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[发明专利]一种基于多层区域限制的有监督图像分割方法-CN201810266152.4有效
发明人：李磊;董卓莉;张永威;王峰 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多层区域限制的有监督图像分割方法，以高效准确分割粮仓内图像并检测图像中的粮面和装粮线等，该方法首先生成训练图像集的低层超像素和高层超像素；提取低层超像素的颜色特征和基于Dense SIFT的词袋特征，作为初始特征；然后基于邻域超像素信息并结合高层超像素的空间限制获取低层超像素的最终特征；以所述低层超像素的最终特征来训练SVM分类器，得到训练好的SVM模型参数；最后根据所述训练好的SMV模型处理待分割图像，得到分割结果。本发明以高层超像素作为空间限制，将低层超像素的邻域信息融入其特征中，解决了传统SVM方法分割图像时未考虑样本的空间信息的问题，并加强了分割结果的区域一致性。
一种基于多层区域限制监督图像分割方法

[发明专利]一种基于图像分块的粮仓害虫检测方法-CN201810601485.8有效
发明人：李磊;董卓莉;费选;张永威;王峰 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2018-06-12 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像分块的粮仓害虫检测方法，首先对粮仓内图像集进行训练，得到训练好的SVM模型，再将待检测粮仓内图像输入至训练好的SVM模型中，便可得到待检测粮仓内图像害虫的检测结果。其中，为了避免害虫在图像中所占比例过小而将其当做图像噪声的情况出现，将待检测粮仓内图像进行分块处理，每一个区域被视为一幅图像并进行害虫检测；同时，为解决因分块害虫被分裂到多个区域块中造成无法确定粮仓内图像中害虫准确数量的问题，将待检测粮仓内图像进行多次分块处理，使仓内图像中每一只害虫均能找到一个完全包含该害虫的区域块，最后合并所有区域块检测结果，得到粮仓内图像的害虫检测结果。该方法有效提升了粮仓内害虫检测结果的精度。
一种基于图像分块粮仓害虫检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的粮仓粮食数量监测方法及装置-CN201910295466.1有效
发明人：李磊;李智;董卓莉;费选;石帅锋;李铮 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的粮仓粮食数量监测方法及装置，先采集粮面图像，然后将粮面图像输入到搭建好的基于卷积神经网络的仓内图像分割模型中，识别出粮面以及参考线，最后计算粮面图像中的粮面以及参考线之间的面积，并计算与预设的面积之间的误差，得到误差值，若误差值大于设定的误差阈值，则判定粮仓粮食数量发生变化。该方法是一个利用图像处理技术自动监测粮食数量变化的监测方法。该方法的监测精度和可靠性较高，能够有效推动粮库智能化升级改造进程。另外，采用该方法还可以结合基于红外激光扫描的检测方法，当发现粮面变化时，即可使用红外激光扫描器进行整仓扫描，获取准确的粮食体积，从而延缓红外激光的寿命。
一种基于卷积神经网络粮仓粮食数量监测方法装置

[发明专利]一种基于反向注意力模型的语义分割方法-CN202010513903.5在审
发明人：李磊;董卓莉;费选;母亚双;李卫东;王贵财;石帅锋;李铮 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于反向注意力模型的语义分割方法；其主要是先获取图像数据集，构建训练集和测试集；构建深度语义分割网络模型，所述深度语义分割网络模型包括基础网络模型和反向注意力模型；将基础网络输出的特征输入反向注意力模型计算注意视图，将该注意力视图分别逐步反作用于基础语义分割网络低层输出特征，并和基础网络输出特征及其上采样特征融合得到最终分割结果；该模型仅使用基础语义分割网络输出特征计算注意力视图，指导低层特征融入基础语义分割网络输出特征，从而抑制模型低层特征中的噪声，提升了语义分割模型的鲁棒性和分割精度；同时，为基础语义分割模型的高层输出特征增加基于Gumbel softmax的损失函数，以加快模型训练的速度。
一种基于反向注意力模型语义分割方法

[发明专利]一种基于计算机视觉的粮仓储粮数量变化自动监测方法-CN201810621000.1有效
发明人：李磊;董卓莉;费选;赵晨阳;张永威;王峰 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明提供一种基于计算机视觉的粮仓储粮数量变化自动监测方法，属于粮仓检测技术领域。本发明首先采集出粮口处的粮面图像；所述粮面图像包括出粮口粮面上方的参考线，所述参考线为装粮线或标记线；通过对所述粮面图像进行处理，计算出粮面的整体高度，与预定的一次或前一次计算的粮面的整体高度相比；若粮面的整体高度下降，则判定仓内储粮数量减少。相对于现有技术需要对整个粮仓内的粮食数量不断进行检测，本发明只需检测出粮口处的粮面信息，将计算出的粮面的整体高度与预定的一次或前一次计算结果进行比较，就可判断粮仓储粮数量是否发生变化，具有检测速度快，能源消耗低的优点。
一种基于计算机视觉粮仓数量变化自动监测方法

[发明专利]一种基于簇头轮换机制的簇树路由方法及装置-CN201610581545.5有效
发明人：冯咲;张慧档;谭玉波;董卓莉;孙霞;杨爱梅;白莉瑗;李周芳 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2016-07-21 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： H04W40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于簇头轮换机制的簇树路由方法及装置，本发明以汇聚节点为根节点生成簇树的1跳簇，在1跳簇内选择剩余能量大于设定值的节点作为2跳簇的候选簇头节点；从2跳簇的候选簇头节点中找出度数最大的节点作为2跳簇的簇头，节点采用就近加入原则形成2跳簇；重复迭代，直到孤立节点集合为空，形成完整的簇树；簇树形成后，采用簇头轮换机制，将网络能耗均摊到每个节点。本发明在选取路由节点时既考虑了剩余能量，又考虑了节点的度，使路由节点能够均匀分布于监控区域。此外，本发明还对路由节点的数量进行了优化，在满足簇树完整的条件下，尽可能地减少了路由节点的数量，从而减少了网络的总能耗，延长了网络生命。
一种基于轮换机制路由方法装置