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公开(公告)号：CN109191436A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810926369.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医疗图像处理领域，具体为一种基于视觉显著性谱残差方法的低剂量CT肺结节检测算法。该算法的流程如下：(1)肺实质分割；(2)候选区提取：通过谱残差方法对肺实质部分进行显著性检测，提取具有视觉显著性的肺结节候选区；(3)特征计算；(4)候选区分类：使用C-SVM分类器对提取的肺结节候选区分类，去除假阳性样本。本发明采用谱残差方法提取候选结节可以有效地提取具有空洞，毛刺等复杂结构的结节区域，具有高检测敏感性和低假阳性，算法流程具有高可解释性，以满足实际医疗辅助系统的需要。
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公开(公告)号：CN104766316B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510146443.6
申请日：2015-03-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理技术领域，具体为一种中医望诊中新型嘴唇分割算法。其步骤为：通过对含人脸的图像采用Haar分类器进行人脸检测，获取人脸图像的上半部分皮肤作为训练数据建立脸部肤色混合高斯模型；根据脸部肤色混合高斯模型求出下半脸的肤色概率图，对肤色概率图采用迭代的方法去除非嘴唇像素，获得粗嘴唇；粗嘴唇优化处理，包括对粗嘴唇图像中的嘴唇和非嘴唇区域分别建立混合高斯模型，求出其背景概率图，对背景概率图采用Otsu进行二值化处理，采用区域增长法，中值滤波和”k‑points”方法进行细化，获得最终嘴唇轮廓。本发明提出了一种基于概率模型的方法，能够自适应地处理多样的、含复杂背景的嘴唇图像，可极大的提高嘴唇分割的准确度。
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公开(公告)号：CN104677184A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510075619.3
申请日：2015-02-12
Applicant: 上海保瑞信息科技发展有限公司 , 复旦大学
IPC: F41A33/00
Abstract: 本发明涉及军事学科训练领域，或者文化游乐领域，公开了一种射击综合训练系统。本发明中，射击综合训练系统包含多个训练单元，训练单元之间可以通过无线通信方式进行数据交互；训练单元以预设的控制方式进行控制。本发明的射击综合训练系统可以通过不同训练单元的组合，模拟各种真实场景，增加现场的实战感，可以训练对各种不同目标进行迅速判断的能力，也可以训练参训人员对复杂环境的应变能力以及心理素质，从而提高训练效果。
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公开(公告)号：CN101036838A
公开(公告)日：2007-09-19
申请号：CN200710039652.6
申请日：2007-04-19
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种具备丰富的运动自由度、并能智能控制的机器人，是一种与智能机器人紧密结合的新型学习、娱乐平台。机器人本体结构包括头颈、手臂、躯体、底座等结构，具备9个独立的运动自由度。系统采用PID反馈控制，能够精确控制伺服电机的速度，从而控制各关节的速度、方向和位置。这是一个标准的机器人学习和游戏操作交互平台，能够运行多种不同的、能和这个控制台的标准接口相兼容的应用程序，主要包括学习、游戏程序和机器人本身的学习程序。本发明将移动式的拟人机器人与学习、娱乐等相结合，用户可以通过视频、音频等信息与机器人进行交互，在学习和娱乐的过程中，机器人可以进行肢体动作和语音交流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117876288A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202211240525.3
申请日：2022-10-11
Applicant: 复旦大学附属华山医院
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/762
Abstract: 本申请提出了一种基于影像学的脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型及应用，通过对肿瘤子区域进行无监督聚类分割后提取全类影像组学特征，并从中筛选得到浸润影像组学特征，利用浸润影像组学特征训练脑胶质瘤微环境免疫状态评估模型，使其可得出肿瘤微环境下的免疫细胞的免疫细胞浸润状态，以对免疫细胞进行冷、热分型，为肿瘤微环境下的免疫细胞的分型提供一种无创式的分类方法，进而辅助医疗人员针对不同的免疫状态调制针对性的免疫治疗策略。
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公开(公告)号：CN109558877B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN201811220587.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/30 , G06T5/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于视频分析技术领域，具体为一种基于KCF的海上目标跟踪算法。本发明算法包括：（1）图像预处理：主要是对图像的去噪和去雾，获取质量较好的海面图像；（2）目标检测：海天线提取，通过改进的DPM算法获取目标位置；（3）目标跟踪：通过改进的KCF算法，对目标进行轨迹预测，实现有遮挡场景下的多目标跟踪。本发明综合不同图像处理方法性能差异，形成一套能够同时满足时间和准确率要求的算法，可在有限的计算资源下，保证较高的准确率，并实时的进行分析，极大的提高了遮挡场景下的目标跟踪成功率。
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公开(公告)号：CN115035139A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110236690.0
申请日：2021-03-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成式对抗网络的舌下脉络分割方法，用于对舌下脉络图像进行分割得到不包含噪声点且保持脉络的自然连接性的脉络分割结果，其特征在于，包括如下步骤：对舌下脉络数据集预处理得到预处理数据集；构建包括分割生成器以及判别器的生成式对抗网络模型；其中，分割生成器对训练集分割得到多个尺度不同的初始分割掩膜，判别器对初始分割掩膜判别得到初始分割掩膜真假的概率特征向量；对对抗网络模型训练优化得到应用对抗网络模型，并将其中的分割生成器作为分割网络模型，将舌下脉络图像输入分割网络模型进行分割得到脉络分割结果。通过本发明的分割方法可以有效解决舌下脉络分割结果自然连接性被破坏、产生干扰细小像素等问题。
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公开(公告)号：CN114387170A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011116700.9
申请日：2020-10-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种改善修补区域边缘不连贯现象的图像修补方法，属于计算计视觉中的图像修复领域，该方法包括：数据集的预处理、网络模型的构建、网络模型的优化、网络模型的筛选和修复待修复的残缺图像，其中网络模型的构建主要分为利用图像多分辨率信息和软性注意力机制的生成网络模型的构建和进行判别的相对判别网络模型的构建。本发明可以自动且有效地将去缺陷图片进行修复，相比于以往的方法，修复后的图像纹理更具有连贯性，画面内容更具有细节性，整体的视觉效果更加的逼真。
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公开(公告)号：CN106022337B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201610344722.8
申请日：2016-05-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于机器视觉图像处理技术领域，具体为一种基于连续边缘特征的平面目标检测方法。本发明方法包括：提取连续边缘特征、建立目标轮廓模型、基于Hough变换思想提取候选目标、对候选目标进行筛选并实现精确定位等步骤。尤其适用于在工业场景下，快速建立未知平面目标的模型并实现目标检测。本发明无需对于特定目标调整方法，可适用于各种平面目标（以及表面为平面的目标），一定程度上解决了目前视觉系统泛用能力较弱的问题。同时本发明具有较高的检测精度、高效的处理速率以及一定的抗噪能力。
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