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公开(公告)号：CN114707497A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210326124.3
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种基于多源词典的交叉Transformer中文医疗命名实体识别方法。本发明加入多源词典信息，通过特征提取模块，分别提取通用词汇增强的文本特征和医疗词汇增强的文本特征。然后，通过交叉Transformer模块，将上一步得到的2种特征进行交互增强，并动态的进行融合。最终，使用融合后的文本特征来一起预测中文医疗文本中的实体。该方法可以同时使用通用词典信息和医疗领域词典信息，来提升词典和实体之间的匹配率。
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公开(公告)号：CN114549492A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210183020.1
申请日：2022-02-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多粒度图像信息内容的图像质量评价方法，属于计算机视觉领域。针对图像局部纹理信息的质量评价模块，首先将单颗花粉图像集合中每张花粉颗粒图片针对不同方向进行纹理特征的提取，然后平均加权求和求每张花粉颗粒图片的总纹理特征分数，其次将其纹理评价指标平均加权求和作为单颗花粉基于图像纹理内容信息的质量评价得分，之后将所有花粉颗粒得分进行平均加权求和作为基于图像局部纹理信息的质量评价得分。最终，我们将图像全局内容信息的质量分数和图像局部纹理信息的质量分数进行加权求和来得到花粉图片的最终得分。本发明更关注花粉颗粒质量的效果，比以往只考虑基于粗粒度的图像内容信息质量评价结果更加准确。
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公开(公告)号：CN113724196A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110807424.9
申请日：2021-07-16
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种图像质量评价方法、装置、设备及存储介质，方法包括获取包括有花粉颗粒的待检测图像；计算所述待检测图像的第一质量分数；确定所述待检测图像中的所述花粉颗粒；基于所述花粉颗粒，分割所述待检测图像，得到至少一个目标检测图像；计算所述至少一个目标检测图像对应的第二质量分数；基于所述第一质量分数和所述第二质量分数，评价所述待检测图像的质量。本发明用以解决现有技术不能精确评价花粉图像的质量的缺陷，以能够实现精确评价花粉图像的质量。
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公开(公告)号：CN113723470B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202110908383.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/0464 , G06T5/50 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供一种融合多层信息的花粉图像合成方法、装置及电子设备，该方法包括：获取通过扫描同一花粉内容得到的与焦平面对应的多层花粉图像；计算多层花粉图像各自的真实感知分数，将多层花粉图像分为多对图像，在每对图像中进行真实感知分数大小的对比，并将对比结果作为标签；将每对图像和标签输入孪生神经网络进行处理，得到多层花粉图像的质量分数排序信息；将多层花粉图像及其质量分数排序信息输入条件生成对抗网络进行处理，得到合成的花粉图像。本发明达到了在合成过程中充分融合图像的深度信息、保留重要信息和提高多层信息利用率的目的。
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公开(公告)号：CN117974993A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311262483.8
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种集成二维最优分割的三维图像分割方法，针对像素级别标签收集费时又费力的问题。类激活映射图通过简单地将类激活映射上采样到输入图像的大小，可以识别与特定类别最相关的图像区域。然而，类激活映射方法通常具有两方面问题：一是目标激活不足，即仅覆盖对象的最有区别的部分；二是背景激活过度，指激活了背景区域，导致激活不正确。因此，在二维图像分割层面，本发明首先采用弱监督方法来缓解像素级别标签难以获得的问题。其次，本方法充分考虑了传统无监督方法具有先验知识指导的优势，最终结合两种方法将二者获得的鉴别性区域进行充分融合、优势互补，可以弥补上述类激活映射两个问题的缺点，获得二维层面的最优分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546466A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211201019.3
申请日：2022-09-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 一种基于多尺度显著特征融合的弱监督图像目标定位方法，属于计算机视觉领域。为了解决小目标图像ROI标注工作繁杂、CAM激活不足两个问题，本发明重点关注优化弱监督下分类网络输出类激活图的研究。本发明涉及两个层面的信息融合：①由于卷积神经网络中最底层的特征图语义信息弱但位置信息强，故可与最高层特征图进行融合得到分类网络最终的特征图；②由于分类网络对不同尺度ROI的敏感度不同，其得到的类激活图也有所不同，所以融合不同激活图中互补的对象信息能够完善图像中目标区域的定位，进而产生更准确的伪标签用于分割任务。
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公开(公告)号：CN119579985A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411675524.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/082 , G06N3/088
Abstract: 一种基于匹配式分层迁移网络的图像分类方法属于计算机视觉中的图像分类领域。首先，本发明先创建了利用预训练分类模型的中间层特征构建局部结构检测器，以此匹配全局和局部两类图像。其次，基于上述匹配结果，构建分层特征迁移策略分别建立浅层和通用特征迁移网络。对于一般特征来说，本发明直接进行参数共享。对于深度特异特征，构造域鉴别器并使用对抗损失和分类损失的组合来引导深度网络学习域不变特征。通过图像匹配和分层迁移的相互作用，有效提升迁移学习的性能，为图像分类任务提供了强有力的支持。
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公开(公告)号：CN119006860A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410984986.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于局部‑整体视角的模板匹配方法属于计算机视觉领域。本发明通过形状上下文描述子和形状度量描述子分别计算模板和目标物体的局部和整体相似度，结合局部和整体视角的信息完成模板匹配。本发明首先需要构建模板库，之后进行模板匹配，匹配过程包括以下步骤：轮廓提取、轮廓特征描述以及特征匹配。首先从原始图片中提取目标轮廓，之后轮廓的局部和整体特征将用的两个特征描述子(形状上下文特征、形状度量特征)代表。最后根据特征描述子将目标轮廓与我们构建的模板库中的花粉模板相匹配，形成目标轮廓与模板间的对应关系，筛选强对应关系的目标轮廓区域作为匹配结果。本发明通过两个特征描述子，并通过细节和整体角度提高匹配准确度。
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公开(公告)号：CN117636085A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310650643.X
申请日：2023-06-04
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V20/69 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于轮廓引导显著目标定位的图像合成方法，针对真实花粉数据集数量有限、原始图像受杂质干扰的问题，本发明关注定位图像中显著性区域的研究。该方法首先将花粉WSI图像裁剪成最优尺寸，并设置背景筛选器过滤掉大量背景图像；使用无监督方法提取花粉图像轮廓图；引入全局对比度的显著区域检测方法获取花粉显著图；基于轮廓图中的边缘约束信息，在上述花粉显著图确定了花粉目标所处的区域，获得仅包括花粉颗粒的显著图；迭代应用GrabCut方法对显著图进行修正；将上述花粉显著图输入生成式对抗网络旨在合成新图像。该方法有效去除了杂质区域的干扰，获得了纯净仅包括花粉颗粒图像，为后续图像合成提供了高质量的数据基础。
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公开(公告)号：CN113723470A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110908383.2
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种融合多层信息的花粉图像合成方法、装置及电子设备，该方法包括：获取通过扫描同一花粉内容得到的与焦平面对应的多层花粉图像；计算多层花粉图像各自的真实感知分数，将多层花粉图像分为多对图像，在每对图像中进行真实感知分数大小的对比，并将对比结果作为标签；将每对图像和标签输入孪生神经网络进行处理，得到多层花粉图像的质量分数排序信息；将多层花粉图像及其质量分数排序信息输入条件生成对抗网络进行处理，得到合成的花粉图像。本发明达到了在合成过程中充分融合图像的深度信息、保留重要信息和提高多层信息利用率的目的。
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