该键盘本体包括与第一收纳区相邻的键盘输入区以及与第二收纳区相邻的手写输入区；在第一收纳区或第二收纳区的内腔中设置有主机板、触控芯片和微电机，键盘本体通过触控芯片与主机板电连接，微电机通过导线连接到触控芯片，微电机接收触控芯片的检测信号并向键盘本体产生震动反馈。通过在该柔性键盘内设置微电机并与触控芯片电连接，当用户通过键盘本体输入信息后，该柔性键盘可以通过震动的方式向用户反馈输入信息已完成，提升了用户的体验度。
柔性键盘

[发明专利]一种基于无监督特征学习的遥感图像检索方法及系统-CN201410802048.4有效
发明人：邵振峰;周维勋;李从敏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2014-12-22 - 公布日： 2018-01-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了基于无监督特征学习的遥感图像检索方法及系统，包括对检索图像库中各图像分别提取显著图，并根据显著图的分割阈值获得相应的二值化显著图；对检索图像库中各图像，根据相应的二值化显著图通过掩膜运算分割出显著区域；从图像显著区域提取尺寸相同的图像块构造训练样本，并利用无监督特征学习方法对样本进行训练学习图像的特征；最后，进行图像检索。本发明从图像的显著区域提取尺寸相同的图像块构造用于无监督特征学习的训练样本，弥补了传统的直接在原图像上进行随机取样的缺陷，不仅符合人眼的视觉注意特点而且更能直接反映出人们的检索需求，在保证检索查准率的同时免去了复杂的特征提取过程。
一种基于监督特征学习遥感图像检索方法系统

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