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公开(公告)号：CN112419330B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202011113063.X
申请日：2020-10-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于空间相对位置先验的颞骨关键解剖结构自动定位方法，提升了解剖结构的定位速度和定位精度，同时提升了对不同数据分布的颞骨CT数据的分割效果。本发明中，通过以邻接矩阵图对颞骨9个关键解剖结构进行空间相对位置建模，并对该模型设计了一种自适主动微调策略，使得该模型适用于不同尺度的颞骨CT。本文提出的二阶段定位算法以易定位结构先定位作为基准点，结合空间相对位置对其他难定位结构粗定位，再进一步采用精确定位算法在粗定位范围内进行各个解剖结构的精确定位，降低了复杂背景对于定位结果的干扰，有效提升了定位精度和定位速度。同时，我们的模型在处理不同数据分布的颞骨CT有更好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118038159A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410204458.2
申请日：2024-02-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于双分支小样本类增量学习的中医舌色分类方法，针对舌象小样本和样本严重不均衡的问题，本发明关注小样本类增量学习的研究。该方法首先设计了一个轻型卷积神经网络架构，将提出的多尺度空间通道注意力机制嵌入其中；然后设计了一种双分支小样本类增量学习范式，仅利用少量的新类别样本对模型进行更新，就可以实现对新类别的准确分类，同时在一个框架下实现了2个新类别的准确分类。该方法不仅网络模型参数量小，复杂度低，分类精度高，并且只需要少量的新类别标注样本，通过一个双分支网络结构就可以实现两个新类别的增量学习，在一定程度上解决了舌象小样本和样本不均衡问题。
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公开(公告)号：CN113066111B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110274467.5
申请日：2021-03-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于CT影像的心脏二尖瓣顶点的自动定位方法属于医学图像解析领域。本发明首先基于深度神经网络对CT图像进行图像预处理，以实现CT图像关键特征提取与表达；然后，利用深度强化学习模型针对基于智能体智能体的CT影像标志点进行定位，对心脏二尖瓣顶点位置进行自动检测。本发明提出了一种最优路径的搜索策略，可以非常方便地在CT图像中实现计算机自动定位心脏二尖瓣顶点的位置供医生进行疾病诊断，同时随着人工指定定位位置的变化，也具备一定的扩展性，在医学图像解析上下文中有利地创建了机器图像理解。
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公开(公告)号：CN113633304B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110720615.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B6/03
Abstract: 本发明提供了一种用于颞骨影像中颈静脉球窝骨壁缺失异常检测方法，用于计算机辅助搏动性耳鸣诊断。本发明充分利用少量稀有的异常数据，将异常先验信息引入网络模型，突出了异常特征并增加了异常特征与异常特征之间的差距，使整体检测准确度提高。通过具有针对性的数据增强方式和创新的数据使用手段，设计合理的代理任务使网络模型充分发挥其善于预测的优势，提升检测准确度。本发明所提供的的异常检测方法与现有方法相比，不再依赖极大量的有标注数据，且具有更容易实施和推广的优点。
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公开(公告)号：CN116846579A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310150061.5
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向工业物联网的数据验证方法，该方法包括：首先工业物联网设备为整个系统生成秘密值和公共参数。然后，它使用每个文件块计算文件多项式，并进一步计算同态标签。最后，它为同态标签构造默克尔树并且生成根哈希。工业物联网设备将根哈希发送给验证者，并将文件和同态标签发送给云服务器。云服务器从工业物联网设备接收到同态标签和文件后，将根据验证者挑战的集合生成包括多项式承诺和辅助认证信息在内的证明。最后，验证者将同时验证辅助认证信息和多项式承诺。本方法采用结合多项式承诺的同态哈希函数，解决了现有的工业云平台上数据完整性验证不适用于计算和存储能力有限的工业物联网设备的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114459711A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111662740.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种可变应力比的变温超高周多轴疲劳试验装置，包括共振系统、应力调节系统、温度调节系统。共振系统由纵振换能器、拉扭变幅杆、拉扭试验件、连接杆依次连接组成，可以实现拉扭复合振动加载；应力调节系统由调节圆环、调节螺钉、定位板、蜗轮蜗杆及伺服电机组成，可以实现加载应力比的精确调节；温度调节系统由磁感应加热线圈、空气冷却装置、红外测温仪组成，可以实现拉扭试验件温度的精确调节。本发明的优点在于：可用本装置进行不同应力比、不同温度下的超高周拉扭复合疲劳试验。
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公开(公告)号：CN113989269A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111343980.1
申请日：2021-11-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络多尺度特征融合的中医舌图像齿痕自动检测方法，以卷积神经网络VGG16作为基础网络提取特征；提出了多尺度特征融合模块和特征增强模块，分别用于对卷积神经网络的不同尺度特征进行融合，并对融合后的特征进行增强，形成4个检测层；最后采用SSD方法在这4个检测层上分别进行齿痕检测，并采用非极大值抑制方法对各个检测结果进行融合，得到最终的齿痕检测结果。本发明可以提高各检测层的特征表达能力，实现中医舌图像中齿痕的自动、准确检测，在检测精度上与传统方法相比具有明显优势，可以满足实际应用需求。本发明大大降低了网络模型的复杂度。本方法在检测精度上具有明显的优势，可以满足实际的应用需求。
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公开(公告)号：CN110363716B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201910552748.5
申请日：2019-06-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络复合降质图像高质量重建方法，该方法基于条件生成对抗网络对无人机航拍、视频监控、智能交通等户外视觉系统中复合降质图像进行高质量重建，包括整体流程、复合降质图像样本库的建立、网络模型搭建与训练、复合降质图像高质量重建部分。通过条件生成对抗网络对无人机航拍、视频监控、智能交通等户外视觉系统得到的复合降质图像进行统一高质量重建。本发明提出了建立对应清晰‑复合降质图像样本库的方案；采用条件生成对抗网络，建立一种复合降质图像高质量重建方法，可完成存在雾霾、模糊、压缩效应等复合降质图像的统一重建；采用轻型的网络，不仅提高了图像重建速度，也更利于此方法在实践中的应用。
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公开(公告)号：CN107481211B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710697133.2
申请日：2017-08-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于梯度域融合的夜间交通监控增强方法涉及数字图像处理方法。夜晚，由于车灯、路灯、建筑物灯等活跃光源的存在，会产生大量的光晕，以至于它们附近的物体无法被看见。特别是在高速路上，来往车辆的车灯所产生的强光晕，严重影响了交通标志标牌的视觉效果，导致它们的质量退化严重。本发明将图像融合与图像去光晕相结合，在梯度域对图像进行处理，并利用视频的帧间互补信息，使得最终的结果图像中交通标志更加容易辨识。
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公开(公告)号：CN109840509B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910119305.7
申请日：2019-02-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种网络直播视频中不良主播的多层次协同识别方法及装置，涉及视频处理的技术领域，包括：从目标视频中提取图像样本、弹幕样本和语音样本；根据图像样本、弹幕样本和语音样本分别计算出图像分类序列、语音分类序列和弹幕分类序列；根据D‑S证据理论对图像分类序列、语音分类序列和弹幕分类序列进行融合处理，生成视频分类序列；根据视频分类序列识别出目标视频的行为分类。通过融合图像、语音和弹幕三个识别结果，提高了视频识别的鲁棒性，提高了网络直播视频中主播的不良行为的识别精度。
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