-
公开(公告)号：CN114998414B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210624146.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的零件三维尺寸测量方法、装置和介质，采用三维点云处理技术、桌面应用技术以及三维视觉算法等技术实现，所述方法包括：配置和调整相机拍摄环境，通过双目深度相机生成实时三维点云，或者直接读取离线三维点云数据文件；通过三维点云数据可视化技术实现零件三维点云可视化；使用分割算法完成零件目标分割；实现对零件点云模型的测量功能。本发明实施例设计了两种可进行目标零件三维测量的测量程序，用户可使用此程序，对目标零件进行初步的自动测量与指定位置的手动测量，为三维目标检测提供了方便实用的测量方法；同时使用该程序也不受目标零件摆放位置的影响，较好地解决了二维测量方法所带来的目标摆放位置问题。
-
公开(公告)号：CN115064263B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210642807.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林剪枝脑区选择的阿尔兹海默症预测方法，包括如下步骤：原始影像首先通过数据预处理，获取各个脑区的医学形态特征，并按时间序列顺序排列，得到形态特征序列；采用随机森林选择方法，对所述形态特征序列按与阿尔兹海默症疾病发展的相关度从高到低进行排序，然后选出排名靠前的形态特征数据，得到最相关特征；将最相关特征的时间序列作为输入，使用递归神经网络抽取时序特征，然后通过逻辑回归算法得到阿尔兹海默症病程发展的最相关特征的预测结果；最后将所述最相关特征的预测结果可视化。本发明提供的方法，不仅解决了阿尔兹海默症的相关特征提取与病程预测的问题，还解决了模型的可解释性问题。
-
公开(公告)号：CN115588025A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211143740.1
申请日：2022-09-20
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的自适应场景智能抠图方法、系统及介质，该方法包括，对用户输入彩色图片中的前景区域、背景区域、未知区域进行初步估计，得到前景区域图片、背景区域图片、未知区域图片；分别对前景区域图片和背景区域图片进行色彩分析，得到前景区域像素色彩模型和背景区域像素色彩模型；分别对前景区域图片和背景区域图片进行多尺度分析，得到前景区域图片多尺度模型和背景区域图片多尺度模型；根据前景区域像素色彩模型、背景区域像素色彩模型和前景区域图片多尺度模型、背景区域图片多尺度模型以及用户输入彩色图片对未知区域图片的像素点逐个进行分类，得到精细化前景图片。本发明可实现精细化前景分割，准确高效的抠图。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115064263A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210642807.X
申请日：2022-06-08
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林剪枝脑区选择的阿尔兹海默症预测方法，包括如下步骤：原始影像首先通过数据预处理，获取各个脑区的医学形态特征，并按时间序列顺序排列，得到形态特征序列；采用随机森林选择方法，对所述形态特征序列按与阿尔兹海默症疾病发展的相关度从高到低进行排序，然后选出排名靠前的形态特征数据，得到最相关特征；将最相关特征的时间序列作为输入，使用递归神经网络抽取时序特征，然后通过逻辑回归算法得到阿尔兹海默症病程发展的最相关特征的预测结果；最后将所述最相关特征的预测结果可视化。本发明提供的方法，不仅解决了阿尔兹海默症的相关特征提取与病程预测的问题，还解决了模型的可解释性问题。
-
公开(公告)号：CN114092542B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111386566.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 华侨大学 , 雅马哈发动机(厦门)信息系统有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于二维视觉的螺栓测量方法以及系统，方法包括：将待测量图像进行预处理，得到螺栓所在区域图像；对所述螺栓所在区域图像进行螺栓尺寸测量，得到螺栓的尺寸；根据所述螺栓的尺寸，与标准尺寸进行对比，判断螺栓是否合格；经测试，算法执行时间在毫秒级别，精度可达毫米级别，解决现有的视觉螺栓测量精度不高、测量细节不够、无法进行螺栓质量评估的问题。
-
公开(公告)号：CN115908417A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310018767.6
申请日：2023-01-06
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/762
Abstract: 本发明基于无监督的金属螺栓视觉分割方法和系统，对采集的金属螺栓图进行卷积神经网络特征提取，得到高抽象特征图和低抽象特征图；对前景特征矩阵、背景特征矩阵进行点乘操作，并进行逻辑回归运算，得到包含金属螺栓主体的概率分布矩阵，在每个二维空间位置上根据其对应类别概率分布进行加权求和计算，得到联合特征图；利用低抽象特征图与联合特征图进行互信息迭代计算，互信息趋于最大化，从而优化特征图的表征，得到精细化的金属螺栓主体分割结果；本发明在经过上述无监督的学习后，可以对进行螺栓主体提取的图片区分出反光区域和阴影区域，从而有效地解决阴影、反光的干扰而无需额外地进行人为标注。
-
公开(公告)号：CN114998414A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210624146.8
申请日：2022-06-02
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云数据的零件三维尺寸测量方法、装置和介质，采用三维点云处理技术、桌面应用技术以及三维视觉算法等技术实现，所述方法包括：配置和调整相机拍摄环境，通过双目深度相机生成实时三维点云，或者直接读取离线三维点云数据文件；通过三维点云数据可视化技术实现零件三维点云可视化；使用分割算法完成零件目标分割；实现对零件点云模型的测量功能。本发明实施例设计了两种可进行目标零件三维测量的测量程序，用户可使用此程序，对目标零件进行初步的自动测量与指定位置的手动测量，为三维目标检测提供了方便实用的测量方法；同时使用该程序也不受目标零件摆放位置的影响，较好地解决了二维测量方法所带来的目标摆放位置问题。
-
公开(公告)号：CN114092542A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111386566.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 华侨大学 , 雅马哈发动机(厦门)信息系统有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于二维视觉的螺栓测量方法以及系统，方法包括：将待测量图像进行预处理，得到螺栓所在区域图像；对所述螺栓所在区域图像进行螺栓尺寸测量，得到螺栓的尺寸；根据所述螺栓的尺寸，与标准尺寸进行对比，判断螺栓是否合格；经测试，算法执行时间在毫秒级别，精度可达毫米级别，解决现有的视觉螺栓测量精度不高、测量细节不够、无法进行螺栓质量评估的问题。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.023 seconds)
