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公开(公告)号：CN113283434A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110394333.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于分割网络优化的图像语义分割方法及系统，其中方法包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至分割网络优化模型中，得到所述分割网络优化模型输出的图像语义分割结果；其中，所述分割网络优化模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注进行多阶段损失函数训练后得到的，所述像素类别标注是预先确定的。本发明解决了现有传统的语义分割模型的训练方法不能很好地勾勒出分割部分的边界，对超声图像进行分割时经常出现不圆滑的边界和锯齿状边界的现象问题。
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公开(公告)号：CN113283433A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110394315.9
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种图像语义分割方法、系统、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待语义分割的图像；将所述图像输入至图像语义分割模型中，得到所述图像语义分割模型输出的图像语义分割结果；其中，所述图像语义分割模型是基于样本图像以及对应的像素类别标注训练得到的，所述像素类别标注是预先确定的。本发明解决了对超声图像进行分割时经常出现大片的不匹配、多分少分现象的问题，能够有效改善图像分割的效果。
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公开(公告)号：CN110046252B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910246935.0
申请日：2019-03-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于注意力机制神经网络与知识图谱的医疗文本分级方法属于计算机人工智能领域，通过基于Attention机制的增强型LSTM模型得到准确性更高的医疗文本的分级结果。方法包括：直接关系抽取模块、直接关系统一模块、间接语义关系推理模块、神经网络分级模块。在本方法中使用了知识图谱作为外部数据源，通过增强型的LSTM作为Encoder模型学习知识图谱与文本数据中实体‑关系‑实体三元组数据作为模型的输入，通过Attention机制得到不同的三元组对于文本分级的重要程度，将普通的LSTM作为的Decoder模型学习中间隐藏向量，在通过softmax层得到最终的文本分级结果。
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公开(公告)号：CN112700460A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110048037.1
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种图像分割方法及系统，该方法包括：将待分割图像依次经过图像分割模型中的各下采样模块，获取最后一个下采样模块输出的特征图；将最后一个下采样模块输出的特征图依次经过图像分割模型中的各上采样模块，获取最后一个上采样模块输出的特征图；对最后一个上采样模块输出的特征图进行分割，获取最后一个上采样模块输出的特征图的分割结果；其中，任一上采样层的下一层的输入由该上采样层输出的特征图和将该上采样层所属的上采样模块对应的下采样模块输出的特征图输入金字塔池化层后输出的特征图融合获取。本发明实现融合后的特征图包含丰富的浅层特征和深层特征，可以减少特征信息的损失，有效提高图像分割的准确性。
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公开(公告)号：CN110222822B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910466860.7
申请日：2019-05-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及黑盒预测模型内部特征因果图的构建方法，通过汽车前部的摄像头捕获道路前方的场景图像，将其送入黑盒模型，在将所提取到的场景特征映射为方向盘指令的同时，将特征可视化并以解释图的形式展示特征间的相关关系，最后再通过特征实数化和特征筛选转化为特征因果图，找出产生此指令的原因。该技术将深度学习模型提取到的车前部摄像头所捕获图像的特征映射为车的方向盘控制指令，并给出下达该指令的原因。每一条指令的原因的给出有助于研究者快速发现不符合真实环境的指令或不利于全局优化的指令，通过进一步调整，可以使自动驾驶模型的性能得到大大的提高，为其安全保障提供了解释的依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112581450A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011515634.2
申请日：2020-12-21
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于膨胀卷积金字塔与多尺度金字塔的花粉检测方法，该方法包括：将待检测花粉图像输入到花粉检测特征网络模型中的特征融合层，获取所述待检测花粉图像的花粉融合特征，所述特征融合层基于膨胀卷积金字塔和多尺度金字塔融合得到；将所述花粉融合特征输入到所述花粉检测特征网络模型中的检测层，获取检测结果。本发明提供的一种基于膨胀卷积金字塔与多尺度金字塔的花粉检测方法，基于多尺度金字塔与膨胀卷积金字塔组成特征融合层，可以精确的检测出图像中的花粉颗粒。
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公开(公告)号：CN112580464A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011444130.6
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种上眼睑遮挡虹膜的判断方法及装置，该方法包括：获取连续人脸视频帧中的上眼睑边界和虹膜区域；根据每帧人脸视频帧的虹膜区域的边界线，确定所述虹膜区域的标准点；在出现超过预设帧数的连续遮挡视频帧的情况下，判定所述上眼睑对虹膜产生了遮挡；所述连续遮挡视频帧是指所述上眼睑边界经过所述标准点的连续人脸视频帧。通过虹膜区域的边界线，来确定虹膜区域的标准点，使得虹膜区域在移动的过程中，用于判断是否发生遮挡的标准点也能相应变化，从而保证判断的准确性，同时通过预设帧数的连续遮挡视频帧这一条件，从而避免了眨眼对于判断准确性的影响，有效提高遮挡判断的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112435214A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011133477.9
申请日：2020-10-21
Abstract: 本发明实施例提供一种基于先验框线性缩放的花粉检测方法、装置和电子设备，该方法包括：在显微镜下采集待检测花粉颗粒的放大图像；将放大图像输入检测模型，输出识别框和花粉种类；其中，检测模型是基于样本花粉颗粒的放大图像和对应的标注框标签和花粉种类标签进行训练后得到的，检测模型中的特征提取网络用于提取放大图像的3个特征图，检测模型训练时对任一花粉颗粒使用其对应尺度特征图的b个缩放先验框代替随机初始值，缩放先验框为对标注框标签进行聚类得到的先验框再进行预设线性缩放后得到的。本发明实施例提供的方法、装置和电子设备，实现了提高基于先验框的花粉颗粒检测的有效性、鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN111832644A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010651959.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于序列级别的脑部医疗影像报告生成方法及系统。该方法包括：获取具有预设标准的待判断脑部医疗图像；将所述序列级别待判断脑部医疗图像输入至预先训练好的脑部医疗影像判别模型，得到所述脑部医疗影像判别模型输出的脑部医疗影像报告结果；其中，所述脑部医疗影像判别模型是基于脑部医疗影像的样本集数据，以及按照脑部医疗疾病标准等级进行分类所得的序列级别分类标签进行训练得到的。本发明实施例通过对符合DICOM标准的脑部医疗影像进行模型训练，训练好的模型可以生成辅助医生进行脑部疾病诊断的报告，节约医生诊断的时间和减小工作量，同时减少漏诊、误诊的发生概率。
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公开(公告)号：CN109615614B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811418985.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多特征融合的眼底图像中血管的提取方法与电子设备，其中所述方法包括：基于待处理眼底图像，利用多个不同分类器，分别提取眼底血管的多个不同特征，并对所述多个不同特征进行特征融合；基于特征融合后的综合特征，利用训练完成的denseCRF模型，获取所述眼底血管的分割图像；对所述分割图像进行形态学分析处理，提取所述眼底血管的二值图像。本发明实施例通过对眼底血管的多特征融合，提取眼底图像中的血管图像，能够更有效、更精确地提取血管边缘图像，包括模糊图像的眼底血管边缘图像。
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