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公开(公告)号：CN117197448A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310583270.9
申请日：2023-05-23
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种二维图像牙菌斑自动分割方法及系统，涉及计算机视觉和图像处理技术领域。通过将输入图像的上下文信息进行编码并且送入由自注意力机制以及Kmeans聚类所组成的编码器模块。将编码后的图像上下文信息输入编码器模块之后会获得自注意力图以及聚类特征图，并将两者结合获得编码后的数据，编码器编码后的数据将会被送至由多层感知机构所组成的解码器中，解码器将编码后的数据通过卷积层以及全连接层之后，输出最终的分割掩码。将图像输入到网络中进行训练，直至训练收敛，最终得到完整的模型。本发明能够自动的划分出牙齿以及牙菌斑的区域，识别精度高，并且解决了模型收敛性差、边缘细节分割效果差的问题。
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公开(公告)号：CN110490223B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910609636.9
申请日：2019-07-08
IPC分类号： G06V10/75
摘要： 本发明涉及一种数字化的牙菌斑标注方法，包括以下步骤：1)采用数码相机获取牙齿的照片A和照片B，在labelme软件中，在照片A和照片B中找出4个具有特征的标志点；2)将照片B根据4个标志点与照片A进行匹配，生成照片C；3)在labelme软件中将照片C中菌斑部分标出；4)将照片C中菌斑标记点转移到照片A中；5)根据照片B调整步骤4)获得的照片A中菌斑的轮廓，并标记出牙齿菌斑轮廓。本发明能利用数字化方法标注菌斑，能准确标记出牙齿菌斑轮廓，从而针对性地清除菌斑，使牙齿龈炎得到有效的控制。
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公开(公告)号：CN110490223A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910609636.9
申请日：2019-07-08
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种数字化的牙菌斑标注方法，包括以下步骤：1)采用数码相机获取牙齿的照片A和照片B，在labelme软件中，在照片A和照片B中找出4个具有特征的标志点；2)将照片B根据4个标志点与照片A进行匹配，生成照片C；3)在labelme软件中将照片C中菌斑部分标出；4)将照片C中菌斑标记点转移到照片A中；5)根据照片B调整步骤4)获得的照片A中菌斑的轮廓，并标记出牙齿菌斑轮廓。本发明能利用数字化方法标注菌斑，能准确标记出牙齿菌斑轮廓，从而针对性地清除菌斑，使牙齿龈炎得到有效的控制。
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公开(公告)号：CN110874578A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911119545.3
申请日：2019-11-15
申请人： 北京航空航天大学青岛研究院 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的无人机视角车辆识别追踪方法，基于无人机视角场景理解，监控以及追踪，建立高效，自适应的全景视频管理，通过强化学习的迁移学习目标跟踪方法，可以使得无人机在非监督情况下进行自适应的快速运动的车辆跟踪。结合地面摄像头数据，协同处理，借用重识别信息和算法，实现跨视角跨方位的天地协同跟踪系统，使得交通分析不再关注重复大量的视频标注工作，解放手动监控的劳动力，能够依据软件预先提供的初始化目标车辆、快速高效准确的进行自动分析与监控应用。
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公开(公告)号：CN110874578B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911119545.3
申请日：2019-11-15
申请人： 北京航空航天大学青岛研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的无人机视角车辆识别追踪方法，基于无人机视角场景理解，监控以及追踪，建立高效，自适应的全景视频管理，通过强化学习的迁移学习目标跟踪方法，可以使得无人机在非监督情况下进行自适应的快速运动的车辆跟踪。结合地面摄像头数据，协同处理，借用重识别信息和算法，实现跨视角跨方位的天地协同跟踪系统，使得交通分析不再关注重复大量的视频标注工作，解放手动监控的劳动力，能够依据软件预先提供的初始化目标车辆、快速高效准确的进行自动分析与监控应用。
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公开(公告)号：CN107680678B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201710975555.1
申请日：2017-10-18
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于多尺度卷积神经网络甲状腺超声图像结节自动诊断系统，包括：甲状腺结节由粗到精的结节分类模块、甲状腺结节区域自动检测模块和甲状腺结节精分类模块；通过多尺度的特征融合的卷积神经网络提取不同感知区域的大小的特征，从而结合局部和全局的信息提取结节的上下文语义特征对甲状腺结节进行自动定位。本发明通过多尺度的由粗到精的神经网络的特征提取并通过设计金字塔结构的多尺度精分类AlexNet，能够准确的预测病灶的位置和良恶性发生的概率，可以辅助医生进行甲状腺病灶的诊断，提高诊断的客观性，具有实时性好，准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN107680678A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710975555.1
申请日：2017-10-18
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提供一种基于多尺度卷积神经网络甲状腺超声图像结节自动诊断系统，包括：甲状腺结节由粗到精的结节分类模块、甲状腺结节区域自动检测模块和甲状腺结节精分类模块；通过多尺度的特征融合的卷积神经网络提取不同感知区域的大小的特征，从而结合局部和全局的信息提取结节的上下文语义特征对甲状腺结节进行自动定位。本发明通过多尺度的由粗到精的神经网络的特征提取并通过设计金字塔结构的多尺度精分类AlexNet，能够准确的预测病灶的位置和良恶性发生的概率，可以辅助医生进行甲状腺病灶的诊断，提高诊断的客观性，具有实时性好，准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN118069507A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410169589.1
申请日：2024-02-06
申请人： 北京信息科技大学 , 中国电子科技集团公司信息科学研究院
摘要： 本申请公开了一种基于代码知识图谱的回归测试质量评估方法和装置，本方法和装置通过设计代码本体模型；基于所述代码本体模型，抽取被测软件的源代码中的代码实体、代码实体属性和代码实体关系，对所述源代码中的代码实体、代码实体属性和代码实体关系进行知识融合，得到所述源代码的多粒度多维度代码知识图谱，所述知识融合包括实体消歧和共指消解；基于所述代码知识图谱，通过子图搜索算法和相似度评估技术，计算回归测试中被测软件的程序代码的修改内容影响范围子图与回归测试覆盖度范围子图之间的相似度，通过预设权重对所述相似度进行归一化处理得到回归测试质量评估值。实现了高效的回归测试，对回归测试的质量实现了客观的评价。
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公开(公告)号：CN115062628A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210672329.7
申请日：2022-06-15
申请人： 北京信息科技大学
IPC分类号： G06F40/35 , G06F40/295 , G06F40/186 , G06F16/33 , G06F16/36
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的医患交流对话自动模拟方法，涉及深度学习中的自然语言处理领域，具体步骤为：获取患者输入的问题语句；利用医学领域数据集对双向编码模型进行预训练，进而对医学领域中目标领域的数据集进行微调，得到训练完成的意图识别模型，识别出问题语句中的问题意图；使用医学领域命名实体识别任务数据集对BiLSTM‑CRF模型进行训练，得到实体识别模型，识别出问题语句中的实体；基于问题意图和实体，在目标领域知识图谱中查询，得到查询结果，并进行展示。本发明可以真实自然地以多轮对话的形式模拟医生与患者之间的诊断过程，更好的帮助医生进行诊断并训练虚拟标准患者，并且可以对医生的训练和学习提供帮助。
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公开(公告)号：CN117036550A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311019036.X
申请日：2023-08-14
申请人： 北京信息科技大学
IPC分类号： G06T13/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种人体动作风格迁移方法、系统及可存储介质，应用于计算机动画及虚拟现实技术领域。包括：数据获取步骤、数据拆解步骤、数据整合步骤、数据解码步骤和对抗生成步骤。本发明通过将由内容动作的语义信息携带的内容特征与风格动作的风格进行融合以及通过构建动作编码解码网络，实现了迁移风格动作中的风格到内容动作中以及迁移后的风格具有细粒度的语义特征。
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