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公开(公告)号：CN108564570A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810273778.8
申请日：2018-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 中国人民武装警察部队总医院
Abstract: 本发明实施例提供一种智能化的病变组织定位的方法和装置，包括：将包括病变组织的待识别图像输入至已训练的深度神经网络，输出病变组织在待识别图像中的位置信息；本发明实施例通过深度神经网络实现对待识别图像中病变组织的识别，并输出病变组织在待识别图像中的位置信息，从而避免了目前通过人眼筛选图片中的异常区域的方法来确定病变组织所在区域的过程中存在的由于图像的信息量大，且受内镜检查操作、观察时间、摄像头拍摄的图片的质量以及观察者识别能力等因素造成对病变组织难以定位的不良影响，提高了对图片中病变组织的定位的精确度。
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公开(公告)号：CN108182388A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711337556.X
申请日：2017-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/00718 , G06K2209/21 , G06N3/08 , G06T7/246 , G06T7/262 , G06T7/73
Abstract: 本发明提供一种基于图像的运动目标跟踪方法，针对目前基于卷积神经网络的跟踪方法存在的运动目标的大小或者尺度发生变化的时候跟踪失效的问题，本发明应用深度学习技术，利用预训练好的网络对图像进行特征提取，采用相关滤波器的方法，对目标点进行跟踪。该发明利用C3D网络获取时间相关性信息提高跟踪的精确性，利用DenseNet网络结合特征金字塔网络的网络结构，提供多尺度跟踪的特性，从而实现当运动目标的大小或者尺度发生变化时的准确跟踪。本发明可以广泛应用于基于图像的运动目标跟踪中。
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公开(公告)号：CN105225237B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201510609043.4
申请日：2015-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种光声显微血管图像分割和量化方法及装置，能够准确、全面的量化光声显微血管图像的血管特征。所述方法包括：获取待进行分割和量化处理的光声显微血管图像，利用多尺度Hessian滤波器对所述光声显微血管图像进行分割得到第一分割图像，并利用局部自适应阈值方法对所述光声显微血管图像进行分割得到第二分割图像；采用加权平均方法对所述第一分割图像和所述第二分割图像进行复合，并将得到的图像作为第三分割图像；基于所述第三分割图像计算所述光声显微血管图像的血管特征参数，其中，所述血管特征参数包括血管半径、血管密度、血管长度分数和分形维数。
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公开(公告)号：CN106290379A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610769651.6
申请日：2016-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01N21/88
CPC classification number: G01N21/8851 , G01N2021/8854 , G01N2021/8887
Abstract: 本发明公开一种基于面扫描相机的钢轨表面缺陷检测装置及方法，能够提高检测的效率和精确性，并大大减少工人的工作量。所述装置包括：面扫描相机、数据采集卡和处理模块；其中，所述面扫描相机，用于采集待检测钢轨的表面图像；所述数据采集卡，用于获取所述图像，并将所述图像发送给所述处理模块；所述处理模块，用于对所述图像进行处理，得到缺陷特征值，并将所述缺陷特征值输入预先训练好的分类器，得到所述待检测钢轨的缺陷所属的类别。
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公开(公告)号：CN105225237A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510609043.4
申请日：2015-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种光声显微血管图像分割和量化方法及装置，能够准确、全面的量化光声显微血管图像的血管特征。所述方法包括：获取待进行分割和量化处理的光声显微血管图像，利用多尺度Hessian滤波器对所述光声显微血管图像进行分割得到第一分割图像，并利用局部自适应阈值方法对所述光声显微血管图像进行分割得到第二分割图像；采用加权平均方法对所述第一分割图像和所述第二分割图像进行复合，并将得到的图像作为第三分割图像；基于所述第三分割图像计算所述光声显微血管图像的血管特征参数，其中，所述血管特征参数包括血管半径、血管密度、血管长度分数和分形维数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101599174A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910071641.5
申请日：2009-08-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于边缘和统计特征的水平集医学超声图像区域轮廓自动提取方法，本发明针对医学超声图像对比度低、信噪比小的特点，设计了一种基于边缘和统计特征的水平集区域轮廓提取方法。该方法分三个步骤：第一步，区域轮廓粗提取，完成图像取反、自适应高斯函数背景抑制、运用otsu图像自动阈值算法把图像转化为二值图像、图像去脂肪干扰操作、封闭区域轮廓提取工作；第二步采用一种选择性各向异性医学超声图像平滑算法，对原始图像进行预处理；第三步是基于边缘和统计特征的水平集图像区域轮廓精确提取。实验结果表明本发明方法和已有方法相比，能够获得更准确的分割结果。
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公开(公告)号：CN100498836C
公开(公告)日：2009-06-10
申请号：CN200610156538.7
申请日：2006-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T3/40
Abstract: 一种基于支持向量机的图像插值算法，属于图像处理技术领域。本发明首先确定待插值像素的周围最邻近6个已知像素区域；然后进行支持向量机训练，根据要插入像素的情况确定支持向量机的个数，对每个支持向量机分别训练，训练中原图像中的每个像素都是支持向量机的输入样本，输入模式包括选定区域中相邻6个已知像素的灰度值，以及相邻6个已知像素的灰度平均值、灰度差等局部空间特性；最后使用完成训练的支持向量机对每个待估计的像素进行插值计算，计算中的支持向量机输入模式和训练的输入模式相同，支持向量机的输出就是插值结果。本发明显著提高了插值结果图像的准确性，适用于图像的整数倍放大，有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN101238993A
公开(公告)日：2008-08-13
申请号：CN200810063967.9
申请日：2008-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种非刚体图像配准方法，属于医学超声图像处理领域。本发明针对以往非刚体超声图像配准计算复杂、内存需求量大的困难，提供一种基于整数提升小波的多分辨分析分层实现的超声图像配准方法，该方法利用整数提升小波对待配准图像进行两层分解，然后对分解后的近似图像进行低分辨率的全局刚体配准，再利用整数提升小波对分解配准后的图像进行图像原分辨率重构，最后在图像原分辨率级下进行局部非刚体配准，从而得到最终的配准图像。本发明用整数提升小波多分辨分析的方法来减少计算量，用多层分解、粗精结合的方法在计算复杂度和配准准确性方面取得统一，从而实现了不降低配准精度条件下，计算量的减少。本发明在图像处理领域有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN101125092A
公开(公告)日：2008-02-20
申请号：CN200710144420.7
申请日：2007-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种动态自调整声束形成装置，属于医学超声成像领域。本发明采用现场可编程门阵列FPGA实现声束形成逻辑，利用FPGA的在线可重构特性，先将参数识别逻辑配置给FPGA，FPGA对被测目标的超声回波特性进行估计识别，并将识别结果保存到上位机，上位机根据该结果对声束形成装置的聚焦延时参数进行调整，然后将声束形成逻辑配置给FPGA，进行超声扫查工作。本发明通过增加被测目标特性的识别过程，使得声束形成的聚焦延时参数可根据当前被测目标的特点进行动态调整，对不同人群、不同检查部位都能获得最佳的超声聚焦效果，有效提高超声图像的横向分辨率和对比分辨率，在医学超声系统中有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118092361B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410458566.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种面向织材行业的异构多机器人任务调度方法及系统，包括以下步骤：建立织材行业角色任务分配模型；根据机织自动化生产线整体工艺要求构建任务序列表；中央控制器根据改进蚁群算法将任务序列表中任务进行分配，将相应任务分配给最适合的机器人进行执行。本发明通过角色分配机制将机织各个工艺转化为多机器人的相应角色，引入角色效益值，将每个机器人对应角色所设的角色效益值用于蚁群算法改进，可更好地实现异构多机器人的任务分配。
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