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公开(公告)号：CN115118750A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210741681.1
申请日：2022-06-28
申请人： 山东建筑大学 , 中建八局第二建设有限公司 , 山东大学
摘要： 本发明提出了基于物联网与微服务的智慧工地组态管控方法及系统，包括具有工地现场信息采集功能的工地智能模块，用于部署通信管理器的服务器，通信管理器通过智能节点实现与智能模块的通信，部署有多种微服务的微服务平台，微服务平台通过消息队列实现和通信管理器的通信，还包括组态平台，组态平台通过微服务平台实现与数据库的通信，组态平台通过微服务实现相关虚拟组态模块的输入输出转换功能。本发明将微服务、物联网技术引入到工地的组态管控方法中，充分利用微服务的网络共享性、物联网的灵活部署性，解决了当前智慧工地应用系统面临的需求多样、施工环境多变等问题。
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公开(公告)号：CN107145862A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710313669.X
申请日：2017-05-05
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种基于霍夫森林的多特征匹配多目标跟踪方法，根据双阈值关联得到保守可靠的轨迹片段，按照样本选取原则在线生成正负样本集，构建霍夫森林，通过霍夫森林学习，将带有颜色、形状、类别以及运动信息的训练样本划分到不同的叶子节点，用叶子节点的统计信息去预测两轨迹片段的关联概率，当得到可靠长轨迹片段时，将其转化为轨迹间的再匹配问题，利用相似性度量与特征点匹配两种方式，通过融合概率将其关联为真实轨迹，完成匹配。本发明不仅解决了误差累积、跟踪精度低的问题，还提高了处理目标遮挡和形变情况的能力，实现了复杂场景下的多目标跟踪。
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公开(公告)号：CN118470440B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410916942.8
申请日：2024-07-10
申请人： 山东大学
发明人： 李玮 , 张延冰 , 雷晟暄 , 刘尚明 , 刘洪彬 , 孟密密 , 姜浩 , 王立言 , 王伟 , 宋峻林 , 赵晗竹 , 韩浩宇 , 吴世豪 , 韩景泓 , 张彦霖 , 党广虹 , 顾夏铭
IPC分类号： G16H30/20 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与高光谱图像的肿瘤早期识别系统，涉及肿瘤早期识别技术领域。包括：图像降维模块，用于获取高光谱图像，提取高光谱图像中的光谱信息；特征波段选取模块，用于对提取得到的光谱信息进行差异性分析，根据分析结果确定特征波段；深度学习模型模块，用于利用肿瘤识别模型对选取的特征波段下的光谱信息进行肿瘤初步识别；集成学习模块，用于对肿瘤初步识别结果进行集成学习，并根据集成学习结果优化肿瘤识别模型，采用优化后的肿瘤识别模型对待测高光谱图像进行识别，得到最终的肿瘤识别结果。本发明结合高光谱图像自身光谱信息的优势以及多种深度学习模型预测结果的集成，实现肿瘤早期精确识别。
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公开(公告)号：CN111778277A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201910274418.4
申请日：2019-04-04
申请人： 中国科学院动物研究所 , 山东大学
IPC分类号： C12N15/85 , C12N15/90 , A01K67/027
摘要： 本发明提供了研究克氏综合征的动物模型，所述动物缺失Usp26。所述动物模型是可育的，其可产生XXY染色体组的后代。本发明还提供了所述动物模型在研究克氏综合征中的用途。本发明还提供了所述动物模型的产生方法，包括使得所述动物的内源性Usp26产生突变或缺失，例如通过CRISPR-Cas9系统进行基因编辑。
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公开(公告)号：CN107145862B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201710313669.X
申请日：2017-05-05
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种基于霍夫森林的多特征匹配多目标跟踪方法，根据双阈值关联得到保守可靠的轨迹片段，按照样本选取原则在线生成正负样本集，构建霍夫森林，通过霍夫森林学习，将带有颜色、形状、类别以及运动信息的训练样本划分到不同的叶子节点，用叶子节点的统计信息去预测两轨迹片段的关联概率，当得到可靠长轨迹片段时，将其转化为轨迹间的再匹配问题，利用相似性度量与特征点匹配两种方式，通过融合概率将其关联为真实轨迹，完成匹配。本发明不仅解决了误差累积、跟踪精度低的问题，还提高了处理目标遮挡和形变情况的能力，实现了复杂场景下的多目标跟踪。
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公开(公告)号：CN108346158B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710047439.3
申请日：2017-01-22
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06T7/223
摘要： 本发明公开了基于主块数据关联的多目标跟踪方法及系统；利用固定部件模型FPM检测出当前帧图像中目标对象的矩形检测区域，将目标对象的矩形检测区域均分成若干个小块，根据每个小块的表观累积变化量建立目标对象的主块模型；针对目标矩形检测区域，提取整体表观特征，建立目标全局模型；所述目标全局模型即为提取的整体表观特征；根据轨迹置信系数，将目标对象的运动轨迹分为可靠轨迹和不可靠轨迹；利用主块模型将可靠轨迹和检测点进行主块数据关联，利用全局模型将不可靠轨迹和检测点进行全局数据关联，主块数据关联和全局数据关联过程结束以后，输出跟踪结果；所述检测点为矩形检测区域的中心位置；更新模型和轨迹置信系数。
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公开(公告)号：CN110819719A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201810904594.7
申请日：2018-08-09
申请人： 山东大学 , 山大生殖研发中心有限公司
IPC分类号： C12Q1/6888 , G01N33/68
摘要： 本发明提供了通过对母体IMP2途径的蛋白或基因检测来评估用于体外受精-胚胎移植的胚胎的方法或试剂盒或装置。本发明提供了通过对母体IMP2途径的蛋白或基因检测来评估体外受精-胚胎移植的风险，特别是胚胎植入前期的妊娠丢失的方法或试剂盒或装置。本发明的方法或试剂盒或装置特别适用于评估由合子基因组激活异常导致的胚胎植入前期的妊娠丢失的风险。
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公开(公告)号：CN109868313A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201810662426.1
申请日：2018-06-25
申请人： 山东大学 , 山大生殖研发中心有限公司
IPC分类号： C12Q1/6883 , G01N33/68
摘要： 本发明提供了通过对HMGA2-IMP2途径的检测来诊断多囊卵巢综合征的方法或试剂盒。本发明还提供了通过对HMGA2-IMP2途径的检测来诊断女性颗粒细胞异常的方法或试剂盒。
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公开(公告)号：CN118865389A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410937327.5
申请日：2024-07-12
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
摘要： 本发明提出基于深度学习的免疫细胞空间地形图生成方法及系统，涉及免疫细胞信息获取技术领域。包括对数字图像中的部分细胞进行类型和分布标注，利用部分标注的数字图像对多维语义对抗网络进行训练；将部分标注的数字图像输入至训练好的多维语义对抗网络中，得到包含多维语义信息的免疫细胞空间地形图；使用预训练的图优化器，以免疫细胞空间地形图中各个细胞为节点，在相邻的细胞中间生成边，形成图网络，重新预测未标注细胞的属性，得到每个细胞的优化标签；以优化标签为基准，同步更新免疫细胞空间地形图；基于更新后的免疫细胞空间地形图，生成免疫细胞空间分布报告。本发明整体标注量小且能够提升空间地形图的生成精度。
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公开(公告)号：CN118470008B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410923932.7
申请日：2024-07-11
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种细胞表型诊断系统、介质、设备及程序产品，包括：图像获取模块，用于获取待分类细胞图像；图像分割模块，用于采用分水岭算法对所述待分类细胞图像进行分割，得到分割出的细胞；分类模块，用于将分割出的细胞，输入训练好的空间约束神经网络，预测得到细胞表型；其中，空间约束神经网络通过多层卷积层对所述分割出的细胞提取特征图，并通过平均池化和多层感知器对所述特征图进行空间层面的压缩后，通过中位数池化层和平均池化层压缩通道特征。提高了空间约束神经网络对细胞表型的准确识别和分类能力。
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