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公开(公告)号：CN119443314A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411509551.0
申请日：2024-10-28
Applicant: 四川大学
IPC: G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/2113
Abstract: 本发明公开了一种基于混合机器模型的洪水预测方法，包括以下步骤：步骤1：获取洪水信息，构建数据集，包括测试集和训练集；对数据集进行预处理；步骤2：构建基于CatBoost模型和RF模型的混合机器模型；步骤3：对混合机器模型进行训练，采用训练后的混合机器模型进行洪水预测，得到预测结果；本发明将CatBoost模型和RF模型构成混合机器模型，保证了其预测的有效性；通过加性解释SHAP值的迭代特征重要性进行选择；经过迭代的特征重要性选择过程后，通过找到模型训练性能显著下降的膝点或模型训练性能最佳的最小点来最终确定选定的特征，该特征选择测量可以减少模型训练的时间，并且预测准确率提高。
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公开(公告)号：CN117710242B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311769766.1
申请日：2023-12-20
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种抗光照和运动干扰的非接触式生理参数提取方法，包括以下步骤：步骤1：根据视频图像定位人体区域获取前景感兴趣区域，框选背景非人体区域得到背景感兴趣区域；步骤2：进行预处理；步骤3：构建前景信号模型和背景信号模型，联合前景信号模型和背景信号模型得到消除环境光照干扰的生理信号；步骤4：构建前景信号时空图和背景信号时空图；步骤5：将前景信号时空图和背景信号时空图堆叠得到时空图，输入网络层，得到去除环境光照变化的特征图；步骤6：将特征图输入神经网络得到所需生理参数；本发明测量心率和呼吸率都具有较高准确性，采用的多生理信号测量方法具有更广泛的实际应用范围；同时具有良好的泛化性。
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公开(公告)号：CN117710242A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311769766.1
申请日：2023-12-20
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种抗光照和运动干扰的非接触式生理参数提取方法，包括以下步骤：步骤1：根据视频图像定位人体区域获取前景感兴趣区域，框选背景非人体区域得到背景感兴趣区域；步骤2：进行预处理；步骤3：构建前景信号模型和背景信号模型，联合前景信号模型和背景信号模型得到消除环境光照干扰的生理信号；步骤4：构建前景信号时空图和背景信号时空图；步骤5：将前景信号时空图和背景信号时空图堆叠得到时空图，输入网络层，得到去除环境光照变化的特征图；步骤6：将特征图输入神经网络得到所需生理参数；本发明测量心率和呼吸率都具有较高准确性，采用的多生理信号测量方法具有更广泛的实际应用范围；同时具有良好的泛化性。
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公开(公告)号：CN116958885B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311207315.9
申请日：2023-09-19
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提供了一种基于阅读视野的矫正眼镜佩戴舒适度评价方法和系统，涉及图像分析和处理领域。本发明提供的矫正眼镜的佩戴舒适度评价方法和评价系统，整套方案可行性高，可通过采集和输入受试者在佩戴眼镜进行阅读过程中的人像视频数据，自动提取眼睛中心点与眼镜镜片中心点并自动输出镜片评分进行舒适度评价，得分越高说明镜片越能为受试者提供清晰舒适的视野，从而为配镜师提供参考，帮助进一步设计和改良光学框架式矫正眼镜。本发明的技术方案对图像中的眼睛中心点与眼镜中心点识别准确度高，评价计算方法合理高效，适用于各种配镜场合下的佩戴舒适度自动计算和评价，可以有效提升对佩戴舒适度的客观评分准确度，方案高效实用客观准确。
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公开(公告)号：CN113712526B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202111159657.9
申请日：2021-09-30
Applicant: 四川大学
Abstract: 本申请提供一种脉搏波提取方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标视频；其中，所述目标视频中包含有待检测对象；对所述目标视频进行提取，获得初始血容量脉冲BVP信号；对所述初始BVP信号进行截取，获得子信号；根据自适应chirp模式分解算法将所述子信号进行分解，得到多个模态函数分量IMF；对所述多个IMF进行频域分析，获得所述待检测对象的脉搏波信号。本申请实施例中，通过自适应chirp模式分解算法对子信号进行分解，获得的IMF对噪声有足够的稳健性，能够很好地分离子信号与噪声的模态函数分量，使得脉搏波重构算法具有抗干扰能力，从而进一步提高提取脉搏波信号的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108734658B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810471844.2
申请日：2018-05-16
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明实施例提供一种高分辨率图像的重建方法及系统。方法包括：根据待重建图像、全变分正则项和分数阶全变分正则项构建目标图像的约束函数；根据待重建图像的平滑纹理特征确定分数阶；根据约束函数对目标图像进行近端映射获得去躁函数并利用变量分裂法和算子分裂法获得去躁函数对应的第一子公式和第二子公式；利用偏差原理获得全变分正则项对应的第一正则化参数和分数阶全变分正则项对应的第二正则化参数；根据第一正则化参数计算获得第一子公式中的第一子变量，根据第二正则化参数计算获得第二子公式中的第二子变量；根据第一子变量和第二子变量重建获得所述目标图像。所述系统用于执行所述方法。本发明实施例提高了重建的高分辨率图像的质量。
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公开(公告)号：CN110335276A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910622541.0
申请日：2019-07-10
Applicant: 四川大学
Abstract: 本申请的实施例提供一种医学图像分割模型、方法、存储介质及电子设备。模型包括：输入层、复合U型卷积网络和图像输出层，所述输入层用于输出包含对应不同采样程度的特征图至复合U型卷积网络；所述复合U型卷积网络包括至少两个通过串联方式和跳跃连接方式连接的U型卷积网络，用于对特征图进行处理后输出至所述图像输出层；所述图像输出层，用于根据所述复合U型卷积网络输出的特征图确定出分割后的图像并输出。通过结合输入层输出的采样程度不同的特征图，能够提取图像的更丰富的特征，而通过跳跃连接的方式连接两个U型卷积网络，能够实现特征复用，进一步丰富特征，使得模型对图像的分割更加准确。
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公开(公告)号：CN106713368A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710134262.0
申请日：2017-03-08
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种身份验证方法及装置，涉及网络安全领域。客户端获取用户的人脸图像并将该人脸图像上传至服务端，服务端接收人脸图像并向客户端发送图像集，该图像集包括与人脸图像关联的预设图像，客户端显示预设图像并获取用户对预设图像进行响应的眼动数据，客户端将获取的眼动数据上传至服务端，服务端将眼动数据与预设的眼动数据进行比对，当获取的眼动数据满足预设规则时，通过身份验证。上述方法通过双向身份验证的方式，可解决现有身份认证系统的单向核对验证方式存在的缺陷，通过验证图像集内是否含有预设图像来判断即将访问的服务器是否为虚假服务器，从而避免被虚假服务器骗取个人信息，且密码暗藏在图像中不易被偷窥。
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公开(公告)号：CN106108932A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610579394.X
申请日：2016-07-21
Applicant: 四川大学
IPC: A61B6/03
CPC classification number: A61B6/037 , A61B6/4225 , A61B6/469 , A61B6/50 , A61B6/5229 , A61B6/5258
Abstract: 本发明一种全自动肾脏感兴趣区提取装置与方法，涉及医疗仪器领域。该全自动肾脏感兴趣区提取装置与方法，通过依据水平集C‑V模型算法对所述初步感兴趣区进行初步分割，并提取疑似感兴趣区；再依据所述疑似感兴趣区计算肾脏身体比参数；最后依据预设的先验模板约束的水平集C‑V模型算法以及所述肾脏身体比参数对所述疑似感兴趣区进行再次分割，从而获得第一肾脏感兴趣区。该全自动肾脏感兴趣区提取装置与方法可实现自动化得到最终的肾脏感兴趣区(即第一肾脏感兴趣区)，无需依赖医生手动勾画或者依据检测到的初步感兴趣区对肾脏感兴趣区再次进行修改，获取的肾脏感兴趣区图像没有主观差异，精确度与效率高。
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