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公开(公告)号：CN105510074B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510849226.3
申请日：2015-11-29
IPC分类号： G01N1/04
摘要： 本发明公开了一种海底大块状固体矿石大规模取样机，包括左截割滚筒、右截割滚筒、微调油缸、收集罩、矿浆泵、小臂、软管、调斜油缸、大臂、调高油缸、集矿车。本发明通过机构形状相同的左右截割滚筒活动式安装于小臂通过各自微调油缸调节滚筒夹角与间距，滚筒截齿棋盘式安装，矿浆泵安装于两滚筒中间通过小臂软管连接集矿车，小臂活动式与大臂连接，通过调斜油缸调节作业斜度，大臂活动式安装于车体，通过调高油缸调节作业高度。本发明在减少切削破碎剥离后矿物颗粒对海底环境产生污染的同时，通过滚筒微调满足了对不同分布形式下大块状固体矿石的高效取样，并通过小臂调斜与大臂调高的联动作用满足了各种复杂赋存状态下大块状固体矿石的高效采集。
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公开(公告)号：CN114465473B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210156261.7
申请日：2022-02-21
申请人： 中南大学
摘要： 本发明提供了一种具有数字式浪涌电流抑制功能的开关电源电路及电子设备，开关电源电路包括数字芯片、驱动电路、旁路开关、BCUK变换器及DC‑DC变换器；数字芯片的EN端与所述驱动电路的第一输入端电连接，PWM端与驱动电路的第二输入端电连接；驱动电路的HO输出端与第一NMOS管Q1的栅极连接，LO输出端与第二NMOS管Q2的栅极连接；第三输出端与旁路开关的第三端口连接；旁路开关的第一端口连接电源输入端VIN，第二端口与电感L1的第二端、电容CIN的阳极以及DC‑DC变换器输入端连接；电感L1的第一端与第一NMOS管Q1的源极、第二NMOS管Q2的漏极连接，电感L1的第二端与电容CIN的阳极及DC‑DC变换器输入端连接；本发明实现电容的缓慢充电，抑制了VCIN的变化率，从而抑制了输入浪涌电流。
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公开(公告)号：CN114677966B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210412128.3
申请日：2022-04-19
申请人： 中南大学
IPC分类号： G09G3/3233
摘要： 本发明提供了一种Micro‑LED显示设备及其反馈补偿电路，其中反馈补偿电路包括数据电流生成模块、电流检测模块、I‑V转换模块、参考电压模块、驱动信号产生模块和互补开关模块，其中数据电流生成模块用于生成数据电流，电流检测模块用于在编程阶段为反馈线路提供参考电压以加快反馈电流的建立速度，I‑V转换模块用于根据反馈电流和数据电流之间的差值生成电压信号并将该信号输入给互补开关模块；参考电压模块用于提供参考电压，驱动信号产生模块连接互补开关模块，互补开关模块用于为像素电路提供驱动信号，以控制像素电路中驱动管的充电过程和放电过程。本申请的技术方案，能够同时保证对Micro‑LED显示设备的补偿精度和补偿速度。
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公开(公告)号：CN118505731A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410959148.1
申请日：2024-07-17
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098 , G06V10/80
摘要： 本申请公开了一种医学图像分割方法、系统、电子设备及存储介质，该方法通过获取特征图的多个候选感兴趣区域；对多个候选感兴趣区域进行筛选，得到目标感兴趣区域；将目标感兴趣区域对齐到特征图上，得到感兴趣区域特征图；将感兴趣区域特征图输入至混合注意力机制中，得到注意力特征图，混合注意力机制包括第一注意力机制和第二注意力机制，第一注意力机制为增强感兴趣区域特征图中全局上下文信息的注意力机制，第二注意力机制为捕获感兴趣区域特征图中每个空间位置重要性的注意力机制；将注意力特征图和感兴趣区域特征图进行特征融合，得到融合特征图；根据融合特征图进行图像分割，得到图像分割结果。本申请能够提高医学图像分割的精确度。
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公开(公告)号：CN118470586A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410420583.7
申请日：2024-04-09
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06N3/084 , G06V40/20
摘要： 本申请公开了一种面向视觉售货柜的购物行为识别方法、系统、设备及介质，本方法通过获取视觉售货柜的视频段数据集和待识别的视频数据；采用第一算法提取视频段数据集中的商品坐标；采用第二算法提取视频段数据集中的手部关节点坐标；根据商品坐标和手部关节点坐标，确定时空人‑物关系序列图；采用时空人‑物关系序列图训练时空图卷积网络模型，得到训练好的时空图卷积网络模型；以便采用训练好的时空图卷积网络模型对待识别的视频数据进行分类，得到原子行为结果，并根据原子行为结果，得到时序复合的购物行为识别结果。本申请能够准确识别购物行为是否正常，并提高网络模型的检测速度。
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公开(公告)号：CN118469848A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410434556.5
申请日：2024-04-11
申请人： 中南大学 , 湖南省湘绣研究所有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的图像对抗净化方法、系统、设备及介质，本方法通过采用训练好的图像去噪器对对抗样本图像进行去噪处理，得到去噪后的图像；采用标准高斯噪声图像，对去噪后的图像扩散加噪至预设步数；将加噪预设步数后的图像和预设步数输入至预训练好的扩散模型中，并根据预训练好的扩散模型的输出确定中间图像；确定当前步数对应的前一步数图像的平均值和方差；根据去噪后的图像和中间图像之间的负结构相似性指数测度确定引导梯度；根据引导梯度、均值和方差，确定当前步数对应的前一步数图像，直到当前步数为一时，输出最终的对抗净化图像。本发明能够提高对抗净化性能，从而能够更合理的实现去除对抗扰动、完成对抗净化过程。
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公开(公告)号：CN114389787B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202111516090.6
申请日：2021-12-06
申请人： 中南大学
摘要： 本发明公开了一种基于混沌系统的无载体信息隐藏方法、系统及计算机存储介质。本发明通过引入混沌系统，改变输入混沌系统的当前密钥的取值可以得到不同的混沌序列，提取图像的图像特征二进制序列，使用混沌序列对图像特征二进制序列进行置乱后得到的特征秘密二进制序列与二进制的秘密信息匹配，输出匹配成功的密钥，将输出的初值和图像均发送至接收方，完成信息隐藏。通过改变密钥的取值，只需要一张图像可以匹配不同的秘密信息，无需重新在候选图形库中检索新的图像，本申请的方案使得秘密信息匹配的成功与否不再只是依赖候选图像库，实现了信息隐藏的灵活性以及完备性。
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公开(公告)号：CN114928681B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210263544.1
申请日：2022-03-14
申请人： 中南大学
IPC分类号： H04N1/32 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的信息隐藏方法及系统。本发明的发送方选择合适的映射参数，通过映射函数将待发送的秘密信息映射为秘密张量，输入结构生成器中生成结构编码；生成器据结构编码和纹理编码生成载密图像；将该载密图像发送至接收方；接收方接收到载密图像后输入进编码器提取结构编码；使用提取器恢复秘密张量，使用秘密信息与秘密张量之间的映射函数逆向恢复秘密信息。结构编码和纹理编码分别相对独立地控制载密图像的结构特征和纹理特征，同时通过采样不同的纹理编码，生成的载密图像具有不同的纹理特征，对于相同的秘密信息，也可以生成视觉效果存在巨大差异(56)对比文件Zhen Wang;Zhen Zhang;JianhuiJiang.Multi-Feature Fusion based ImageSteganography using GAN《.2021 IEEEInternational Symposium on SoftwareReliability Engineering Workshops(ISSREW)》.2022,280-281.
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公开(公告)号：CN117197166B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311461228.6
申请日：2023-11-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06T7/12 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06T7/187 , G06V10/40 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法，包括获取息肉图像数据信息并标注；进行息肉边缘提取和息肉邻域提取得到息肉区域边缘标签和息肉区域邻域标签；进行随机数据增强得到训练数据集；构建得到息肉图像分割初始模型并采用训练数据集训练得到息肉图像分割模型；采用息肉图像分割模型进行实际的息肉图像分割。本发明还公开了一种包括所述基于边缘和邻域信息的息肉图像分割方法的系统。本发明不仅能够实现息肉图像的分割，而且分割准确性更好，分割边缘更加清晰，可靠性更高，精确性更好，分割效果更好。(56)对比文件Zailiang Chen等.FDCT: Fusion-GuidedDual-View Consistency Training for semi-supervised tissue segmentation on MRI.《Computers in Biology and Medicine》.2023,第106908页.魏晓雍等.基于分割融合算法的WCE 过曝光图像修正研究《.通信技术》.2021,第54卷(第5期),第1095-1102页.Yeganeh Jalali等.ResBCDU-Net: A DeepLearning Framework for Lung CT ImageSegmentation《.sensors》.2021,第1-24页.
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公开(公告)号：CN116129082B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310203413.9
申请日：2023-03-06
申请人： 中南大学
IPC分类号： G06T17/20 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本申请涉及一种面向无人货柜的TIN‑NeRF新视角图像标注方法，包括依次进行的如下步骤：利用无人货柜的3D摄像头构建目标物体的表面点云，将点云所在空间划分为三维格网体元；采用三角剖分算法建立目标物体三维格网体元的不规则三角网表示；将不规则三角网表示的目标物体图像用于训练神经辐射场网络，建立目标物体的神经辐射场表示；选取多个视角中其中任一视角进行标注，并采用布尔莎七参数模型获得其他视角下的标注框参数。将不规则三角网与神经辐射场结合，能够在得到一个表征物体表面的点云基础上构建不规则三角网，利用不规则三角网做代理，可以迅速找到物体表面，从而实现新视角场景的快速渲染。
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