公开(公告)号：CN118982809A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410998569.5

申请日：2024-07-24

申请人： 格陆博科技有限公司

发明人： 刘兆勇 ,  顾勤冬 ,  余子祥 ,  张莉莉 ,  曹礼轩 ,  张浩楠 ,  沈晓雨

IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/32 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种结合FCW系统与改进的YOLOX‑S目标检测算法的方法，包括以下步骤：S1、采集图像数据，构建数据集；S2、对数据集进行重采样；S3、构建改进的YOLOX‑S算法模型；S4、将重采样后的数据集进行数据划分；S5、对图像数据进行类别标注；S6、对改进的YOLOX‑S算法模型训练并部署；S7、对道路目标进行采集，并进行目标检测；S8、收集车速信号，将车速通过CAN总线发出；S9、融合改进的YOLOX‑S算法与SGBM立体匹配算法，计算安全距离；S10、判断当前的安全距离，若小于安全距离则触发FCW功能。本发明采用上述的一种结合FCW系统与改进的YOLOX‑S目标检测算法的方法，能够提供精确可靠的预警信息，同时降低了传感器的购买和维护成本。

公开(公告)号：CN118968070A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411420577.8

申请日：2024-10-12

申请人： 南方医科大学南方医院

发明人： 刘昭国 ,  余昭旭 ,  唐斓 ,  马丽艳 ,  余昭胜 ,  胡宜东 ,  曾铁勇 ,  刘皓

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/00 ,  G06V10/32 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/14

摘要： 本申请提供了一种基于手术视频的肺血管动态分割方法，涉及医疗图像技术领域，解决了血管识别精确度较低的技术问题。该方法包括：通过隔帧截图方式获取原始手术视频的原始图像，并提取原始手术视频的视频帧序列；根据视频帧序列以及原始图像确定原始手术视频中相邻帧图像之间的互补信息，并基于互补信息进行超分辨率重建，得到高于预设高分辨率的手术图像；构建基于TransUNet的初始血管分割模型；利用手术图像对初始血管分割模型进行训练，得到训练后的血管分割模型；将待分割手术视频输入至训练后的血管分割模型中，通过训练后的血管分割模型对待分割手术视频中的血管进行动态分割，得到待分割手术视频中血管的实时轮廓图。

公开(公告)号：CN118898763A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411375526.8

申请日：2024-09-29

申请人： 苏州元脑智能科技有限公司

发明人： 张腾飞 ,  李茹杨 ,  张恒 ,  邓琪 ,  赵雅倩 ,  李仁刚

IPC分类号： G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/32 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种图像识别方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，通过在视觉感知模型中添加图像特征调整网络，在利用多分辨率图像样本迭代训练视觉感知模型的过程中，利用图像特征调整网络从空间维度和通道维度上将不同分辨率的图像特征调整至与基准图像特征对齐，并随着视觉感知模型对不同分辨率的感知损失值优化图像特征调整网络的参数，不仅能降低不同分辨率之间的干扰，也能使视觉感知模型在迭代训练过程中对图像特征调整带来的细节信息损失进行补偿，获得处理多种分辨率的图像的能力，得到可以处理多分辨率输入图像的视觉感知模型，能够在执行图像识别任务时对不同分辨率图像均能保证高精度的图像识别结果。

公开(公告)号：CN115131833B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202210788919.6

申请日：2022-07-06

申请人： 湖南工商大学

发明人： 陈荣元 ,  岳伦安 ,  周鲜成 ,  唐扬帆 ,  钟炎容 ,  黄少年 ,  申立智 ,  陈浪

IPC分类号： G06V40/12 ,  G06V10/24 ,  G06V10/25 ,  G06V10/32 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06T5/60 ,  G06T5/90 ,  G06N3/02

摘要： 本发明实施例中提供了一种结合手掌骨架点的掌纹ROI提取分割方法，属于图像处理技术领域，具体包括：步骤1，利用神经网络分析手掌图像，得到手掌的多个关键骨架点；步骤2，根据全部所述关键骨架点和主动形状模型，对手掌的前后景进行分离，获取手掌与背景的边界；步骤3，将手掌方向归一化，通过关键骨架点与手掌边界获取手掌的姿态，使用透视变换将手掌进行倾斜矫正；步骤4，根据倾斜矫正后手掌的骨架点获取手掌的中心矩和比例尺；步骤5，根据所述中心矩与所述比例尺截取手掌的ROI区域；步骤6，将所述ROI区域进行光照归一化。通过本发明的方案，提高了掌纹ROI提取速度、精准度和适应性。

公开(公告)号：CN118887433A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410858360.9

申请日：2024-06-28

申请人： 南京航空航天大学

发明人： 薛金凯 ,  汪雪婷 ,  陆轶 ,  康鸣翠 ,  黄晨昱 ,  刘宇轩 ,  严锦添 ,  崔节轩

IPC分类号： G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V10/32 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于改进SSD模型的实时性机坪目标检测和识别方法。通过将预处理后的数据集输入改进的SSD模型进行训练，得到训练好的模型。改进的SSD模型采用RFB‑Net300作为骨干网络，加入了batch‑normalization层，使用sub‑pixel convolution layer代替上采样，并通过MFPN模型融合低层和高层特征信息。通过引入CIoU损失函数改进了原有的损失函数。生成预测框的过程中，通过K‑means聚类算法优化先验框的大小，并计算目标物体间的距离。MFPN模型通过构建特征金字塔，实现多尺度特征融合，增强了对不同尺寸目标的检测能力。CIoU损失函数综合评估预测框与实际框之间的相似度，考虑了重叠区域、中心点距离、宽高比和尺度。通过上述改进，本发明显著提升了机坪目标检测和识别的实时性和准确性。

公开(公告)号：CN118864323A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410987504.0

申请日：2024-07-22

申请人： 西安交通大学

发明人： 林梅 ,  殷钰卓 ,  朱子良 ,  姜宇昂 ,  王秋旺

IPC分类号： G06T5/77 ,  G06T5/60 ,  G06V10/32 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本申请揭示了一种基于深度学习的流体速度场修复方法，所述方法包括：S100：获取待修复流体速度场的含有示踪粒子的图像序列；S200：对所述图像序列进行预处理；S300：对所述预处理后的图像序列进行重构；S400：基于重构后的所述图像序列对所述待修复流体速度场进行修复。本申请能够提高流体速度场修复的精度和准确性。

公开(公告)号：CN118862982A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202310487357.6

申请日：2023-04-28

申请人： 毫末智行科技有限公司

发明人： 翟芳

IPC分类号： G06N3/063 ,  G06V10/32 ,  G06V10/82

摘要： 本发明提供了一种神经网络前处理方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：输入预设格式的图像；预设所述图像的输出尺寸为目标尺寸；根据所述图像的实际尺寸和所述目标尺寸，确定所述图像的缩放比例系数；根据所述缩放比例系数和预设的归一化系数，对所述图像的多个前处理过程进行算子融合并行计算。旨在提高神经网络的前处理速度。

公开(公告)号：CN114445198B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210139825.6

申请日：2022-02-15

申请人： 南京邮电大学

发明人： 孙知信 ,  陈强强 ,  孙哲 ,  赵学健 ,  胡冰 ,  宫婧 ,  汪胡青

IPC分类号： G06Q30/0601 ,  G06F16/45 ,  G06F40/289 ,  G06V10/32 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提出了一种基于压缩与激励网络的商品分类方法，涉及商品自动化分类技术领域，主要包括一个四阶段处理方法。第一阶段为商品信息的预处理阶段，将商品信息传入预处理模型，经过预处理模型得到商品的文本数据、图像数据以及视频数据。第二阶段为特征提取阶段，针对不同的数据类型建立不同的神经网络进行特征提取。第三阶段为特征增强阶段，建立压缩激励网络，通过学习的方式获取各个通道的重要程度，依据这个重要特征对原特征进行加权，增强有用信息，抑制无用信息。第四阶段是融合输出阶段，将商品的文本特征、图像特征以及视频特征进行融合得到商品特征，建立分类器模型进行训练，输出商品分类结果，提取了商品的文本、图像、以及视频特征，将其融合为商品特征，提取到的商品特征更加准确、丰富。

公开(公告)号：CN118674724B

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202411164172.2

申请日：2024-08-23

申请人： 国网山东省电力公司聊城供电公司

发明人： 张乐 ,  岳宗勇 ,  王艳 ,  修俊瑞 ,  吕晓彤

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06V10/30 ,  G06V10/32 ,  G06T5/40 ,  G06T5/90 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了基于机器视觉的电缆沟内的电缆缺陷检测方法及系统，方法包括图像采集、图像预处理、电缆图像数据增强、电缆缺陷检测模型构建和电缆沟内的电缆缺陷检测。本发明涉及电缆缺陷检测技术领域，具体是指基于机器视觉的电缆沟内的电缆缺陷检测方法及系统，本发明通过图像采集得到电缆缺陷检测历史图像；采用图像标注、尺寸调整、图像去噪和图像对比度增强的图像预处理方法；采用深度卷积生成对抗网络模型增强电缆图像数据，丰富训练数据的同时，改善了模型的泛化能力；采用多维弱注意残差网络模型进行电缆沟内的电缆缺陷检测，通过增强对细节的捕捉能力并融合不同尺度特征，提高了检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118823544A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410723452.6

申请日：2024-06-05

申请人： 中国人民解放军海军军医大学

发明人： 于豪冰 ,  丁金峰 ,  刘小宇 ,  胡波 ,  崔名慧 ,  孟宪超 ,  宁哲

IPC分类号： G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/776 ,  G06V10/32 ,  G06T5/90 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06F18/213 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G06N3/048

摘要： 本发明公开了一种基于ResNet网络的卤代化合物高效识别方法：基于构建的训练集对改进的ResNet18网络模型进行训练，获得训练后的改进的ResNet18网络模型。将待检测卤代化合物的质谱图输入第三步获得的训练后的改进的ResNet18网络模型中，得到预测结果。本发明通过迁移学习初始化网络参数以节约训练时间和训练成本，解决了卤代化合物识别分类速度慢、准确率低的问题。