公开(公告)号：CN103268603B

公开(公告)日：2015-10-28

申请号：CN201310165363.6

申请日：2013-05-08

Applicant: 同济大学

Inventor： 陈宇飞 ,  赵卫东 ,  王志成 ,  柳先辉 ,  卫刚 ,  岳晓冬

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于层级血管树划分的肝脏图像分段方法，该方法首先用有向树来表示肝脏门静脉血管的拓扑结构，接着根据具体病例图像中肝门静脉血管的空间分布和分支平均半径信息，确定血管分级参数并构建层级血管树，标记出为肝脏供血的二级子树集合，按照供血区域将标记的二级子树划分为八类，进而采用最短距离算法将肝脏划分为八个肝段并进行诠析，提取临床感兴趣信息。该方法对分支较多、结构较复杂的肝脏血管可以取得较好的分级效果，考虑了大部分二级分支的供血作用，分段得到的肝段分布和属性信息也符合Couinaud肝段分割理论。

公开(公告)号：CN110096954B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910217399.1

申请日：2019-03-21

Applicant: 同济大学

Inventor： 王志成 ,  卫刚 ,  张宏伟

IPC: G06V40/12 ,  G06F16/583 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的指纹识别方法，包括以下步骤：1)对输入指纹图片进行预处理，提取出细节点的位置和角度信息；2)将指纹图片的细节点信息转换成一个特征向量，该向量不受指纹角度和尺寸的影响；3)使用GPU进行运算，提高指纹匹配速度；4)基于指纹向量化，用一个向量库来代替指纹库，降低存储空间；5)改良LVQ网络算法进行指纹识别；6)确定一个较好的指纹向量排序算法，在一对多的指纹识别中，找出正确目标指纹。

公开(公告)号：CN112712500A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011579606.7

申请日：2020-12-28

Applicant: 同济大学

Inventor： 王志成 ,  卫刚 ,  费敬敬

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的遥感图像目标提取方法，包括以下步骤：1)基于Patch的思想，将输入的大幅面遥感图片裁成若干张小尺寸的图片，每一张小尺寸图片称之为Patch或滑窗，以方便网络的训练；2)将裁剪好的图片送入基于全局注意力机制的特征提取网络，提取固定尺寸和维度的特征向量；3)将2)中提取到的特征向量送入多尺度区域建议网络，生成若干相对粗糙的候选区域；4)通过旋转矩形框目标检测网络，对3)中的对候选区域进行位置回归和类别分类，通过旋转矩形框表征目标位置；5)对检测出来的目标区域进行NMS、阈值过滤等处理，抑制和筛除低质量区域，生成最终检测结果。

公开(公告)号：CN106989683B

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201710261544.7

申请日：2017-04-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 王志成 ,  郭晓朋 ,  卫刚

IPC: G01B11/14

Abstract: 本发明涉及一种盾构机盾尾间隙视觉测量方法，该方法包括如下步骤：(1)安装摄像机，摄像头距离盾构机底部盾壳高度为h；(2)摄像机拍摄盾构机工作过程中原始图像，该原始图像中包含管片上边缘和管片下边缘，且管片下边缘为盾尾间隙的上边缘；(3)以原始图像中心点所在水平轴为分割线将该原始图像划分为第一子图像和第二子图像，其中，第二子图像包括管片上边缘；(4)从第二子图像中获取管片上边缘，得到管片上边缘在原始图像中距离原始图像中心点的距离d2；(5)将d2转换为实际高度h2；(6)根据下式获得盾尾间隙d：d＝h+h2‑d3，其中，d3为管片实际高度。与现有技术相比，本发明测量方法简便，测量结果准确可靠。

公开(公告)号：CN106989683A

公开(公告)日：2017-07-28

申请号：CN201710261544.7

申请日：2017-04-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 王志成 ,  郭晓朋 ,  卫刚

IPC: G01B11/14

CPC classification number: G01B11/14

Abstract: 本发明涉及一种盾构机盾尾间隙视觉测量方法，该方法包括如下步骤：(1)安装摄像机，摄像头距离盾构机底部盾壳高度为h；(2)摄像机拍摄盾构机工作过程中原始图像，该原始图像中包含管片上边缘和管片下边缘，且管片下边缘为盾尾间隙的上边缘；(3)以原始图像中心点所在水平轴为分割线将该原始图像划分为第一子图像和第二子图像，其中，第二子图像包括管片上边缘；(4)从第二子图像中获取管片上边缘，得到管片上边缘在原始图像中距离原始图像中心点的距离d2；(5)将d2转换为实际高度h2；(6)根据下式获得盾尾间隙d：d＝h+h2‑d3，其中，d3为管片实际高度。与现有技术相比，本发明测量方法简便，测量结果准确可靠。