-
公开(公告)号：CN113793340B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111013978.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/10 , G06T7/00 , G06T11/60 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像分割神经网络及远程生物成像方法及系统。包括以下步骤：数据采集和预处理，数据的远程传输，采用截断奇异值分解方法与神经网络图像分割方法，实现远程生物体成像过程。采用奇异值分解方法进行初始重建作为神经网络的输入，而不是直接使用测量的电压值作为输入，这样使得输入与输出图像具有很高的相似性，可以极大地减少深度神经网络的训练时间并提高结果的准确率。并且在U‑Net网络的基础上，对神经网络的输入和输出添加跳层连接，并进行1×1卷积。可以有效降低训练时间，提高成像结果的质量，并且能有效解决计算机性能不足所带来的计算压力。
-
公开(公告)号：CN113781559A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111013506.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的异常匹配点剔除方法及图像室内定位方法，包括：图像采集和预处理；基于概率密度阈值异常点剔除方法，剔除异常匹配点；利用一种鲁棒的基本矩阵求解方法，求解出基本矩阵和本质矩阵；并求解相对位置，通过尺度转换，坐标转换，求解用户位置，实现基于图像的室内定位的过程。根据上述技术方案，可以有效降低图像特征误匹配点对，降低基本位姿矩阵的求解误差，并且能有效避免环境中噪声带来的干扰，提高定位准确率。
-
公开(公告)号：CN113781559B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111013506.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的异常匹配点剔除方法及图像室内定位方法，包括：图像采集和预处理；基于概率密度阈值异常点剔除方法，剔除异常匹配点；利用一种鲁棒的基本矩阵求解方法，求解出基本矩阵和本质矩阵；并求解相对位置，通过尺度转换，坐标转换，求解用户位置，实现基于图像的室内定位的过程。根据上述技术方案，可以有效降低图像特征误匹配点对，降低基本位姿矩阵的求解误差，并且能有效避免环境中噪声带来的干扰，提高定位准确率。
-
公开(公告)号：CN113793340A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111013978.8
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种图像分割神经网络及远程生物成像方法及系统。包括以下步骤：数据采集和预处理，数据的远程传输，采用截断奇异值分解方法与神经网络图像分割方法，实现远程生物体成像过程。采用奇异值分解方法进行初始重建作为神经网络的输入，而不是直接使用测量的电压值作为输入，这样使得输入与输出图像具有很高的相似性，可以极大地减少深度神经网络的训练时间并提高结果的准确率。并且在U‑Net网络的基础上，对神经网络的输入和输出添加跳层连接，并进行1×1卷积。可以有效降低训练时间，提高成像结果的质量，并且能有效解决计算机性能不足所带来的计算压力。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
