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[发明专利]一种基于典型相关分析融合特征的行人再识别方法-CN201911114451.7有效
发明人：张凯兵;李春茂;李敏奇;景军锋;刘薇;卢健;陈小改;刘钟燕 -专利权人：哈尔滨鹏博普华科技发展有限责任公司
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于典型相关分析融合特征的行人再识别方法，包括三个阶段：特征提取阶段、求解映射矩阵阶段和融合特征进行行人再识别阶段；在特征提取阶段，对行人图像提取两种不同的特征X与Y；在求解映射矩阵阶段，对这两种特征X与Y分别进行典型相关分析，得到一对映射矩阵α和β，新的特征表示为X'＝αTX，Y'＝βTY，αT为映射矩阵α的转置，βT为映射矩阵β的转置；在融合特征进行行人再识别阶段，融合特征可以表示为#imgabs0#或者Z2＝X'+Y'，把融合的特征Z1或Z2分为训练集和测试集，用训练集来训练行人再识别的模型，并用测试集对训练的模型进行测试，在融合特征的同时，有效地消除了冗余信息，降低了计算量和难度。
一种基于典型相关分析融合特征行人识别方法

[发明专利]一种基于聚类回归的图像超分辨方法-CN202010094638.1有效
发明人：张凯兵;崔琛;李敏奇;景军锋;刘薇;卢健;陈小改 -专利权人：浙江昕微电子科技有限公司
申请日： 2020-02-16 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类回归的图像超分辨方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、选取低分辨图像中能够反映像素相似结构的信息特征；步骤2、利用超像素分割算法将步骤1选取的信息特征进行聚类分割，将图像分割成K类；步骤3、分别学习步骤2得到的K类的每个类的字典；步骤4、确定最优基向量；步骤5、基于步骤4选出的最优基向量，通过非局部字典回归模型来估计高分辨像素；步骤6、将步骤5估计的高分辨像素回归转化成全局优化统一的正则项；步骤7、迭代优化高分辨图像，并输出该图像。本发明通过学习低分辨率图像一组局部字典的结构规律，使图像的细节和边缘更加清晰，再通过正则化项解决超分辨重建问题。
一种基于回归图像分辨方法

[发明专利]一种基于半监督流形嵌入的人群计数方法-CN201911113493.9有效
发明人：张凯兵;王华珂;李敏奇;景军锋;刘薇;卢健;陈小改 -专利权人：广东复星科技技术有限公司
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半监督流形嵌入的人群计数方法，包括训练阶段和测试阶段；在训练阶段，首先从人群数据集中随机选取训练样本，提取特征，将带有标记和不带标记的训练样本通过半监督流形嵌入模型从特征空间变换到标签空间，再利用特征空间相邻图像之间的结构信息，半监督流形嵌入模型学习标签变换中的线性变换函数，得到训练完毕的半监督流形嵌入模型；在测试阶段，在训练完毕的半监督流形嵌入模型中使用训练阶段学习到的线性变换函数将测试样本从特征空间映射到标签空间，得到一个在标签空间中的矩阵，该矩阵表示样本在相应类别中的概率分布，其中最大概率即代表该样本的人群数目。
一种基于监督流形嵌入人群计数方法

[发明专利]一种多视觉特征集成的无参考超分辨图像质量评价方法-CN202010086336.X有效
发明人：张凯兵;朱丹妮;罗爽;卢健;李敏奇;刘薇;苏泽斌;景军锋;陈小改 -专利权人：厦门风云科技股份有限公司
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视觉特征集成的无参考超分辨图像质量评价方法，包括以下步骤：首先分别提取图像的三类统计特性，即局部频域特征、全局频域特征和空间域特征，采用多分辨率的分析方法描述超分辨图像的失真机理；其次，建立并利用AdaBoost决策树回归模型获取每类统计特征的预测分数，然后再利用脊回归模型层次化建立统计特征的预测分数与主观质量分数之间的映射对应关系，训练评价模型进而评价超分辨图像的质量。本发明提出了由粗到精的层次化回归模型以预测超分辨图像的质量，先通过AdaBoost决策树回归模型粗略预测超分辨图像质量分数，然后通过脊回归模型进行层次化回归，以进一步提高评估准确性。
一种视觉特征集成参考分辨图像质量评价方法

[发明专利]基于stacking无参考型超分辨图像质量评价方法-CN202010086355.2有效
发明人：张凯兵;朱丹妮;罗爽;卢健;李敏奇;刘薇;苏泽斌;景军锋;陈小改 -专利权人：浙江昕微电子科技有限公司
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了基于stacking无参考型超分辨图像质量评价方法，具体包括以下步骤：首先通过现有训练好的VGGnet模型提取超分辨图像的深度特征，用于量化超分辨图像的退化；然后，将包含SVR和k‑NN算法的stacking回归算法用作第一层回归模型，以构建从VGGnet模型提取的深度特征到预测质量分数的映射模型，再采用线性回归算法得到第二层回归模型，从而形成stacking回归模型，以实现无参考评价超分辨图像的质量。本发明提出了利用SVR和k‑NN的两种不同基础回归器的互补性优势，将线性回归作为元回归器，提高了预测准确性，本发明能够获得更为接近人眼主观评价的超分辨图像质量分数。
基于 stacking 参考分辨图像质量评价方法

[发明专利]一种基于Stacking集成学习的图像超分辨方法-CN202010052099.5有效
发明人：张凯兵;罗爽;朱丹妮;卢健;李敏奇;刘薇;苏泽斌;景军锋;陈小改 -专利权人：金华青鸟计算机信息技术有限公司
申请日： 2020-01-17 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Stacking集成学习的图像超分辨方法，首先，对待处理图像进行特征提取，并用基模型估计高分辨图像块；然后，用元模型估计高分辨图像块；最后，将两种高分辨图像块依次添加至低分辨图像的插值图像上，以获得最终的高分辨图像。本发明一种基于Stacking集成学习的图像超分辨方法，解决了现有技术中存在的图像特征过于单一、超分辨模型泛化能力不强的问题。
一种基于 stacking 集成学习图像分辨方法

[发明专利]基于多分支渐进式深度网络的弱光图像增强方法-CN202310210922.4在审
发明人：袁诚;张凯兵;余有江;陈小改;李敏奇;卢健 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多分支渐进式的弱光图像增强方法，包括如下步骤：步骤1，准备数据；步骤2，搭建多分支渐进式增强模型；步骤3，根据步骤2搭建的结构对步骤1准备的数据进行训练，得到训练好的多分支渐进式增强模型；步骤4，基于步骤3得到的训练好的多分支渐进式增强模型进行数据测试。本发明通过不同尺度的多分支增强网络克服了弱光图像退化问题。
基于分支渐进深度网络弱光图像增强方法

[发明专利]基于热图先验指导的人脸图像超分辨方法-CN202310140757.X在审
发明人：刘帅;张凯兵;张之敬;陈小改;李敏奇;卢健 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于热图先验指导的人脸图像超分辨方法，该方法在网络模型结构上由超分辨主干分支和热图先验估计分支组成。超分辨主干分支接收低分辨输入图像，超分辨重建后输出得到高分辨图像；先验估计分支以超分辨主干分支的输出作为输入，估计出关键点，近而计算出热力图，然后将热力图作为结构先验信息反馈到超分辨主干中，指导超分辨重建。在训练阶段，这两个分支相互协作共同优化。为了最大化地发挥热图先验的指导作用，本发明从两个层次上对热图信息加以利用。最后再引入一个判别网络，监督重建网络的训练，进而重建出更高质量的SR结果。
基于先验指导图像分辨方法

[发明专利]一种内衣弹性织带弯带缺陷的检测系统及其检测方法-CN201810988126.2有效
发明人：张宏伟;张蕾;权诗卉;苏泽斌;陈小改 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01N21/956 文献下载
摘要：本发明一种内衣弹性织带弯带缺陷的检测系统，包括图像采集单元和图像处理单元，所述图像采集单元用于实时采集待测内衣弹性织带的样本图像，所述图像处理单元用于直线段提取并计算出直线的斜率。本发明还提供了一种内衣弹性织带弯带缺陷的检测系统的检测方法。本发明一种内衣弹性织带弯带缺陷的检测系统实现了内衣弹性织带的斜率的实时精确测量。
一种内衣弹性织带弯带缺陷检测系统及其方法

[发明专利]一种基于DCCA融合特征的行人重识别方法-CN202011109621.5在审
发明人：张凯兵;唐瑞琪;李敏奇;卢健;景军锋;刘薇;陈小改 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-10-16 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DCCA融合特征的行人重识别方法，具体按照如下步骤实施：对行人再识别数据集进行预处理，将图像大小调整至合适大小；对与处理后的行人数据集基于vgg16深度卷积神经网络和omni‑scale深度卷积神经网络分别进行深度特征提取；对提取的深度特征做典型相关性分析，求解各自的投影矩阵，将投影后的特征根据特征融合策略进行特征融合；用融合后的特征完成整个行人重识别过程。本发明的一种基于DCCA融合特征的行人重识别方法，结合vgg16和omni‑scale深度网络的优势，提高了特征鲁棒性，融合特征的同时，有效地消除了冗余信息，提高特征判别能力，提高行人重识别的准确率。
一种基于 dcca 融合特征行人识别方法

[发明专利]基于空间特征变换和跨尺度特征集成的人脸超分辨方法-CN202011124368.0在审
发明人：张凯兵;庄诚;李敏奇;景军锋;卢健;刘薇;陈小改 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间特征变换和跨尺度特征集成的人脸超分辨方法，具体按照如下步骤实施：预处理人脸图像，得到训练集和测试集，将预处理后的人脸图像进行处理生成语义分割概率图；构建用于训练的生成对抗网络模型；将训练集内的人脸图像依次输入构建的生成对抗网络模型中，设置参数，训练并达到收敛，将测试集中的人脸图像输入训练好的生成对抗网络模型中，得到超分辨重建后的高分辨图像。本发明的基于空间特征变换和跨尺度特征集成的人脸超分辨方法，解决了现有技术中存在的现有方法忽略了重建的人脸图像中纹理细节的问题。
基于空间特征变换尺度集成人脸超分辨方法

[发明专利]一种基于耦合判别流形对齐的低分辨人脸识别方法-CN202010465414.7在审
发明人：张凯兵;郑冬冬;李敏奇;景军锋;刘薇;卢健;陈小改 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于耦合判别流形对齐的低分辨人脸识别方法，具体为：构建HR训练集生成LR训练集，以及构造训练人脸图像样本的类别标签，同时将HR训练集和LR训练集中的人脸图像映射到公共特征子空间，得到基于耦合映射的公式并进行矩阵化；构造判别对齐矩阵，在矩阵化的公式中加入判别对齐矩阵，并求解HR耦合映射矩阵和LR耦合映射矩阵；生成LR测试集；将HR图像集和LR测试集变换到公共特征子空间，得到HR‑LR人脸映射特征；对LR测试人脸投影特征进行分类，得到人脸映射特征的类别标签。本发明结合判别局部对齐思想对训练样本的判别性几何结构信息进行保留，增强公共特征子空间的判别能力，进而提升算法的识别性能。
一种基于耦合判别流形对齐分辨识别方法

[发明专利]一种基于主动判别性跨域对齐的低分辨人脸识别方法-CN202010465593.4在审
发明人：张凯兵;郑冬冬;张天歌;李敏奇;景军锋;卢健;陈小改 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动判别性跨域对齐的低分辨人脸识别方法，具体为：构造HR图像集、LR人脸图像集，从LR人脸图像集中挑选源域样本，形成源域样本集，剩余的LR人脸图像形成目标域样本集；同时减小源域与目标域样本之间的统计分布差异；构造判别对齐矩；建立源域与目标域样本的线性变换关系；构造并求解目标函数，计算源域及标域样本变换矩阵，用最近邻分类器推断出目标域人脸变换特征的类别标签。本发明通过线性变换将源域与目标域人脸特征空间变换到一个公共域子空间中实现LR人脸的匹配识别，采用主动学习选择具有代表性和多样性的源域样本训练分类器，提升算法的识别性能。
一种基于主动判别性跨域对齐分辨识别方法

[实用新型]一种激光器驱动电源-CN201821577136.9有效
发明人：刘秀平;郭世忠;韩丽丽;陈小改;徐健 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： H01S5/042 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种激光器驱动电源，包括：反激式开关电源芯片U1、隔离变压器T1、光电耦合器D2(D2A为光电耦合器发射端，D2B为光电耦合器接收端)、整流二极管D1、输入电容C1、输出电容C2、MOS管Q1、取样电阻R1、可调精密基准源D3、光耦限流电阻R2、光电二极管PD、激光器LD、功率取样电阻R3、激光器LD电流取样电阻R4。本实用新型的激光器驱动电源，采用隔离型反激式开关电源，恒功率驱动电路，激光器的出光功率稳定，不受温度、工作电压、工作时间等的影响，可以更好地满足设备工作的要求。
激光器驱动电源光电耦合器激光器反激式开关电源本实用新型取样电阻恒功率驱动电路电流取样电阻隔离变压器光电二极管精密基准源整流二极管出光功率工作电压输出电容输入电容限流电阻发射端隔离型接收端光耦可调芯片

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