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公开(公告)号：CN116580199A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310556328.0
申请日：2023-05-16
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于DeepLabV3+的图像分割方法、装置和存储介质，方法包括：在编码器中，基于多尺度特征融合模型，提取待测图像的图像特征；所述多尺度特征融合模型包括至少一个两层卷积结构和一个三层卷积结构。本申请提供的技术方案用以解决传统的图像分割算法在分割癌细胞区域边界识别精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN116563232A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310472843.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 广州大学
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于长程依赖关系和多尺度输入的视网膜血管分割方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：对眼底图像数据集进行预处理，分为训练集、验证集和测试集，对训练集和验证集进行数据扩增；构建视网膜血管分割网络，对训练集图像进行特征提取，获取多尺度语义信息，构建局部信息感知Transformer模块LAT，并将LAT添加到视网膜血管分割网络；通过训练集图像数据训练视网膜血管分割网络模型，通过验证集图像评估模型性能，调节模型参数，得到视网膜血管分割模型；将需要分割的眼底图像进行预处理后输入视网膜分割模型进行分割，得到视网膜血管分割图像。通过本发明能够对视网膜血管进行精确地分割。
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公开(公告)号：CN113205534B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110534275.3
申请日：2021-05-17
Applicant: 广州大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/194 , G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06T5/40 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于U‑Net++的视网膜血管分割方法和装置，方法包括：获取血管分割数据集；对所述血管分割数据集进行预处理，增强血管图像对比度；对血管图像进行裁剪操作，得到样本数据；根据所述样本数据，通过Pytorch深度学习框架搭建血管分割网络；通过所述血管分割网络进行视网膜血管图像分割，并对分割结果进行评价。本发明使用选择性内核块替换替换传统卷积块，同时将选择性内核块中的感受野为5的卷积块用两个3X3卷积串联来替换，既提升了网络的深度也减少了计算量和参数量。通过使用选择性内核块可以自动调整感受野，更有效地利用不同尺度下提取的特征信息，可广泛应用于人工智能技术领域。
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公开(公告)号：CN115496676A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210907447.1
申请日：2022-07-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的运动图像去模糊方法，包括如下步骤：准备图像去模糊的数据集，数据集包括Gopro、HIDE和RealBlur‑J；数据预处理；将准备好的Gopro数据集中的模糊图像作为训练集，并将模糊图片放入Transformer模型中进行训练；将每次放入Transformer模型训练出来的图片与参考图片放入损失函数中，不断计算返回的梯度，最后保存最优的模型传入到下一阶段进行学习；将一张模糊图片输入到保存的模型中进行处理，得出一张清晰的图片。本发明通过关键模块的构建，捕捉远程像素交互的信息，增强了信道之间的信息传递，在性能指标以及视觉效果上有很大的提高。
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公开(公告)号：CN110378558B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910504562.2
申请日：2019-06-12
Applicant: 广州大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/30 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种自行车调度方法、系统及存储介质，方法包括：根据用户所处位置确定存取站集合；根据用户所处位置，逐一确定用户到达所述存取站集合内每个存取站的实际路径；获取当前天气状况、所述存取站内每个存取站的车容量信息和承载能力；根据实际路径、天气状况、车容量信息和承载能力，通过推荐模型确定存取站推荐结果；根据存取站推荐结果生成推荐信息；根据推荐信息对自行车进行调度。本发明考虑了实际路径、天气状况、车容量信息和承载能力的多维度信息，来提供精准的存取站推荐结果，提高了用户体验，可广泛应用于车辆调度技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114778531A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210378378.X
申请日：2022-04-12
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及化学及生物识别技术领域，具体公开了一种基于深度学习的阵列式化学气体检测系统，包括数据采集模块、识别分类模块、反馈模块、输出模块，所述数据采集模块输出端与识别分类模块输入端信号连接，所述识别分类模块输出端与输出模块输入端信号连接，所述输出模块输出端与反馈模块输入端信号连接，所述反馈模块输出端与识别分类模块输出端信号连接，所述数据采集模块包括采集单元、检测单元。本发明基于检测试纸与特定气体的颜色反应，搭建多微型气室的数据采集单元，通过将RGB传感器的反馈信息输入到气味颜色分析的深度神经网络并进行训练，设计了基于深度学习的阵列式化学气体检测方法，可实现对气体成分的高效高精度检测。
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公开(公告)号：CN113128554B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110257976.7
申请日：2021-03-10
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配的目标定位方法、系统、装置及介质，方法包括：构建模板图像金字塔，并构建第一网格；选取平均梯度幅度大于等于预设的第一阈值的第一网格作为第二网格；确定第二网格中所有像素点的第一梯度幅度和第一梯度方向熵值，并根据第一梯度幅度和第一梯度方向熵值确定第一局部特征点，并根据第一局部特征点建立第一LBP直方图特征向量；建立目标图像金字塔的第二LBP直方图特征向量，再根据第一LBP直方图特征向量和第二LBP直方图特征向量的相似度匹配确定待定位目标的位置和旋转角度。本发明减少了对系统算力的要求，克服了现有技术受旋转影响大的缺点，提高了目标定位的准确度，可广泛应用于计算机视觉技术领域。
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公开(公告)号：CN111671213B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010636561.6
申请日：2020-07-03
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种升降式拾物拐杖，其包括拐杖管体，所述拐杖管体的下端设置有可开合的夹持器、上段设置有手柄，所述拐杖管体沿长度方向设置有传动机构，所述传动机构传动连接所述夹持器，以用于带动所述夹持器上下运动，所述手柄上设置有用于驱动所述传动机构的驱动机构。采用上述结构设置的升降式拾物拐杖，夹持器可以通过传动机构控制而上下运动，从而完成物品拾取动作，在此过程中可以通过拐杖管体进行支撑而实现辅助站立的功能，因此本发明中的升降式拾物拐杖在拾取物品的时候可以辅助站立，让使用者在保持站立姿势的同时轻松捡拾地面小物件，弥补现有结构的不足，安全性更高，实用性更强。
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公开(公告)号：CN109983916B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201910183250.6
申请日：2019-03-11
Applicant: 广州大学
IPC: A01D45/00
Abstract: 本发明涉及一种菠萝采摘装置，包括安装架，安装架的下侧设有行走轮或行走履带，安装架上安装有引导架，引导架上设有供菠萝树进入的引导槽，安装架上还安装有升降机构，升降机构用于驱动引导架上下运动，引导架于引导槽的一侧设有推力机构，推力机构包括驱动电机、平行四杆机构以及推板，平行四杆机构包括平行设置的第一摇杆、第二摇杆以及连接在第一、第二摇杆之间的连杆，所述第一摇杆背离与连杆连接的一端与驱动电机的输出轴连接，所述第二摇杆背离与连杆连接的一端铰接在引导架上，所述推板被平行四杆机构带动，推动引导槽中的菠萝而使菠萝从菠萝树上断落。相比于现有技术中的菠萝采摘装置，本发明降低了对菠萝和菠萝树上的幼苗的损伤。
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公开(公告)号：CN113610855A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110788201.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种图像分割模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质，训练方法包括：根据先验知识确定卷积核；获取预设的第一目标图像，将卷积核旋转预设的多个角度后对第一目标图像进行卷积操作，得到第一目标图像中前景目标特征的预分割图像；构建卷积神经网络，将预分割图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到目标概率图像，进而根据目标概率图像和第一目标图像对卷积神经网络的参数进行优化，得到训练好的图像分割模型。本发明利用先验知识对图像进行了预分割，使得后续的卷积神经网络得到大大简化，降低了对运算资源的依赖，提高了图像分割的速度；在预分割过程中引入了旋转卷积核，提高了图像分割的精度，可广泛应用于图像处理技术领域。
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