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公开(公告)号：CN117036695A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310910962.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种基于光滑性约束的深度神经网络图像分割方法，采用基于曲线演化的光滑性损失计算方法作为神经网络分割模型的损失函数，本发明损失函数首先将分割标签转换为符号距离函数，提出了基于距离惩罚的内容损失度量，对于分割错误的像素点，其损失大小与距离标签边界的距离正相关，有效避免了出现误分割的小区域；然后，提出了无监督的长度损失度量，该度量基于水平集方法最小化预测Mask的边界长度，保证分割结果的光滑性。最后，为了解决由于长度损失函数可能过度约束导致预测图中分割目标消失从而误分的情况，提出了面积弥补损失度量，来为分割图像的过程中提供一个向外的“弥补”损失。
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公开(公告)号：CN113496482B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110559673.0
申请日：2021-05-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种毒驾试纸图像分割模型、定位分割方法及便携式装置，其中，图像分割模型采用编码器‑解码器网络架构；在编码器网络部分，首先采用单层卷积提取图像特征，之后将图像特征逐渐传递至后续的三个采用跳层连接的卷积块ConvBlock，三个卷积块ConvBlock都由两组滑动步长为1的卷积层组合而成；在解码器网络部分，包括五个上采样组；定位分割方法包括：先进行网络模型训练，而后将待测原始图像作为输入图像，输入已训练好的网络模型，输出该图像中有效试纸区域；便携式装置，包括用于对检测试纸进行拍摄获取原始图像的摄像头和用于根据已训练好的毒驾试纸图像分割模型输出该图像中有效试纸区域的图像识别装置。
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公开(公告)号：CN113496482A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110559673.0
申请日：2021-05-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种毒驾试纸图像分割模型、定位分割方法及便携式装置，其中，图像分割模型采用编码器‑解码器网络架构；在编码器网络部分，首先采用单层卷积提取图像特征，之后将图像特征逐渐传递至后续的三个采用跳层连接的卷积块ConvBlock，三个卷积块ConvBlock都由两组滑动步长为1的卷积层组合而成；在解码器网络部分，包括五个上采样组；定位分割方法包括：先进行网络模型训练，而后将待测原始图像作为输入图像，输入已训练好的网络模型，输出该图像中有效试纸区域；便携式装置，包括用于对检测试纸进行拍摄获取原始图像的摄像头和用于根据已训练好的毒驾试纸图像分割模型输出该图像中有效试纸区域的图像识别装置。
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公开(公告)号：CN119601220A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411752908.8
申请日：2024-12-02
Applicant: 郑州大学
IPC: G16H50/20 , A61B5/349 , A61B5/352 , A61B5/364 , A61B5/00 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/091 , G06N3/098 , G16Y10/60 , G16Y20/40 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明涉及医疗诊断领域，具体公开了一种基于深度联邦主动学习的心律不齐诊断系统，包括：数据收集模块，用于从多个物联网客户端设备收集心电图(ECG)数据，所述物联网客户端设备包括但不限于可穿戴设备和移动健康监测应用；数据预处理模块，用于对收集到的心电图数据进行预处理，包括信号去噪、滤波以及特征提取；本发明通过采用轻量级卷积神经网络作为ECG特征提取模型，结合心跳和RR间隔向量构建二维张量作为输入，系统能够更准确地提取ECG信号中的关键特征，从而提高心律失常诊断的准确性，受限softmax分类器的设计有效解决了标签分布偏移问题，使得模型在不同客户端之间的稳定性和准确性得到提升。
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公开(公告)号：CN115187455A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210657537.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种用于压缩图像的轻量级超分辨率重建模型及系统，轻量级超分辨率重建模型包括：将HR图像的特征表示与C‑LR图像一起在压缩伪影去除子模块中进行训练；其中，HR图像的特征表示是使用VGG预训练模型从HR图像中提取出的特征表示；图像超分辨子模块将压缩伪影去除子模块复原出的LR图像作为输入，通过残差信息蒸馏网络来进行图像超分辨率。本发明通过构建轻量级超分辨率重建网络，设计目标函数和损失函数，加入特征表示来提升重建图像的细节，提升重建图像的质量，最终高清的高分辨率图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108564126B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201810353922.9
申请日：2018-04-19
Applicant: 郑州大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/84 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种融合语义控制的特定场景生成方法，包括选取若干物品图以及多个包含该物品的不同特定场景图片；根据特定场景图片中特定场景的特点制作不同的属性标签，将特定场景图片裁剪处理后，获得训练样本；构建由判别器与生成器组成的条件生成式对抗网络；将物品图与标签一起作为输入，输入到生成器中，生成标签所描述的特定场景图；包含物品的特定场景图作为目标场景图，将由生成器生成的标签所描述的特定场景图、目标场景图、物品图及标签一同输入到判别器中，判别器通过条件对抗网络进行模型训练；将待处理的同类物品图及想要得到的场景以标签形式输入训练好的模型即可获得对应的场景图像。
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公开(公告)号：CN116682135A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310058537.2
申请日：2023-01-18
Applicant: 郑州大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 发明提供一种安全帽佩戴识别模型、识别方法、识别系统，识别模型采用以下步骤训练而得：拍摄工地员工安全帽佩戴视频数据并且截取不同帧数下的图片数据；使用labelme工具标注图片数据，分为hat、person两类，并将标签数据转化为VOC格式的数据集；使用数据增强方法扩充数据集，其中，Mosaic方法通过4张图像的随机拼接再缩放至相同输入尺寸大小，Mixup方法通过叠加不同图像方式模拟遮挡目标的效果；依据AC‑YOLOX识别模型构建识别网络；将数据集输入到AC‑YOLOX识别模型中进行训练和测试，按照7:1:2比例细化为训练集、测试集、验证集，最终得到AC‑YOLOX识别模型的模型文件。
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公开(公告)号：CN115171876A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210653990.3
申请日：2022-06-10
Applicant: 郑州大学
IPC: G16H50/20 , G16H15/00 , A61B5/318 , A61B5/346 , G06N3/04 , G06F40/103 , G06F40/126 , G06F40/163 , G06F40/191 , G06F40/232 , G06F40/247 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种根据12导联心电信号生成中文报告的方法及系统，所述方法包括：步骤1，数据预处理；步骤2，将经过预处理的12导联心电信号先经过一维卷积进行维度扩充，再经过8层MLP‑Mixer中的Mixer块进行心电信号特征提取；步骤3，使用Transformer中的编码器作为后验知识嵌入的主干网络进行后验知识嵌入；步骤4，使用3层Transformer中的解码器作为生成中文报告的主干网络进行中文报告生成。本发明系统只需要输入12导联的心电信号就可以生成包含病情特征的中文报告，让医生获取更详细的病人病情信息，辅助医生进行医学诊断，从而降低人力成本。
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公开(公告)号：CN109882999A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201811558451.1
申请日：2018-12-19
Applicant: 郑州大学
IPC: F24F11/56 , F24F11/64 , F24F11/77 , F24F11/84 , F24F11/86 , F24F11/871 , F24F110/10 , F24F110/12 , F24F110/20 , F24F110/22 , F24F110/30 , F24F110/32 , F24F120/10 , F24F120/20 , F24F140/12 , F24F140/20 , F24F140/50
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网与机器学习的方法及智能空调，通过对智能空调与物联网的结合，一方面，通过对空调使用区域划分，采集多种室内、室外环境参数及物联网其他智能空调的数据采集，合理统计、优化各个空调运行参数，使得各个智能空调可根据物联网进行相互学习、配置最佳空调运行参数。另一方面，由于可不定期更新所述最佳空调运行参数，根据实际区域环境设置合理工作环境，保证智能空调均工作在最佳工况下，大大减少了能源浪费。
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公开(公告)号：CN108564126A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810353922.9
申请日：2018-04-19
Applicant: 郑州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种融合语义控制的特定场景生成方法，包括选取若干物品图以及多个包含该物品的不同特定场景图片；根据特定场景图片中特定场景的特点制作不同的属性标签，将特定场景图片裁剪处理后，获得训练样本；构建由判别器与生成器组成的条件生成式对抗网络；将物品图与标签一起作为输入，输入到生成器中，生成标签所描述的特定场景图；包含物品的特定场景图作为目标场景图，将由生成器生成的标签所描述的特定场景图、目标场景图、物品图及标签一同输入到判别器中，判别器通过条件对抗网络进行模型训练；将待处理的同类物品图及想要得到的场景以标签形式输入训练好的模型即可获得对应的场景图像。
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