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[发明专利]基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法-CN201811642682.0有效
发明人： 路志英;周庆霞;李鑫 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字图像处理技术领域，为提出新的地基云图修复方法，能较好的修复地基云图的图像，扩展云图的有效区域，自动对云图中遮光带和镜头臂的位置进行标记，即确定待修复区域，对地基云图进行修复。本发明采取的技术方案是，基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法，步骤如下：1、待修复区域位置提取；1)确定TSI云图的拍摄时间和设备所在位置的经纬度；2)计算太阳赤纬角δ；3)计算太阳时角ω；4)计算太阳方位角γs和天顶角θz；5)确定遮光带位置；6)确定镜头臂位置；2、云图修复。本发明主要应用于图像处理场合。
基于改进 criminisi 算法地基云图修复方法

[发明专利]基于地基云图图像特征的光伏功率预测方法-CN202010309133.2有效
发明人： 路志英;王泽涵;周庆霞;李鑫 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-04-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地基云图图像特征的光伏功率预测方法，包括：S1，基于地基云图提取光照强度、高频分量、透射率、天顶距离和云因子特征；S2、建立GBDT预测模型，将从地基云图中提取出的光照强度、高频分量、透射率、天顶距离以及云因子等图像特征作为对光伏功率影响的重要特征量，构建GBDT光伏功率预测模型，实现对光伏功率的准确预测。本方法得到的光伏功率预测结果具有较高的精度和一定的稳定性，且该方法简单、易于实现。
基于地基云图图像特征功率预测方法

[发明专利]一种融合先验信息的前列腺磁共振图像区域分割方法-CN202211224097.5在审
发明人： 路志英;孙美涵 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合先验信息的前列腺磁共振图像区域分割方法，包括：数据集准备，图像预处理，数据扩充处理；构建形状重构网络；构建初步的融合先验信息的前列腺区域分割网络；通过预处理后的验证集图像对初步的分割网络进行调整优化，获得前列腺区域分割网络；使用预处理后的测试集图像进行前列腺区域分割，得到前列腺区域分割结果图。本发明所述方法通过融合先验信息的方式能够实现前列腺区域的精细分割，具备良好的分割效果和泛化能力。
一种融合先验信息前列腺磁共振图像区域分割方法

[发明专利]基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法-CN202010276311.6有效
发明人： 路志英;肖阳;赵明月 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Flow‑XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，包括以下步骤：腹部MRI图像预处理，减少由噪声和偏差场造成的干扰，对图像进行增强和平滑；提取组织或器官边缘，对预处理后的MRI图像分别用两个不同参数的Flow‑XDoG算子进行边缘提取，通过边缘连接得到初步结果；去除错误边缘干扰；去除伪边缘，进行边缘细化，完成腹部MRI图像轮廓的提取。本发明的基于Flow‑XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法相比于经典的边缘提取算子和非真实感绘制的边缘提取方法，提取出来的边缘更加清晰、完整和准确，并且不依赖于网络训练，不需要解决训练集数据量的问题，非常适用于腹部MRI图像或者是其它具有复杂图形机构和纹理结构图像的轮廓提取。
基于 flow xdog 算子腹部 mri 图像轮廓提取方法

[发明专利]一种基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法-CN202211307060.9在审
发明人： 路志英;曹鑫磊 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进Criminisi算法的地基云图修复方法，包括：通过地基云图拍摄时间和设备所在位置经纬度，确定太阳位置，以此确定遮光带位置；地基云图图像预处理与待修复区域标记；待修复区域边界提取；计算待修复区域边界各点优先权函数，选择优先权最大的待修复块；计算优先权最大的待修复块红蓝比均值；根据待修复块红蓝比均值大小选择使用不同的修复策略，得到地基云图图像修复结果。本发明所述方法通过引入地基云图特有的红蓝比特征，优化了地基云图修复策略，提高地基云图图像修复效果的同时降低了图像修复的时间复杂度。
一种基于改进 criminisi 算法地基云图修复方法

[发明专利]一种对多重故障的配电系统进行可靠性评估方法-CN202011562060.4有效
发明人：侯恺;葛路琨;贾宏杰;葛少云;路志英 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种对多重故障的配电系统进行可靠性评估方法，包括如下步骤：S1、根据配电系统中拓扑结构，线路，变压器，电源及负荷数据信息建立评估模型，S2、所述评估模型根据配电系统线路中的开关数据信息进行馈线区的划分；S3、根据馈线划分数据信息构建k阶故障故障集；S4、对k阶故障故障集中进行遍历；S5、判断当前高阶故障类型，S6、k阶故障故障集是否遍历完成，完成则进入下一步，未完成则返回步骤S5；S7、判断k阶是否为枚举阶数上限，是则进入下一步，否则返回步骤S3；S8、通过如下公式计算配电系统可靠性指标；本发明根据配电系统的特点，通过在高阶事故消去法中补入故障辐射串联，对多重故障的配电系统进行高效评估。
一种多重故障配电系统进行可靠性评估方法

[发明专利]基于地基云图的畸变校正方法-CN202011621505.1有效
发明人： 路志英;李鑫;王凯宣;王泽涵 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及数字图像处理领域，为提出一种基于地基云图的畸变校正方法，本发明，首先，确定图像中像素到天顶的图像径向距离；然后，依据拟合得到的图像径向距离—天顶角公式，确定图像中像素的天顶角；继而，基于转换模型确定空间中像素到天顶的天空径向距离；确定天空图像径向距离和像素在天空图像中的坐标并完成映射；最后，对信息不完整的天空图像进行插值得到完整的畸变校正图像。本发明主要应用于数字图像处理场合。
基于地基云图畸变校正方法

[发明专利]基于网络模型的二维序列磁共振图像的器官定位方法-CN202010344910.7有效
发明人： 路志英;赵明月;肖阳 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络模型的二维序列磁共振图像的器官定位方法，包括：数据集准备、预处理和扩充处理；构建基于faster R‑CNN的改进的器官初步定位网络模型；利用验证集对器官初步定位网络模型进行优化调整，得到器官定位网络模型；对验证集图像进行器官初步定位，得到针对每个二维切片图像的多个目标检测框及相应的可信度评分，保留每张图像中可信度大于阈值的目标候选框；构建基于序列关联性处理的空间曲线拟合模型；对待定位器官的二维序列磁共振图像进行预处理并输入器官定位网络模型，由器官初步定位结果得到每张图像中可信度大于阈值的目标候选框；基于序列关联性处理对器官进行最终定位。该对器官定位精确且具有良好的泛化性能。
基于网络模型二维序列磁共振图像器官定位方法

[发明专利]基于复合神经网络的遥感影像云量计算方法-CN202110635804.9有效
发明人： 路志英;王港;曹鑫磊 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及遥感卫星图像处理与传输技术领域，为提出一种基于复合神经网络的遥感影像云量计算方法，其具有效率高、优化性能好、准确率高等特点，适合用于遥感云量计算与检测等领域，本发明，基于复合神经网络的遥感影像云量计算方法，步骤如下：(1)以云量分级的方式建立云量计算样本库；(2)构建复合神经网络；(3)进行复合神经网络的训练学习，分别调整微型神经网络和小型神经网络的权重，获得可以用于云量计算的网络模型；(4)采用拇指图优先的策略进行遥感影像的云量计算，获得云量值。本发明主要应用于遥感卫星图像处理与传输场合。
基于复合神经网络遥感影像云量计算方法

[发明专利]一种多策略的深度学习遥感影像小目标检测方法-CN202110929249.0有效
发明人： 路志英;王港 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种多策略的深度学习遥感影像小目标检测方法：对每一个遥感影像中的目标进行标注，制作样本，将小目标复制到遥感图像样本其它位置，整体构成小目标检测样本集；将深度学习目标检测框架作为目标检测模型，利用遥感影像典型目标检测样本集对目标检测模型进行训练，再构建并利用小目标检测复合样本集对训练后的目标检测模型进行微调训练，在微调训练过程中通过增加包含小目标样本的训练采样频率、增加32像素尺度锚点的数量措施进行训练；利用微调训练完成的目标检测模型对遥感影像进行目标检测，建立被测遥感影像多尺度金字塔、增加32像素尺度锚点的数量、降低32像素尺度候选区确认的IoU阈值至0.5。本发明提高小目标检测的准确率。
一种策略深度学习遥感影像目标检测方法

[发明专利]一种多模型综合的遥感影像场景描述方法-CN202110930199.8有效
发明人： 路志英;王港 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种多模型综合的遥感影像场景描述方法：构建由目标检测样本集、地物分割样本集、目标识别样本集和语义描述样本集构成的遥感影像场景描述样本库；对深度学习目标检测模型、深度学习地物分类模型和深度学习目标分类模型进行训练，并进行目标检测识别和地物分类，生成结构化信息；将循环神经网络结构构成自然语言描述模型中的自然语言描述部分，将卷积神经网络构成自然语言描述模型中的图像处理部分，利用语义描述样本集对自然语言描述模型进行训练，获得遥感影像的场景语义描述；将结构化信息通过核心词语匹配和目标位置信息补充的方式嵌入到遥感影像的场景语义描述中，获得具备定性和定量描述能力的场景描述结果。本发明具有好的实际应用和描述准确性。
一种模型综合遥感影像场景描述方法

[发明专利]基于地基云图的VPER云团识别方法-CN201810127035.X有效
发明人： 路志英;李鑫;周庆霞 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明涉及数字图像处理技术领域，为提出新的云团识别方法，利用地基设备采集云图，结合地理位置信息，通过云团识别算法实现云图中云团的自动识别。为此，本发明采用的技术方案是，基于地基云图的VPER云团识别方法，步骤如下：1)、云图采集及预处理，云图为24位彩色数字图像，提取其RGB颜色通道的颜色特征；2)、云图区域设定，太阳高度角α、太阳天顶角β和太阳方位角γ，通过计算不同时刻太阳天顶角和太阳方位角的大小，将太阳位置映射到云图上，称作太阳像素点；3)、云团识别，本发明主要应用于数字图像处理场合。
基于地基云图 vper 云团识别方法

[发明专利]用于快速匹配识别手指静脉的MCM方法-CN201810008907.0有效
发明人： 路志英;李敏;丁姝萌;张建峰 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于生物特征识别领域，为提出一种快速匹配识别方法。为此，本发明，用于快速匹配识别手指静脉的MCM方法，包括图像加密，多尺度压缩及快速检索策略三部分；首先进行图像加密：对于经过预处理及特征提取后的静脉特征注册模板进行加密压缩，建立小容量加密注册模板库；多尺度压缩具体指：分别以不同压缩规模对整个注册模板库进行图像压缩，获取压缩后注册模板库，待识别模板在匹配前进行相同规模的压缩，然后再与整个注册模板库进行像素重叠率匹配，获取各压缩规模下等误率(EER)曲线及最小EER数值，并获取单一待识别模板完全匹配下实际开销。本发明主要应用于生物特征识别场合。
用于快速匹配识别手指静脉 mcm 方法

[发明专利]用于采集手指静脉图像的光源亮度调节装置及方法-CN201810567938.X有效
发明人： 路志英;李敏;张建峰 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-06-05 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及手指静脉图像采集技术，为提出一种根据手指静脉图像目标区域灰度值峰值调节红外光源强度的算法，并设计制作了一个低成本和便携式的手指静脉采集系统，使用本发明提出的光源亮度调节算法可以自动调节红外光强，快速采集到清晰的手指静脉图像。为此，本发明，用于采集手指静脉图像的光源亮度调节装置及方法，首先采集一幅手指静脉图像，在计算机机中对采集到的图像提取出手指区域并进行旋转角度校正，通过求取手指中线上的灰度值判断其是否符合要求并反馈到光源控制电路，对光源亮度进行调整，从而获取手指静脉图像。本发明主要应用于手指静脉图像采集场合。
用于采集手指静脉图像光源亮度调节装置方法

[发明专利]基于人工鱼群与蛙群混合算法的粗糙集属性约简的强对流天气判别方法-CN201811624364.1有效
发明人： 路志英;王晨亦;郭建林 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明属于数据挖掘，粗糙集，群体智能领域，为有效提升运行效率和后期的收敛速度和搜索精度，实现粗糟集属性约简，本发明，基于人工鱼群与蛙群混合算法的粗糙集属性约简方法，步骤如下：步骤1)使用粗糙集理论中的概念求得决策系统的核属性，并计算其相应的属性依赖度；步骤2)决策系统中的条件属性除核属性外，均使用人工鱼群算法进行属性约简的前期寻优；步骤3取其前1/2最优种群切换至蛙跳算法；步骤4)将整个蛙群分成多个子群，在每个子群中最差位置根据与最优位置之间的汉明距离完成位置更新，所有子群更新结束后，将各子群中的青蛙混合在一起重新排序分组，直至得到最小属性约简集。本发明主要应用于人工智能场合。
基于人工鱼群混合算法粗糙属性对流天气判别方法

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