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公开(公告)号：CN111310546B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201911224888.6
申请日：2019-12-04
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及信息安全领域，公开了在线笔迹认证中一种书写节奏特征的提取及认证方法，包括如下步骤：书写节奏特征预学习，取得书写节奏特征概率密度函数，书写节奏特征注册，计算注册手写笔迹样本在书写节奏特征每个分量上的最大最小值，书写节奏特征认证，计算观测到测试手写笔迹样本与注册手写笔迹样本所有稳定且一致的书写节奏特征分量的概率，依此概率值作为进一步判别的依据。本发明在线笔迹认证中一种书写节奏特征的提取及认证方法，有效提取书写节奏特征，并估算稳定且一致书写节奏特征在人群中出现的概率，通过有效识别不易被察觉的书写方式，极大地增加摹仿者的攻击难度和攻击成本，从而提升笔迹认证性能。
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公开(公告)号：CN110097537A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910291823.7
申请日：2019-04-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维纹理特征的肉质定量分析评价方法，包括如下步骤：(1)选取多头种猪，固定好种猪的位置，放入CT机中，拍摄三维CT图；(2)获取种猪三维数字图像，选择位于第10根肋骨和第11根肋骨之间区域为兴趣域；(3)结合三维高斯滤波器和小波变换图像增强技术对目标区域进行预处理；(4)采用三维的区域生长法对预处理后的图像进行分割，提取猪背最长肌的三维图像；(5)提取三维图像的纹理特征；(6)根据提取的特征通过多元线性回归法得到特征与已知大理石花纹等级之间的关系。本发明能够根据CT图像的三维纹理特征判断它所对应的大理石花纹等级，实现肉质的定量分析、评价，利用本发明能精确无损地对猪肉质量进行等级划分。
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公开(公告)号：CN110009049A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910283982.2
申请日：2019-04-10
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于自步约束机制的可监督图像分类方法包括，划分训练样本难易种类；建立稀疏表示模型，并样本带入稀疏表示模型训练；获取图像分类模型和预测模型；以及，构建类别决策器；其中，所述训练样本难易种类包括训练易样本和训练难样本；所述划分训练样本难易种类采用自步约束矩阵划分；本发明通过自步约束矩阵对训练样本进行划分，将训练易样本和难样本依次带入定义的稀疏表示模型中进行不断训练，可构成具体自步约束的图像分类方案，便于利用更多的判别信息，且对样本噪声具有鲁棒性，从而可解决当面对包含噪声和巨大类内变化的复杂样本时监督字典学习机制将不再适用的问题，提高了图像识别效果。
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公开(公告)号：CN116630373B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310886619.6
申请日：2023-07-19
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/096 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种基于风格重校准和改进孪生网络的红外弱小目标跟踪方法。本发明通过侧窗滤波对图像进行处理，针对红外弱小目标自身无形状和弱小的特点，侧窗滤波能够实现保边降噪的效果，同时因为小目标能量弱，成像显得格外弱小，容易被杂波背景淹没，侧窗滤波能够突出小目标。在特征提取后将特征图载入非线性增强的多次项优化的SRM模块，使模型能够对于不可见的风格重新校准，并且能够通过降低对图像检测的损失来提升检测的性能。孪生网络RPN在选择anchor时，简化其选择过程，固定其比例大小，不进行多尺寸抉择，在目标提取时更能够覆盖目标的关键区域，对目标的检测效率高，减小检测的误差，提高实时性。
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公开(公告)号：CN113066562A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110441339.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5g的医疗图像传输方法及系统，包括患者应用模块、医生应用模块、医疗图像存储模块、医疗图像分类模块、病变位置确认模块、病变位置对比模块、复诊阶段分析模块、患者就诊阶段匹配模块、患者就诊经验交流模块、医疗图像传输模块、专家信息整合模块、医患信息匹配模块，本发明的有益效果在于：通过对医疗图像进行分类和患者复诊次数以及下一次复诊时间的统计，并判断医疗图像中不同患者的病变位置以及病变位置处的病变程度，分析患者所处就诊阶段，智能调整处于患者的复诊时间，并为患者之间提供交流渠道，以提高复诊率，进一步对医生的综合能力进行分析，将医生与患者进行匹配，为患者提供咨询渠道。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113066562B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202110441339.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于5g的医疗图像传输方法及系统，包括患者应用模块、医生应用模块、医疗图像存储模块、医疗图像分类模块、病变位置确认模块、病变位置对比模块、复诊阶段分析模块、患者就诊阶段匹配模块、患者就诊经验交流模块、医疗图像传输模块、专家信息整合模块、医患信息匹配模块，本发明的有益效果在于：通过对医疗图像进行分类和患者复诊次数以及下一次复诊时间的统计，并判断医疗图像中不同患者的病变位置以及病变位置处的病变程度，分析患者所处就诊阶段，智能调整处于患者的复诊时间，并为患者之间提供交流渠道，以提高复诊率，进一步对医生的综合能力进行分析，将医生与患者进行匹配，为患者提供咨询渠道。
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公开(公告)号：CN110097537B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201910291823.7
申请日：2019-04-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维纹理特征的肉质定量分析评价方法，包括如下步骤：(1)选取多头种猪，固定好种猪的位置，放入CT机中，拍摄三维CT图；(2)获取种猪三维数字图像，选择位于第10根肋骨和第11根肋骨之间区域为兴趣域；(3)结合三维高斯滤波器和小波变换图像增强技术对目标区域进行预处理；(4)采用三维的区域生长法对预处理后的图像进行分割，提取猪背最长肌的三维图像；(5)提取三维图像的纹理特征；(6)根据提取的特征通过多元线性回归法得到特征与已知大理石花纹等级之间的关系。本发明能够根据CT图像的三维纹理特征判断它所对应的大理石花纹等级，实现肉质的定量分析、评价，利用本发明能精确无损地对猪肉质量进行等级划分。
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公开(公告)号：CN112164074B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010999377.8
申请日：2020-09-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D CT床快速分割方法，包括，利用labelme标注输入的三维CT图切片中的CT床；基于深度学习构建CT床分割模型并训练标注完成的数据，得到训练完成的网络模型；利用训练好的所述网络模型分割原始CT图像中的一张切片，得到所述CT床，根据形态学操作所述CT床，得到CT床掩模；根据“与”运算策略计算所述原始图像剩余的所有切片及所述掩模，完成CT床的快速分割去除。本发明可以有效地去除三维图像的CT床，解决了去除CT床精度不好的问题，且无需将所有CT切片放入CT床分割模型，仅需将一张切片送入网络模型所得CT床掩膜，继而将其余切片与掩膜进行与运算实现CT床快速精确3D分割。
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公开(公告)号：CN112164074A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010999377.8
申请日：2020-09-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的3D CT床快速分割方法，包括，利用labelme标注输入的三维CT图切片中的CT床；基于深度学习构建CT床分割模型并训练标注完成的数据，得到训练完成的网络模型；利用训练好的所述网络模型分割原始CT图像中的一张切片，得到所述CT床，根据形态学操作所述CT床，得到CT床掩模；根据“与”运算策略计算所述原始图像剩余的所有切片及所述掩模，完成CT床的快速分割去除。本发明可以有效地去除三维图像的CT床，解决了去除CT床精度不好的问题，且无需将所有CT切片放入CT床分割模型，仅需将一张切片送入网络模型所得CT床掩膜，继而将其余切片与掩膜进行与运算实现CT床快速精确3D分割。
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公开(公告)号：CN109994197B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910264984.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的医疗大数据处理系统，该医疗大数据处理系统包括：用于由移动终端收集用户的医疗相关信息的单元；用于由移动终端确定通过第一无线接入技术向医疗大数据处理平台发送所收集的医疗相关信息的单元；用于如果在确定通过第一无线接入技术向医疗大数据处理平台发送所收集的医疗相关信息之后，由移动终端接收到医疗大数据处理平台发送的第一测量报告请求，则移动终端执行第一处理的单元；用于由医疗大数据处理平台基于第一测量报告向移动终端发送医疗相关信息请求消息的单元；以及用于响应于接收到医疗相关信息请求消息，由移动终端通过第一无线接入技术向医疗大数据处理平台发送所收集的医疗相关信息的单元。
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