公开(公告)号：CN112634243B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202011578982.4

申请日：2020-12-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李玲 ,  王佳文 ,  孔庆阳 ,  梁楫坤 ,  黄玉兰 ,  张海蓉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V20/69 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种强干扰因素下基于深度学习的图像分类识别系统；其中检测统计模块用于采集完整的细胞原图像，并对该细胞原图像进行逐块显示，根据细胞识别模块识别出的细胞类别及个数生成报告；细胞分割模块采用Unet网络细胞轮廓分割模型对观察窗口内显示的图像中细胞进行识别和分割，每处理完一个观察窗口，就将其输入细胞识别模块，直至处理完全部观察窗口；细胞识别模块采用SSD目标检测网络模型对细胞分割模块从观察窗口内识别并分割出的细胞进行定位以及识别；对显微镜下白细胞图像进行分析，辅助临床医生准确高效完成白细胞分类识别统计，提高准确率及判断精度，能够有效降低噪声干扰，提升分类识别效果。

公开(公告)号：CN112634243A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011578982.4

申请日：2020-12-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李玲 ,  王佳文 ,  孔庆阳 ,  梁楫坤 ,  黄玉兰 ,  张海蓉

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种强干扰因素下基于深度学习的图像分类识别系统；其中检测统计模块用于采集完整的细胞原图像，并对该细胞原图像进行逐块显示，根据细胞识别模块识别出的细胞类别及个数生成报告；细胞分割模块采用Unet网络细胞轮廓分割模型对观察窗口内显示的图像中细胞进行识别和分割，每处理完一个观察窗口，就将其输入细胞识别模块，直至处理完全部观察窗口；细胞识别模块采用SSD目标检测网络模型对细胞分割模块从观察窗口内识别并分割出的细胞进行定位以及识别；对显微镜下白细胞图像进行分析，辅助临床医生准确高效完成白细胞分类识别统计，提高准确率及判断精度，能够有效降低噪声干扰，提升分类识别效果。

公开(公告)号：CN112833780A

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN202011626244.2

申请日：2020-12-31

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李玲 ,  王佳文 ,  王霁 ,  孔庆阳 ,  孟姝宇 ,  曹羿晗

IPC: G01B11/00 ,  G01B11/02 ,  G01B11/06

Abstract: 本发明属于深度学习以及增强现实技术领域，具体涉及一种基于移动智能终端以及ARCore的非接触式快递包裹体积测量方法；利用摄像头捕获被测物体实时画面，结合角度传感器或气压传感器测量数据，计算出被测物体的高度；通过ARCore以及摄像头获取被测物体所处平面，计算被测物体各个边长，使用边长数据以及高度数据获得物体的体积信息，并显示体积框架信息；通过本发明可以辅助快递打包工作并准确高效完成物体体积测量，对于多边形物体体积测算以及非接触快速测量具有特殊重要的意义，此方案具有更高的时效性和普及性，操作简单，成本低廉，具有很大的使用性价值。