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公开(公告)号：CN116824212A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310529974.8
申请日：2023-05-11
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/32 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种基于小样本学习的眼底照片分类方法，属于图片分类领域。其中，方法包括：模型训练阶段和实际应用阶段；所述模型训练阶段包括读取多个眼底图片数据和标签并进行标准化处理和增强处理；根据处理后的眼底图片数据和关系加权标签训练和构建基于小样本学习的网络模型；所述实际应用阶段包括读取未分类的眼底图片数据并进行标准化处理；将所述处理后的未分类的眼底图片数据输入所述基于小样本学习的网络模型，由模型输出分类结果。本发明所述标准化处理统一了眼底图片数据的格式，使其数据分布更加合理。本发明还使用关系加权标签改进了传统one‑hot标签，使其能更好的体现标签间的距离，也能对数据进行平衡。
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公开(公告)号：CN116385725B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310645552.7
申请日：2023-06-02
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本公开实施例涉及医学图像处理领域，提供一种眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备，方法包括：获取待分割的眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的视杯视盘分割网络模型，分割眼底图像中的视杯区域和视盘区域得到分割结果；视杯视盘分割网络模型根据以下步骤训练得到：获取多个携带有标签的样本眼底图像，将多个样本眼底图像划分为图像训练集和图像测试集；利用图像训练集分别训练预设的U‑Net网络和Segformer网络得到基于UNet‑Segformer的眼底图像视盘视杯分割神经网络模型；利用图像测试集测试眼底图像视盘视杯分割神经网络模型得到训练好的视杯视盘分割网络模型。本公开实施例可提高视盘视杯的分割精度。
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公开(公告)号：CN116385725A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310645552.7
申请日：2023-06-02
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本公开实施例涉及医学图像处理领域，提供一种眼底图像视盘视杯分割方法及装置、电子设备，方法包括：获取待分割的眼底图像；将眼底图像输入预先训练好的视杯视盘分割网络模型，分割眼底图像中的视杯区域和视盘区域得到分割结果；视杯视盘分割网络模型根据以下步骤训练得到：获取多个携带有标签的样本眼底图像，将多个样本眼底图像划分为图像训练集和图像测试集；利用图像训练集分别训练预设的U‑Net网络和Segformer网络得到基于UNet‑Segformer的眼底图像视盘视杯分割神经网络模型；利用图像测试集测试眼底图像视盘视杯分割神经网络模型得到训练好的视杯视盘分割网络模型。本公开实施例可提高视盘视杯的分割精度。
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公开(公告)号：CN118675219A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411162501.X
申请日：2024-08-23
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V40/18 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及医疗检测技术领域，特别涉及基于眼底图像的糖尿病视网膜病变小病灶检测方法及系统，包括：构建眼部动作识别模型，以预测特定眼部行为，通过语音方式提醒受测者，并自动保存特定眼部行为发生后的多张眼底图像；获取多张眼底图像，构成图像库；对图像库内的眼底图像进行预处理，使用OpenCV库检测图像黑色区域；计算黑色区域面积，设定分类阈值，通过分类阈值对多张眼底图像进行分类，区分正常眼底图像和异常眼底图像；将异常眼底图像和病变检测结果构成样品集；构建病变识别模型，通过样品集训练病变识别模型，学习眼底图像中黑色区域与病变的关系。
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公开(公告)号：CN118675219B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411162501.X
申请日：2024-08-23
申请人： 杭州聚秀科技有限公司 , 浙大城市学院
IPC分类号： G06V40/18 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及医疗检测技术领域，特别涉及基于眼底图像的糖尿病视网膜病变小病灶检测方法及系统，包括：构建眼部动作识别模型，以预测特定眼部行为，通过语音方式提醒受测者，并自动保存特定眼部行为发生后的多张眼底图像；获取多张眼底图像，构成图像库；对图像库内的眼底图像进行预处理，使用OpenCV库检测图像黑色区域；计算黑色区域面积，设定分类阈值，通过分类阈值对多张眼底图像进行分类，区分正常眼底图像和异常眼底图像；将异常眼底图像和病变检测结果构成样品集；构建病变识别模型，通过样品集训练病变识别模型，学习眼底图像中黑色区域与病变的关系。
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公开(公告)号：CN116307054B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202211684826.5
申请日：2022-12-27
申请人： 杭州聚秀科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种基于贪心算法的办公用房智能配置方法，属于资源配置技术领域；其中，本发明的配置方法包括：数据预处理、房间分配和分配后调整三个阶段；数据预处理阶段，计算各类用房数量与面积需求；房间分配阶段，在满足硬性约束要求的同时，也会尽量满足软性约束需求，生成办公用房初步配置方案；分配后调整阶段，优化调整服务用房和其他用房的分布，生成办公用房最佳配置方案，并给出方案得分；本发明主要针对下级单位申请使用办公用房的业务场景，根据单位相关的需求和系统内闲置的办公用房信息，形成相应的房间调配预案；相较于人工流程，本发明的方法更快、更合理、更准确，成本更低、标准统一更适合规范管理。
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公开(公告)号：CN116307054A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211684826.5
申请日：2022-12-27
申请人： 杭州聚秀科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种基于贪心算法的办公用房智能配置方法，属于资源配置技术领域；其中，本发明的配置方法包括：数据预处理、房间分配和分配后调整三个阶段；数据预处理阶段，计算各类用房数量与面积需求；房间分配阶段，在满足硬性约束要求的同时，也会尽量满足软性约束需求，生成办公用房初步配置方案；分配后调整阶段，优化调整服务用房和其他用房的分布，生成办公用房最佳配置方案，并给出方案得分；本发明主要针对下级单位申请使用办公用房的业务场景，根据单位相关的需求和系统内闲置的办公用房信息，形成相应的房间调配预案；相较于人工流程，本发明的方法更快、更合理、更准确，成本更低、标准统一更适合规范管理。
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公开(公告)号：CN112926392A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110101425.1
申请日：2021-01-26
申请人： 杭州聚秀科技有限公司
发明人： 韩志科
摘要： 本发明公开的属于图纸房间识别技术领域，具体为一种基于轮廓筛选的建筑平面图纸房间识别方法，该方法利用图像相关算法识别出图纸上的所有轮廓，然后对图纸上所有被检测出的轮廓进行筛选，使用一些过滤规则，排除不符合要求的一些干扰轮廓，从而筛选出最有可能是房间的轮廓，并使用外接矩形框表示。最后继续使用非极大抑制算法筛选矩形框来获得最有可能是房间的矩形框。该方法对平面建筑图纸的房间识别具有一定的泛化能力，即可以识别不同类型的建筑平面图纸上的房间，为建筑平面图纸的房间识别提供了一种新思路。
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公开(公告)号：CN108509191A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810218478.X
申请日：2018-03-16
申请人： 杭州聚秀科技有限公司
摘要： 本发明公开一种房产管理WEB图形化方法，该方法首先绘制房产所在楼层的二维平面图并将其导入房产管理网页中或直接将房产所在楼层的二维平面的图片导入，并通过对其进行简单处理，并为各个房间添加房间基本信息、更改背景色，然后对其进行电子地图锚点标识，并将步骤二中的房间基本信息通过超链接的形式连接到电子地图的HTML中，即完成房产管理WEB图形化。本发明将房产资料图形化、信息化，便于存储和传播，能广泛应用于社会生产生活的诸多方面，有助于实现房产管理的现代化，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112926392B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110101425.1
申请日：2021-01-26
申请人： 杭州聚秀科技有限公司
发明人： 韩志科
IPC分类号： G06V30/422 , G06T7/12
摘要： 本发明公开的属于图纸房间识别技术领域，具体为一种基于轮廓筛选的建筑平面图纸房间识别方法，该方法利用图像相关算法识别出图纸上的所有轮廓，然后对图纸上所有被检测出的轮廓进行筛选，使用一些过滤规则，排除不符合要求的一些干扰轮廓，从而筛选出最有可能是房间的轮廓，并使用外接矩形框表示。最后继续使用非极大抑制算法筛选矩形框来获得最有可能是房间的矩形框。该方法对平面建筑图纸的房间识别具有一定的泛化能力，即可以识别不同类型的建筑平面图纸上的房间，为建筑平面图纸的房间识别提供了一种新思路。
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