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[发明专利]一种基于硅基双偏振傅里叶变换光谱仪的大肠杆菌检测方法-CN202310892945.8在审
发明人：李奇峰;孙逸;马翔云;夏华;韩阳光;吴佳宁;李志鹏;黄银国 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于硅基双偏振傅里叶变换光谱仪的大肠杆菌检测方法，不同于传统的光谱仪、为了使光谱仪具有更高的便携性和小型化，本发明采用一种紧凑的设计方案，将所有光学元件都集成在一个微型芯片上。在芯片上改变光路传输模式，利用多模光纤耦合器构成MZI阵列，来提高MZI阵列的信号采样和重构效率，选定细菌的特定特征峰，实现高特异性的分辨大肠杆菌。
一种基于硅基双偏振傅里叶变换光谱仪大肠杆菌检测方法

[发明专利]一种基于对抗性本征编码拉曼光谱的细菌分类技术-CN202310119596.6在审
发明人： 马翔云;李奇峰;衣泽松;黄银国;杨云鹏;韩阳光;夏华 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明涉及拉曼光谱检测技术领域，公开了一种基于对抗性本征编码拉曼光谱的细菌分类技术。所述拉曼光谱检测方法无需进行长时间的扫描操作，通过预训练的编码生成神经网络实现对特定细菌的本征编码设计，激发细菌特定区域的拉曼光谱信号，提取待测细菌的空间结构信息和成分信息。对比常规的拉曼光谱检测技术，本发明提出的方法有着显著的光谱区分度，可以有效提高拉曼光谱的检测特异性，是一种准确、高效的拉曼光谱检测新技术。
一种基于对抗性编码光谱细菌分类技术

[发明专利]一种基于ZYNQ的危险气体目标检测方法-CN202310982687.2在审
发明人：李奇峰;杨云鹏;郜峰;马翔云;张润泽;刘新楠;汪文达;李志鹏 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ZYNQ的危险气体目标检测方法。该检测技术将深度学习目标检测方法和传统目标检测方法相结合，将YOLO算法和帧差算法分别集成在ZYNQ的PL端和PS端。在ZYNQ中利用ARM处理器控制整个流程的进行，在不同状态下分别利用非极大值抑制算法和帧差算法生成危险气体识别框的坐标，实现了对危险气体的快速准确识别。
一种基于 zynq 危险气体目标检测方法

[发明专利]基于FPGA的中红外量子级联激光器调制信号产生技术-CN202310820319.8在审
发明人：李奇峰;刘新楠;杨云鹏;马翔云;吴佳宁;衣泽松 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H01S3/094 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的中红外量子级联激光器调制信号产生技术。该发明经用户通过上位机发送信号数据并利用波形对称性进行数据存储至RAM中以达到存储资源的的最小化以及资源利用的最大化，同时FPGA将其内部RAM中存储的数据进行读取以及进行等值插点运算来改变波形频率。FPGA将频率变化后的正弦波与三角波信号进行叠加并输出从而实现QCL的驱动。
基于 fpga 红外量子级联激光器调制信号产生技术

[发明专利]一种应用于痕量气体检测领域的波形截位与显示技术-CN202310539817.5在审
发明人：李奇峰;杨云鹏;刘新楠;马翔云;贾俊杰 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于痕量气体检测领域的波形截位与显示技术。该检测技术将数字正交锁相放大模块，DDS模块，ZOOM模块，FIFO模块，控制模块，MAX模块，选择模块，截位模块集成在FPGA中。FPGA首先将探测器接收到的光强信号采集，然后在FPGA中通过将信号数据在FIFO的缓存、读写以及截位位置的自动判断来实现波形点值的截取及显示。通过上位机的命令来实现多幅波形的同时显示以及痕量气体浓度的实时显示。
一种应用于痕量气体检测领域波形显示技术

[发明专利]一种基于特征分布数据库的细菌拉曼光谱去噪技术-CN202310637394.0在审
发明人： 马翔云;李志鹏;李奇峰;杨云鹏;夏华;孙逸 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于拉曼光谱去噪技术领域，公开了一种基于特征分布数据库的细菌拉曼光谱去噪技术。所述基于特征分布数据库的细菌拉曼光谱去噪技术，通过特征重组网络(RegroupNet)对待测样品(如乳制品)中的拉曼光谱信号中的特异性特征进行重组，同时利用数据库中先验信息去解决光谱去噪问题。该网络为一种自监督学习网络，模型训练过程依赖于和数据库的信息匹配来优化RegroupNet网络参数，数据库的构建方式也较为简单。这种方法节省了光谱信号去噪的成本，无需大量的样品光谱数据预采集，能去掉多种类型的噪声和干扰，是一种高效、鲁棒性好的细菌拉曼光谱信号去噪手段。
一种基于特征分布数据库细菌光谱技术

[发明专利]一种用于拉曼光镊细菌检测中的单细菌图像去噪技术-CN202310637316.0在审
发明人：李奇峰;李志鹏;马翔云;杨云鹏;夏华;孙逸 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种用于拉曼光镊细菌检测中的单细菌图像去噪技术。所述单细菌图像去噪方法同时利用噪声的时间和空间信息解决单细菌图像的去噪问题，通过预训练的STBasicNet网络实现对单细菌的显微图像序列去噪，网络由4个模块组成，依据单张图像中的位置、结构成分信息和图像之间的时间相关性进行特征总结。对比常规的细菌图像去噪方法，本发明提出的方法有可以适应不同类型的噪声和图像结构，在实际应用中更加灵活和具有普适性，使得激光镊子可以更准确地抓取目标细菌，提高了抓取的成功率，也为细菌图像去噪领域的发展带来了新的可能性。
一种用于拉曼光镊细菌检测中的图像技术

[发明专利]一种应用于痕量气体检测领域的自适应滤波系数选择技术-CN202310539774.0在审
发明人：杨云鹏;刘新楠;李奇峰;马翔云;张润泽 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于痕量气体检测领域的自适应滤波系数选择技术。该检测技术将ZOOM模块、互相关运算模块、FIFO模块、FFT模块、Control模块、FIR模块、MAX模块集成在FPGA中。当激光器穿过待测气体后，吸收光强信号被采集到FPGA中，在FPGA中通过对输入波形进行FFT运算得到用户想要的波形截止频率进而自适应选择FIR滤波系数来对输入波形数据进行自适应滤波。通过上位机显示滤波后的二次谐波以及实时计算的气体痕量浓度。
一种应用于痕量气体检测领域自适应滤波系数选择技术

[发明专利]一种三维非线性扫描的线阵列高光谱数据重建方法-CN202310119635.2在审
发明人：衣泽松;李奇峰;马翔云;杨云鹏;谭嵋;吴佳宁;刘新楠;王济文;马莹莹 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及高光谱图像成像领域，公开了一种三维非线性扫描的线阵列高光谱数据重建方法。所述方法取消了外置步进电机的支持，主要解决线扫高光谱相机在拍摄过程中由于三维空间内非线性运动所产生的干扰问题，实现对线阵列高光谱图像的重建，进而得到所需高光谱数据。具有比传统推扫式高光谱相机应用场景更为广泛、可便携性更强的优势。本方法基于特征进行图像变换拼接，针对传统特征点检测方法对特征点的概念定义不清晰的问题，采用基于RSpoint网络的线阵列高光谱重建方法，实现特征点信息像素级提取，图像之间的精确配准，为实现高分辨率、高性能的光谱成像系统拓宽了道路。
一种三维非线性扫描阵列光谱数据重建方法

[发明专利]一种基于ZYNQ-YOLO的危险气体目标检测方法-CN202310539855.0在审
发明人：李奇峰;杨云鹏;郜峰;刘新楠;马翔云;杨晓鹏 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ZYNQ‑YOLO的危险气体目标检测方法。该技术包括红外摄像头模块1、数据转换模块2、VDMA模块3、DDR存储模块4、特征图载入模块5、权重载入模块6、特征图缓存模块7、权重缓存模块8、卷积模块9、最大池化模块10、写回模块11、VDMA模块13、数据显示模块14、显示器模块15和ARM处理器模块16，其中除了ARM处理器模块外，全部在ZYNQ的PL端实现。该检测技术克服了现有基于FPGA目标检测技术的不足和FPGA片上资源有限的限制，提出一种数据分块读取、运算、写回的方法。利用ZYNQ的ARM处理器控制整个流程的进行，实现对危险气体的快速准确识别。
一种基于 zynq yolo 危险气体目标检测方法

[发明专利]一种快照式高光谱图像去马赛克方法-CN201910623381.1有效
发明人：李奇峰;吕海岳;马翔云;王慧捷;孙雪晴 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种快照式高光谱图像去马赛克方法，包括对原始马赛克图像进行光谱通道分离预处理；运用相关性加权插值算法对每个光谱通道进行独立插值，得到初始重构高光谱图像；对初始重构高光谱图像进行分块预处理；利用低秩性图像优化算法对子图像块进行降秩优化处理；将优化后的每个子图像块重构组合，得到最终去马赛克高光谱图像。本方法对图像边缘部分和微小细节的保存效果良好，是一种准确、高效的高光谱图像去马赛克技术。利用低秩性图像优化算法可以有效降低初始插值过程引入的噪声，进一步提高去马赛克后高光谱图像信噪比。该方法具有显著优势，能够获得信噪比较高的重构高光谱图像，对图像边缘部分和微小细节的保存效果良好。
一种快照光谱图像马赛克方法

[发明专利]基于ZYNQ的WMS中定位二次谐波峰值及其波形捕获的方法-CN202210672103.7在审
发明人：李奇峰;汪文达;杨云鹏;马翔云;韩阳光;郜峰;刘新楠;王济文;马莹莹 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F15/78 文献下载
摘要：本发明公开一种基于ZYNQ的WMS(波长调制技术)中定位二次谐波峰值及其波形捕获的方法。在该方法中，将ADC采集的气体吸收后的光强信号输入到ZYNQ中，通过掩膜产生模块产生周期性掩膜信号，并对掩膜信号进行延时。为去除周期性干扰，比较器模块截取掩膜信号有效时的二次谐波信号，存入BRAM模块中，当一个二次谐波周期在BRAM存储完毕后，写完成标志Full置1。同时得到二次谐波信号一个周期内的最大值MAX_DATA，记录其的地址MAX_ADDR。将Full、MAX_DATA和MAX_ADDR存入Command模块中。Full＝1时，ARM模块读取Command模块中的MAX_DATA和MAX_ADDR，以MAX_DATA为触发，读取BRAM中BRAM_ADDR‑M至BRAM_ADDR+M地址中的数据，并将MAX_DATA转换成浓度数据，在波形显示模块上显示二次谐波的波形和浓度。
基于 zynq wms 定位二次谐波峰值及其波形捕获方法

[发明专利]一种基于高光谱的种植物成熟度检测系统及方法-CN202010705739.8有效
发明人：李奇峰;吴欢欢;马翔云;杜建宾;张石磊 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱的种植物成熟度检测系统，包括高光谱图像数据采集模块、数据预处理模块及光谱分析模块；高光谱图像数据采集模块包括设有阵列滤光片的快照式高光谱成像仪；高光谱成像仪用于采集种植物的高光谱图像数据；数据预处理模块用于对采集的种植物的高光谱图像数据进行预处理；光谱分析模块用于对预处理后的种植物的高光谱图像数据进行分析处理，其内设有卷积神经网络模型，卷积神经网络模型输入种植物的高光谱图像数据，输出种植物的成熟度数据。本发明还公开了一种基于高光谱的种植物成熟度检测方法。本发明能够对种植物成熟度进行大范围、快速实时的无损检测，可实现对农产品的自动化采摘作业。
一种基于光谱种植成熟度检测系统方法

[发明专利]一种应用于痕量气体检测领域的锁相放大技术-CN202210672104.1在审
发明人：李奇峰;刘新楠;杨云鹏;马翔云;韩阳光;汪文达;郜峰;王济文;马莹莹 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F3/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于痕量气体检测领域的锁相放大技术。该检测技术将调制信号发生模块、倍频模块和正交锁相放大器集成在FPGA中。在FPGA中通过对双口RAM两端数据同时读取来实现QCL波长调制，并生成正交锁相放大器所需的两路参考信号。采集的光强数据在锁相放大器中进行2次谐波信号提取时，通过对FPGA中乘法器复用来实现正交锁相放大器的双通道数据解调。
一种应用于痕量气体检测领域放大技术

[发明专利]一种无监督的细胞偏振衍射图像分类方法-CN202210672102.2在审
发明人：李奇峰;王济文;撒昱;韩阳光;马翔云;杨云鹏;汪文达;郜峰;马莹莹 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督的细胞偏振衍射图像分类方法，方法包括特征提取模块、数据处理模块和无监督分类模块；特征提取模块用来提取特征；数据处理模块用来进行数据预处理；无监督分类模块用来分类；首先提取细胞偏振衍射图像的特征，对提取的特征进行数据处理，最后对处理后的数据进行分类。本发明使用无监督的方法，可以在不进行标记的情况下实现细胞的偏振衍射图像的分类。
一种监督细胞偏振衍射图像分类方法

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