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公开(公告)号：CN119992203A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510097300.4
申请日：2025-01-22
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06V10/26 , G06V10/74 , G16H50/20 , G16H30/40 , G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于牙周照片的牙周炎识别系统，主要用于通过牙周照片自动化识别牙周炎。系统包括五个模块：图像采集与预处理模块、多实例学习模型训练模块、分类与诊断模块、系统普通用户端以及系统专家用户端。该系统通过图像处理和目标检测技术，首先对采集的牙周照片进行预处理，排除低质量图片并裁剪出牙齿区域；然后利用多实例学习框架，结合对比损失对图像进行分类，识别牙周炎的风险等级。用户端提供直观的诊断结果，专家端则为专家提供更详细的分析信息和建议。该发明能够有效提高牙周炎的诊断精度，减轻临床工作负担，实现牙周炎的早期自动化识别，为患者提供及时有效的治疗建议。
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公开(公告)号：CN103974244A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410220918.7
申请日：2014-05-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态感知的智能终端认证方法及该智能终端，该方法首先对每个智能终端施加完全相同的环境作用，各智能终端实时采集自己的传感器特征值；之后在无线网络上依次广播，每个智能终端在接收到广播的特征值后，将接收到的特征值和自己进行相似度匹配，如果匹配成功，则生成一个共同的密钥；各个智能终端用户使用这个密钥实现数据传输。该智能终端包括多模态感知数据收集与预处理模块、数据通信模块、感知数据匹配与认证模块、密钥生成模块。利用加速度传感器和陀螺仪传感器实现多模态感知认证机制，实现智能终端在不安全的无线网络通道与临近的智能终端进行通信。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103208204A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310163033.3
申请日：2013-05-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别技术的停车场车位监控系统及其工作方法，系统主要包括射频识别阅读器、射频识别外接天线、射频识别标签、后台射频信号处理服务器。后台射频信号处理服务器又包括：车位实时检测引擎和车位导航显示界面。在此系统中，通过在空间中部署适当的射频识别标签阵列，利用标签反射的无线射频信号被铁磁屏蔽的情况下发生衰减的特性，感知停车位此时有车与否、车辆停放是否安全到位，进而为停车场管理系统提供数据参考。本发明提供一种低成本的空车位自动检测机制，为寻车位提供导航机制，以界面友好的方式实时显示空车位的个数和位置，检测车辆是否停放安全。
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公开(公告)号：CN103208204B
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201310163033.3
申请日：2013-05-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频识别技术的停车场车位监控系统及其工作方法，系统主要包括射频识别阅读器、射频识别外接天线、射频识别标签、后台射频信号处理服务器。后台射频信号处理服务器又包括：车位实时检测引擎和车位导航显示界面。在此系统中，通过在空间中部署适当的射频识别标签阵列，利用标签反射的无线射频信号被铁磁屏蔽的情况下发生衰减的特性，感知停车位此时有车与否、车辆停放是否安全到位，进而为停车场管理系统提供数据参考。本发明提供一种低成本的空车位自动检测机制，为寻车位提供导航机制，以界面友好的方式实时显示空车位的个数和位置，检测车辆是否停放安全。
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公开(公告)号：CN119993458A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510097299.5
申请日：2025-01-22
IPC: G16H50/20 , G16H30/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于不完全监督信息的多维度牙周炎识别和检测方法，首先，获取标注的牙周疾病图像，排除掉无法识别的图像并将剩余图像中需要识别的部分裁剪出来，并根据牙龈是否发炎和牙周退缩程度两个维度对图像进行分类；接着，基于多维度分类模型估计全部样本的标签分布，并用于修改每个类别数据的训练损失；然后，基于多维度分类模型对无标注牙周炎图像数据生成伪标签，并将通过估计现有参数的类别偏差来获取更精准的伪标签，利用矫正标签重新训练模型；最后，利用训练好的模型生成图像对应的最终标签，得到最终的识别结果。本发明利用半监督学习的框架，在仅有少量标注数据且数据类别不均衡的场景下，通过估计标签分布得到无偏损失，并通过估计类别偏差来矫正伪标签，解决了类别不均衡和标注数据有限两个问题，能使模型达到较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN118351367A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410462765.0
申请日：2024-04-17
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开一种基于迁移学习的牙周疾病图像分类方法和系统，包括患者牙周图像的识别与筛选、牙周图像的预处理和数据集制作、预训练模型的获取、基于迁移学习的深度模型训练和更新。首先，获取医院实际拍摄的患者照片序列，并从中识别出患者的牙周正面照片，对识别出的数据进行预处理；然后，基于迁移学习方法，利用牙周数据对预训练模型进行训练与微调，最终得到一个具有泛化性的预测模型。本发明利用迁移学习的方法，使得深度模型在少量数据上仍能达到很好的分类准确率，从而降低数据收集的难度，提升牙周疾病图像识别与分类的准确率。基于端到端的思想，面向原始图片序列自动进行目标图片的识别与预测，从而降低医生的工作量，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119693544A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411747555.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国移动紫金(江苏)创新研究院有限公司 , 中国移动通信集团江苏有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 南京大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06T7/70 , G06T7/80
Abstract: 本发明提供了一种三维高斯喷溅重建方法及相关设备，所述方法包括：对获取的图像序列进行分组处理，得到多个图像对，图像序列包括多个未标定姿态的图像，多个图像对中任一图像对包括图像序列中的两个图像；基于多个图像对确定的成对点图和成对点图关联的置信图，获取全局点云和相机姿态；基于相机姿态对初始化的三维高斯椭球的参数进行迭代训练，得到三维高斯模型，初始化的三维高斯椭球为根据全局点云对预设三维高斯椭球进行初始化处理后得到的，三维高斯模型用于完成新视角合成任务。提高了点云初始化的鲁棒性，保证了无论在稠密还是稀疏情况下点图的数量都在速度和内存上保持高效，实现高质量的三维重建和新视角合成。
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