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[发明专利]一种基于预曝光状态的线阵相机自动曝光算法-CN202310773403.9在审
发明人：王鹏;李亮亮;郜辉;吕志刚;许韫韬;李晓艳;李健衡;董绵绵 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04N23/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预曝光状态的线阵相机自动曝光算法，主要解决线阵相机拍摄图像有效区域成像效果差的问题。其实现步骤是：首先，对默认参数下采集的工业射线底片图像的进行焊缝区域定位；然后，依据焊缝区域对当前工业射线底片进行预曝光成像质量判断；最后，设计基于预曝光状态的非线性线阵相机自动曝光算法，实现线阵工业相机的高质量成像。本发明构建的线阵相机自动曝光算法，能够高效率实现工业射线底片的扫描成像，提高工业射线底片数字化图像的成像质量，可广泛应用在高清晰工业射线底片数字化成像设备上。
一种基于曝光状态相机自动算法

[发明专利]一种融合局部特征的表格识别方法-CN202011062634.1有效
发明人：吕志刚;李亮亮;王鹏;邸若海;许韫韬;李晓艳;李超;郭翔宇 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合局部特征的表格识别方法。首先进行区域分块提取及横向线段检测、聚类行距均值求解、基于行距阈值的分块区域纵向线段检测；其次，采用自适应阈值的图像腐蚀灰度二值化，使用自适应阈值的横向线段提取及基于行距阈值的纵向线段提取，同时采用基于纵向线段的分块区域融合掩膜处理；最后，对融合掩膜输出图进行基于轮廓提取得到预提取区域，并使用区域重检测算法进行预提取区域的精准检测。经试验验证，该方法可以有效的解决未矫正复杂表格的准确定位提取，在倾斜未矫正复杂测试集样本中，平均准确率可达98.25％以上，该方法简洁有效，具有一定的实际可行性。
一种融合局部特征表格识别方法

[发明专利]基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法-CN202310177201.8在审
发明人：李亮亮;王鹏;许韫韬;李晓艳;李健衡;郜辉;吕志刚;董绵绵 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多色谱空间融合的明度可控的伪彩色增强方法，其实现步骤是：将14位红外图像量化为16位图像，并通过本发明构建的算法对其进行增强处理；构造高灰阶红外图像HIS像素自变换映射函数和亮度可调RGB映射函数，将增强后的16位灰阶图像映射至24位RGB彩色图。本发明解决了14位红外图像无法在常规8位显示器无法正常显示的问题，并通过映射函数将16位图像映射为24位RGB图像，提高了红外图像的视觉观感，实用性强，推广价值高，可广泛应用于车载红外图像、SAR图像等类似图像的图像处理算法中，并为相关领域提供可靠的应用支撑。
基于多色空间融合明度可控彩色增强方法

[发明专利]一种固体发动机X射线底片的自适应伪彩色显示增强方法-CN202310175821.8在审
发明人：王鹏;李亮亮;李晓艳;许韫韬;吕志刚;郜辉;邸若海;贺楚超 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种固体发动机X射线底片的自适应伪彩色显示增强方法，主要解决高灰阶低对比度固体发动机X射线底片在8位显示器自适应增强显示问题，目的是增强高灰阶图像在普通显示器上的细节观感。其实现步骤是：首先，输入16位无损高灰阶低对比度图像；其次，统计局部感兴趣区域灰度特征，将感兴趣区域灰阶分布在蓝色、红色通道区间范围内，以此确定灰度等级补偿值；然后，构造颜色动态量化系数，并与灰阶等级补偿值和迭代次数相结合，确定量化映射补偿处理后的灰阶等级。最后，构造适应于65536级高位灰度图像的伪彩色映射函数，实现高位灰度的伪彩色增强处理。
一种固体发动机射线底片自适应彩色显示增强方法

[发明专利]基于深度强化学习的未知环境下无人机自主路径规划方法-CN202211099640.3在审
发明人：贺楚超;田琳宇;辛泊言;王鹏;吕志刚;邸若海;李晓艳;许韫韬 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明为一种基于深度强化学习的未知环境下无人机自主路径规划方法，其克服了现有技术中存在的经验重放机制无法提取重要样本以及稀疏奖励的问题。本发明包括以下步骤：1)在二维空间内建立无人机自主运动飞行模型，随机生成障碍物数量及位置，以及无人机的起始点；2)基于马尔可夫决策过程框架建立环境模型并设计阶梯奖励机制；3)基于状态和策略选择动作，将与环境交互所得的信息组成五元组存入经验池并依据所设计的优先级经验重放机制进行采样；4)采用改进的DQN算法基于环境模型采样得到的样本进行网络更新，并对样本的状态‑动作对进行赋值；5)根据样本中状态下各个动作的Q值选择最优动作，进而得到最优策略。
基于深度强化学习未知环境无人机自主路径规划方法

[发明专利]基于改进SSD和迁移学习的水下目标检测方法-CN202010003815.0有效
发明人：吕志刚;吴娇;王鹏;李晓艳;许韫韬;符惠桐;王明铭;张云绚 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2020-01-03 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进SSD和迁移学习的水下目标检测方法，其克服了现有技术中水下目标检测的欠拟合，识别率低，鲁棒性差的问题，有效提高了水下目标检测识别率与视觉效果。本发明包括以下步骤：步骤1、准备阶段：运用计算机读取深水中条件下拍摄的水下图像，利用水下背景图片与水上目标场景图像进行融合处理，获取更多水下图像；步骤2、图像的预处理和基于滤波器去除噪声阶段；步骤3、基于骨干网的特征提取阶段；步骤4、基于迁移学习的网络模型训练阶段：利用迁移学习方法训练Underwater‑SSD网络；步骤5、基于软化非极大值抑制算法soft‑NMS目标检测阶段：在迁移学习训练后的模型后加入软化非极大值抑制算法。
基于改进 ssd 迁移学习水下目标检测方法

[发明专利]一种基于优化节点序搜索算子的贝叶斯网络结构学习方法-CN202211099479.X在审
发明人：贺楚超;田琳宇;贾柳娜;王鹏;吕志刚;邸若海;李晓艳;许韫韬 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N7/01 文献下载
摘要：本发明属于机器学习领域，公开了一种基于优化节点序搜索算子的贝叶斯网络结构学习方法，克服了现有技术中基于节点序空间的算法学习精度较为低下的问题。本发明包括以下步骤：1)构建节点集合与随机初始节点序，计算初始节点序评分；2)使用邻域搜索方法基于初始节点序开展搜索过程，与初始节点序的评分进行比较，得到局部最优节点序；3)对该局部最优节点序执行随机扰动，计算扰动后的节点序评分，得到一个评分更高的新节点序；4)接着使用递增的窗口大小为w的窗口算子对扰动后的节点序从左至右依次搜索，每一步计算其评分；5)如果找到了一个评分更高的节点序，就返回到该状态，否则，重复上述过程，继续进行迭代邻域搜索。
一种基于优化节点搜索算子贝叶斯网络结构学习方法

[发明专利]一种工业射线底片的假片识别方法-CN202110819382.0有效
发明人：杨波;刘智;袁博;李超;高武奇;郭翔宇;许韫韬;李健衡 -专利权人：陕西西宇无损检测有限公司;西安工业大学
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习及图像处理技术领域，具体涉及一种工业射线底片的假片识别方法。本发明提出的假片识别方法进行输入一张基准片和一张待判别片，首先进行两次高斯差分法分别提取两张底片的焊缝区域,在焊缝区域提取包含中心点及以焊缝中心点对称的五块感兴趣区域，并对感兴趣区域进行伪彩色处理；其次，将伪彩色处理过的感兴趣区域送入改进过的孪生神经网络训练识别，得出两两对比后的数值；最后，建立相似度评判体系，进行自定义权值运算，大于设定的阈值判定为假片。经试验验证，该方法可以有效的判别出工业底片中的假片，在261张测试集样本中，准确率可达99.1%以上，该方法简洁有效，具有一定的实际可行性。
一种工业射线底片识别方法

[发明专利]高灰阶焊缝底片图像伪彩色显示方法-CN202110710209.7有效
发明人：杨波;刘智;袁博;张炜尧;许韫韬;王鹏;李亮亮 -专利权人：陕西西宇无损检测有限公司;西安工业大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明为一种高灰阶焊缝底片图像伪彩色显示方法，克服了现有技术中进行高灰阶图像显示时所存在的细节丢失、人眼难以获取所需信息的问题，使用普通民用显示器显示即可达到保留图像细节不丢失精度的目的。本发明包括以下步骤：(1)使用可以突出图像细节的JET色谱，将其归一化至10位深，更新颜色分布顺序，并利用绘图软件得出颜色分布曲线；(2)以10位JTE色谱所包含的颜色为基准值，与高灰阶图像进行比例计算，得出需要进行扩增的颜色倍数及颜色补偿值，并去除各阶段在数值上接近255时产生的重叠区域，进行分段平滑映射，完成色彩映射表的重构；(3)通过颜色空间转换，提高伪彩色增强后高灰阶焊缝图像的观感质量。
高灰阶焊缝底片图像彩色显示方法

[发明专利]一种基于超球特征方程的虚拟样本生成方法-CN202211530879.1在审
发明人：邸若海;朱鸿杰;吕志刚;王鹏;李晓艳;陈志文;董绵绵;许韫韬 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明属于寿命预测和机器学习建模领域，涉及一种基于超球特征方程的虚拟样本生成方法要解决现有技术存在的无法解决小样本条件下锂电池剩余容量预测模型误差较大的问题。该方法的步骤包括：首先基于原始小样本集建立BP神经网络预测模型；其次利用K‑means聚类算法对原始小样本集进行分组并建立超球体；再次基于超球特征方程，在超球体边缘或内部随机产生虚拟样本；最后，结合虚拟样本和原始小样本集再训练BP神经网络预测模型。本发明尤其适用于解决小样本条件下BP神经网络锂电池剩余容量预测误差大的问题，在NASA公开数据集上进行实验验证，相比于虚拟样本生成之前，本发明可以有效降低锂电池剩余容量预测误差。
一种基于特征方程虚拟样本生成方法

[发明专利]一种基于一体式网络的微光图像增强方法-CN201911003520.7有效
发明人：王鹏;吴娇;李晓艳;吕志刚;许韫韬;符惠桐;王明铭;张云绚 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于一体式网络的微光图像增强方法。本发明提供的方法是：首先运用计算机读取低光照条件下拍摄的微光图像，通过将微光图像分割为若干超像素，利用局部标准差与局部梯度的比值估计每个超像素的噪声电平；然后，将图像反转，采用BM3D滤波器与结构滤波器自适应方法进行平滑处理，以获得无噪声和纹理完整图像；最后，将无噪声和纹理完整图像输入微光一体式网络中，以增强对比度，防止对比度过度增强。本方法可以对微光图像进行有效的增强处理，在主观评价和客观评价方面均优于传统方法，且图像质量评价指标峰值信噪比和结构相似性指数分别达到31.64dB，91.2％。相对其他基于深度学习进行微光图像增强方法，有效地提高了增强图像的处理速度和鲁棒性。
一种基于体式网络微光图像增强方法

[发明专利]一种高灰阶焊缝底片图像增强显示方法-CN202210632362.7在审
发明人：王鹏;李健衡;吕志刚;李晓艳;许韫韬;王晨;董绵绵;李亮亮 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高灰阶焊缝底片图像增强显示方法，主要解决高位灰阶低对比度焊缝图像的自适应显示增强。其实现步骤是：首先，输入12位无损高灰阶低对比度图像数据；其次，构造基于对数映射的低对比度映射函数并生成曝光增强图像；然后，将基于对数映射的低对比度映射函数与高位直方图动态裁剪技术结合，构造新的映射函数并生成自适应动态裁剪曝光增强图像；最后，将曝光增强图像和动态裁剪曝光增强图像进行曝光融合处理，输出增强后的16位高灰阶图像。本发明能够有效地提高图像中有用信息视觉观感，识别度高，广泛应用于缺陷检测、图像特征提取等领域。
一种高灰阶焊缝底片图像增强显示方法

[发明专利]一种宽频带高增益程控微弱信号放大装置-CN202210074549.X在审
发明人：吕志刚;李良杰;王鹏;李晓艳;董绵绵;许韫韬;邸若海;贺楚超 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H03F3/68 文献下载
摘要：本发明属于信号检测领域，涉及一种宽频带高增益程控微弱信号放大装置。针对传统放大器中存在的放大增益固定不可调，可接收信号频率范围窄等问题，满足了结构应力场构建与健康评估检测、感应装定等领域的实际需求。本发明采用STM32作为装置主控单元，通过设计前置放大单元、单端转差分放大单元、二级主放大单元、差分转单端输出单元、并联谐振选频电路构建多级放大单元，开发相配套的上位机软件构成人机交互界面，实现对10Hz～100MHz内μV级别的信号进行20dB～60dB程控增益放大、可编程谐振选频功能。
一种宽频增益程控微弱信号放大装置

[发明专利]一种基于深度特征的图像去模糊方法-CN202111586643.5在审
发明人：李晓艳;蔡梦瑶;王鹏;张玉芳;吕志刚;许韫韬;邸若海;贺楚超 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度特征的图像去模糊方法。本发明涉及低质图像增强领域，本发明利用标准的非盲去卷积去模糊方法解决模糊图像复原的问题,步骤如下：1.对原始模糊图像进行灰度化和消色算法预处理；2.采用VGG16网络扩大输入图像的感受野，进行模糊特征的提取；3.选择一个局部图像块获得初始模糊核，采用标准的非盲去卷积去模糊方法重建清晰图像；4.构建双损失函数，即利用平滑度损失函数和色彩损失函数优化复原后的清晰图像。
一种基于深度特征图像模糊方法

[发明专利]基于广度优先搜索的贝叶斯网络结构精确建模方法-CN202110822710.2在审
发明人：贺楚超;王鹏;邸若海;吕志刚;李晓艳;许韫韬;张玉芳;李亮亮;孙梦宇;辛泊言 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明为一种基于广度优先搜索的贝叶斯网络结构精确建模方法，其克服了现有技术中存在的传统的基于深度优先搜索的算法效率有待提高的问题。本发明包括以下步骤：构建节点集合与其标号所对应的哈希表；计算网络各节点的全家族评分并以哈希表形式存储；对于网络各节点，在其父节点图中，依据广度优先搜索策略，获取最优父节点集合以及评分并以哈希表形式进行存储；在节点序图中，依据广度优先搜索策略，获取各节点组合的最优网络结构评分和最优叶节点并以哈希表形式进行存储；从全节点组合开始，提取最优叶节点和对应叶节点的最优父节点集合组成网络结构的一部分，更新当前节点集，并重复上述过程，直至节点集合为空。
基于广度优先搜索贝叶斯网络结构精确建模方法

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