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公开(公告)号：CN118941462A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411010405.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 中北大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于深度学习的夜间图像增强与噪声抑制一体化系统，系统包括图像预处理模块：对输入的夜间图像进行归一化处理，以提高后续处理的准确性；深度学习模型模块：利用卷积神经网络，设计一个特定于夜间图像处理的深度学习模型，模型能够自动学习图像特征，并进行自适应增强；噪声抑制模块：结合图像增强过程中的输出，设计相应的噪声抑制算法，有效去除图像中的随机噪声；该系统不仅提升了夜间图像的视觉质量，还提高了处理效率和自适应性，为夜间监控、自动驾驶、夜间摄影等领域的应用提供了强有力的技术支持，通过深度学习和图像处理技术的融合，系统展现了在夜间图像处理领域的创新能力和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN118505733A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410236208.7
申请日：2024-03-01
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/12 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种联合影像组学特征的低对比度肿瘤的水平集分割方法，包括以下步骤：步骤一：将同源的两种影像进行物理空间的统一变换，利用SPECT定位无显影剂计算机断层上的肿瘤和健康组织位置；步骤二：以肿瘤初始位置为中心不断扩大；步骤三：在组学特征的高维特征图上进行轮廓演化。本发明首先利用高增益组学特征的高维信息来重构边缘指示函数，改善肿瘤边界的可检测性；其次计算曲线内区域的高增益组学特征值作为面积项权重，自适应的调整曲线演化幅度以收敛至边界；在低对比度nceCT的数据集上的实验表明，本发明相比其他水平集模型展现出更优秀的分割精度；并且比当前针对小样本、低对比度目标分割问题的神经网络性能略强。
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公开(公告)号：CN116433654A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310585887.4
申请日：2023-05-23
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种改进的U‑Net网络实现脊柱整体分割方法，包括以下步骤；步骤一：在编码器部分通过残差特征金字塔块来捕获多尺度信息，并融合多尺度信息；步骤二，在将浅层特征和深层特征融合过程中，为抑制冗余信息的重复利用，提出了注意力跳层结构；使用注意力跳层结构将编码器部分的特征与解码器部分的特征进行融合来实现多尺度特征融合；步骤三：使用了联合损失函数在编码器部分的每一个阶段都会对特征图进行上采样到原始图像大小，并与分割结果计算损失，对分割结果进行优化，从而实现分割边缘清晰的效果。本发明实现不同扫描视野的脊柱的分割，并提高脊柱分割的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674684A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410644554.9
申请日：2024-05-23
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于Retinex模块和GAN的图像场景中光源分析网络，包括Retinex模块，光源估计生成器和鉴别器，所述的Retinex模块，光源估计生成器和鉴别器构成了光源分析总体架构；所述的Retinex模块内设置有Retinex拆分模块，还包括光源分析模块，GAN架构模块和Raw数据，所述的Raw数据主要利用相机成像传感器所采集。本发明通过Retinex模块模块从Raw数据模块中拆分出反射分量，降低场景明暗信息的干扰，随后通过设计的光源分析GAN网络对该分量进行光源分析，以更有效地捕捉图像中的光源信息，进而提升光源分析的精度；方案具有较强的竞争力；特别值得注意的是，本方案方法在主观效果和难以分析的数据上表现更为优越。
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公开(公告)号：CN119273576A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411321383.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 中北大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/60 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于局部‑全局交互Transformer的低光图像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：构建LGIT的整体结构，用于将给定的退化图像进行恢复；步骤2：Top‑N Patches选择模块，用于选择与目标patch最相关的N个patch并为后续模块提供特征输入；步骤3：Patch选择注意力Transformer模块，用于基于Top‑N Patches的信息进行全局特征聚合；步骤4：混合双门控前馈网络前馈网络MDGFF，用于进一步处理PSATB输出的特征并生成最终的去噪图像。本发明在不同尺度上有效计算patch内部和patch间的自注意力，实现对低光图像噪声的精确去除及细节恢复。
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公开(公告)号：CN216833485U
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202220853413.4
申请日：2022-04-14
Applicant: 中北大学
IPC: B60R11/04
Abstract: 本实用新型涉及一种后视镜，具体是一种三目后视镜，包括L形挂钩、卡件和梯形槽。该三目后视镜，使用时，首先将三目后视镜主体通过L形挂钩悬挂在车辆原有后视镜上，此时拉动底托，使得滑杆沿竖桶向下滑动，使得卡件低于车辆原有后视镜，从而使得三目后视镜主体的底部可以与车辆原有后视镜贴合，此时松开底托，此时在弹簧的作用下滑杆沿竖桶向上滑动，从而带动卡件抵在车辆原有后视镜上，此时L形挂钩被带动与车辆原有后视镜贴合，在梯形槽的作用下三目后视镜主体与车辆原有后视镜紧贴，此时旋转螺纹拧柄，在L形挂钩上的螺纹孔配合下，抵座抵在车辆原有后视镜上，使得三目后视镜主体与车辆原有后视镜贴合的更加紧密且固定。
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公开(公告)号：CN216352482U
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202123039093.3
申请日：2021-12-06
Applicant: 中北大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于极弱光条件下的视频降噪车载监控仪，包括安装组件和功能组件。安装组件包括机壳、阻尼转轴和安装座，阻尼转轴转动安装在机壳侧部，安装座安装在阻尼转轴的另一端，功能组件包括HDR双镜头、红外夜视镜头、显示屏、声音传感器、振动传感器和收音盘，HDR双镜头和红外夜视镜头均安装在机壳前侧，显示屏设置在机壳后侧，声音传感器、振动传感器均设置在机壳内侧，收音盘滑动设置在机壳侧部。本方案HDR双镜头和红外夜视镜头的配合。可以较为清楚记录弱光环境下的影像，通过收音盘的收放可以切换声音传感器收音范围的大小，更为清晰录取较远的声音。
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公开(公告)号：CN216336423U
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202123047338.7
申请日：2021-12-06
Applicant: 中北大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于激光SLAM的叉车控制结构，包括安装机构、升降机构和操控机构，安装机构包括上安装板、下安装板和固定块，固定块顶部与上安装板固定连接，固定块底部与下安装板固定连接，升降机构包括升降杆、连接块和铲板，升降杆滑动连接在固定块上，连接块套接在升降杆上，铲板固定连接在连接块上，操控机构包括液压缸、信号发射器、信号接收器和激光传感器，液压缸固定安装在下安装板上，液压缸上端与升降杆固定连接。本方案，通过激光传感器采集工作区域的相关情况，基于激光SLAM算法构建地图，准确性高，导航误差小，通过操控机构操控铲板升降进行叉车的运输工作，从而减少了人工操作，省时省力，提高了工作效率。
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