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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101715111A
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200910234281.6
申请日：2009-11-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 视频监控中滞留物主自动搜寻方法属于视频监控中的图像处理的技术领域。其处理步骤为：a.检测出监控场景中可疑物体(滞留物)，记录下物体的位置信息以便以后对物体继续实施监控。b.用关联算法找到关键帧画面，再根据滞留物主离滞留物距离最近原则找到关键人。c.提取关键人身上的颜色特征信息。d.对可疑物体实施监控，观察其是否滞留超出规定时间，以及是否有人取物。在滞留物滞留超出一定时间后，进行报警；若没有超出规定时间，则检测是否有人取物，若有，则对取物人进行颜色信息特征匹配，若一致，则不报警；否则，报警。
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公开(公告)号：CN116664595A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310571976.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种基于双分支网络小样本学习的脑肿瘤MRI图像分割方法，针对脑肿瘤图像中的特定的三部分肿瘤区域进行分割，包括以下步骤，步骤1：确定脑肿瘤小样本数据集，输入脑肿瘤MRI图像数据，对医学图像进行预处理，将数据集分为训练集，验证集与测试集，这三种数据集又分为支持集与查询集；步骤2：构建双分支网络小样本学习分割模型，加入双分支并发空间和通道挤压与激励交互模块(DSCSE)；步骤3：构建脑肿瘤难样本优化模块加入所述双分支网络小样本学习分割模型中优化网络性能；步骤4：将所获得的双分支网络小样本学习分割模型对测试集数据进行预测得到分割图像。本发明解决了因数据集稀缺造成的分割区域效果差的问题，提高了分割准确率。
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公开(公告)号：CN110189334B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910454206.4
申请日：2019-05-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的残差型全卷积神经网络的医学图像分割方法，对待分割的医学图像进行预处理；构建基于注意力机制的残差型全卷积神经网络，包括特征图收缩网络、注意力网络、特征图扩张网络组；将训练集数据输入残差型全卷积神经网络进行训练得到学习后的卷积神经网络模型；将测试集数据输入所得学习后的卷积神经网络模型，进行图像分割，得到分割后的图像；该方法利用注意力网络将特征图收缩网络中提取的图像特征有效的传递给特征图扩张网络，解决了在图像反卷积过程中，缺乏图像的空间特征的问题，同时注意力网络还能够抑制低层特征图中与分割目标不相关的图像区域，减小了图像的冗余，同时也增加了图像分割的准确率。
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公开(公告)号：CN110189334A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910454206.4
申请日：2019-05-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的残差型全卷积神经网络的医学图像分割方法，对待分割的医学图像进行预处理；构建基于注意力机制的残差型全卷积神经网络，包括特征图收缩网络、注意力网络、特征图扩张网络组；将训练集数据输入残差型全卷积神经网络进行训练得到学习后的卷积神经网络模型；将测试集数据输入所得学习后的卷积神经网络模型，进行图像分割，得到分割后的图像；该方法利用注意力网络将特征图收缩网络中提取的图像特征有效的传递给特征图扩张网络，解决了在图像反卷积过程中，缺乏图像的空间特征的问题，同时注意力网络还能够抑制低层特征图中与分割目标不相关的图像区域，减小了图像的冗余，同时也增加了图像分割的准确率。
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公开(公告)号：CN108229571A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810035763.8
申请日：2018-01-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于KPCA算法与深度信念网络的苹果表面病变图像识别方法。首先采集苹果表面图片作为数据集，一部分作为训练集图像，另一部分作为测试集图像，利用KPCA算法对训练集图像预处理，通过构建一个深度信念网络，将预处理之后的训练集图像送入深度信念网络中进行训练，从而得到一个深度信念网络模型，最终用测试集图像对该模型进行测试，通过用一个Softmax分类器得出分类结果。本发明能够科学的分析出苹果在生长过程中的状况，进而对不佳的状况做出相应的补救措施，同时，在销售苹果时，也能将优良的苹果筛选出来，帮助果农获得更高的收益。
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