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公开(公告)号：CN114587318A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210274830.8
申请日：2022-03-18
申请人： 五邑大学 , 北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要： 本发明公开了一种呼吸心率监测方法、系统及存储介质，其中呼吸心率监测方法包括向目标对象发射无线波，并接收回波信号；从回波信号确认目标对象的目标回波信号；对目标回波信号相位解缠和相位差分计算，得到差分值；将差分值滤波，得到呼吸信号和心跳信号；对呼吸信号谱估计得到呼吸频率；对心跳信号运动占据片段消除得到消除信号，对消除信号谱估计得到心跳频率；能有效去除干扰，提高了心跳频率和呼吸频率的检测准确性。
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公开(公告)号：CN111831956B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010548112.6
申请日：2020-06-16
申请人： 五邑大学
摘要： 本发明公开了一种高自由度类不平衡性损失函数的调整方法和存储介质，包括：采用标准交叉熵损失函数来对训练网络进行训练；根据收敛后的所述训练网络计算所述标准交叉熵损失函数的梯度模长；根据所述梯度模长来选择梯度均衡损失函数或者自适应调整权重损失函数；其中，所述梯度均衡损失函数用于均衡batch数据内落入所述梯度模长中每个区间的数量；所述自适应调整权重损失函数用于使每个所述batch数据自适应调整权重。本发明实施例可以根据数据集的特点自适应选取损失函数，然后在网络训练过程中再次自适应调整权重来充分学习图像特征，尤其是学习难度较大的样本，能够在充分利用有限数据资源的前提下有效解决类别不平衡问题。
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公开(公告)号：CN113538654B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110653092.3
申请日：2021-06-11
申请人： 五邑大学
摘要： 本发明实施例提供了一种颅骨植入物图像生成方法、装置和计算机可读存储介质，包括：获取缺陷颅骨的颅骨三维图像；对所述颅骨三维图像进行预处理，得到三份不同维度的颅骨二维图像切片；搭建基于注意力和残差结构的U‑Net网络；将三份所述颅骨二维图像切片分别输入到三个结构相同的所述U‑Net网络，得到三份颅骨植入物二维图像切片；将三份所述颅骨植入物二维图像切片进行合成，得到与所述缺陷颅骨的缺陷位置所对应的颅骨植入物三维图像。相对于现有技术，本发明实施例的技术方案，能够较好的设计出精细的颅骨植入物，有效提高了颅骨植入物设计的精度。
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公开(公告)号：CN112116606B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202011054093.8
申请日：2020-09-29
申请人： 五邑大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种脑肿瘤图像分割方法、系统及计算机可读存储介质，所述脑肿瘤图像分割方法包括：获取脑肿瘤图像，并对所述脑肿瘤图像进行预处理，得到预处理图像；构建基于分阶段式残差结构的U‑Net3+网络模型；其中，所述U‑Net3+网络模型使用FRN标准化层；输入所述预处理图像至所述U‑Net3+网络模型中进行训练，得到脑肿瘤分割图像。本发明能够较准确地提取脑肿瘤图像中的特征，有效提高了脑肿瘤图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN111833356B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202010543134.3
申请日：2020-06-15
申请人： 五邑大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了脑部胶质瘤图像分级方法、装置及存储介质，对输入的脑部胶质瘤图像作归一化处理和作感兴趣区域的增强处理，提高鲁棒性和分级的准确性；基于弱监督原理的掩膜处理能精准地为脑部胶质瘤图像中脑部胶质瘤对应的区域加上掩膜，进一步提高鲁棒性和分级的准确性，进而减少了对大量有真值标签的训练样本数据的依赖性；通过宽度学习网络避免了大规模耗时的网络训练，解决了获取更高精度时，增加网络层数而导致梯度消失和训练缓慢的问题。
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公开(公告)号：CN110084238B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910278800.2
申请日：2019-04-09
申请人： 五邑大学
IPC分类号： G06V40/14 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于LadderNet网络的指静脉图分割方法、装置和存储介质。对指静脉图像进行预处理得出预处理图像，从预处理图像中随机选取一个点作为子块中心点并生成子块图像，从所述子块图像中获取静脉纹路作为网络训练的金标准，将子块图像和静脉纹路同时输入至LadderNet网络中完成特征提取。本发明通过子块图像获取静脉纹路，以静脉纹路作为网络训练的金标准，在不需要静脉数据集的情况下实现特征提取，大大减少了网络的计算量，提高特征提取的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN114842471A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210560275.5
申请日：2022-05-23
申请人： 五邑大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的红细胞氧化损伤程度的获取方法，通过获取红细胞图像，对红细胞图像中的正常红细胞图像进行打标形成标签，获得正常红细胞的标签图像；将红细胞图像和正常红细胞的标签图像作为数据集，对数据集进行训练集和测试集划分，训练集和测试集都包含红细胞图像和正常红细胞的标签图像；基于U‑Net模型和YOLOv3模型，构建红细胞氧化损伤程度预测模型；采用训练集对红细胞氧化损伤程度预测模型进行训练，获得训练好的红细胞氧化损伤程度预测模型；采用测试集对训练好的红细胞氧化损伤程度预测模型进行测试，获得红细胞氧化损伤程度测试结果。本发明能够即时获得红细胞氧化损伤程度，直观的观察细胞的实时变化状态。
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公开(公告)号：CN112530453B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011355810.0
申请日：2020-11-27
申请人： 五邑大学 , 智翔科技(江门)有限公司
IPC分类号： G10L21/0208 , G10L15/22 , G10L25/24 , G10L25/30
摘要： 本发明提供一种适用于噪声环境下的语音识别方法，包括：接收语音采集设备上传的待处理带噪对话语音；对待处理带噪对话语音进行语音增强处理，以提取待处理带噪对话语音中语音特征；根据语音特征从语音识别参数值集中搜索待处理带噪对话语音的目标语音识别参数设定值；将目标语音识别参数设定值发送给语音采集设备，以使得语音采集设备根据目标语音识别参数设定值对接收到的语音数据进行语音识别。本发明的实施能够改善在各种嘈杂环境中通过麦克风输入语音信号，实现高精度自动语音识别。
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公开(公告)号：CN111259809B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202010050817.5
申请日：2020-01-17
申请人： 五邑大学
摘要： 本发明公开了基于DANet的无人机海岸线漂浮垃圾巡检系统，使用全景分割算法，不仅同时分割出图像中的背景和前景目标物体，还给每个前景目标独立的身份。通过精确的分割结果帮助无人机调整航向，实现自动规划飞行路径，同时检测海岸线中的漂浮垃圾情况，发现污染反馈定位及类别，帮助有关部门解决在长海岸线的场景下的污染巡检问题。
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公开(公告)号：CN112070282A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010847360.0
申请日：2020-08-21
申请人： 五邑大学
摘要： 本发明公开了一种阵列式排钻加工优化方法、装置、设备及存储介质，包括接收待加工孔位信息和排钻钻头信息；根据所述待加工孔位信息和所述排钻钻头信息进行计算优化处理，得到排钻加工信息；基于所述排钻加工信息，控制排钻进行加工处理，能够使得加工次数较少，排钻移动距离较短，提高排钻的加工效率。
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