-
公开(公告)号：CN116343828A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310438705.0
申请日：2023-04-21
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列算法的睡眠呼吸暂停事件识别系统，包括音频采集模块，用于采集用户夜间睡眠音频；音频信号特征提取模块，采用MFCC对提取到的用户夜间睡眠音频进行特征提取，得到MFCC特征；特征标注模块，用于对MFCC特征进行标注；训练集构建模块，基于标注好的MFCC特征，构建时间序列分类算法模型的训练集；统计分类模块，基于时间序列分类算法模型的训练集训练线性分类器，分类得到用户夜间睡眠音频中呼吸暂停事件的数目，通过AHI指数公式计算完成睡眠呼吸暂停事件的识别。与现有技术相比，本发明具有实用性强、模型计算复杂度低、计算速度快等优点。
-
公开(公告)号：CN115937411A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211435630.2
申请日：2022-11-16
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的多视图三维重建方法，属于三维重建技术领域。该方法包括如下步骤：获取参考图像和多张不同视角拍摄的源图像；导入特征提取网络进行多尺度特征提取，得到特征图；构建基于概率深度采样的补丁匹配网络的教师模型，将特征图导入其中进行像素深度的补丁匹配迭代优化计算，输出对应的深度图像；导入预先设计的深度残差网络，得到优化过后的最终深度图；根据其生成参考图像每个像素深度的伪概率分布，从零开始训练基于概率深度采样的补丁匹配网络的学生模型，基于训练好的所述学生模型进行三维重建，以得到重建过后的三维视图。本发明对于重建存在反射或者无纹理表面更鲁棒，精度更高，实现更完整的多视图三维重建。
-
公开(公告)号：CN115631531A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211338482.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的视频眼震图眼震类型识别方法及系统，所述的方法包括：所述的方法包括以下步骤：步骤S1、读取输入的视频眼震图；步骤S2、对步骤S1得到的视频眼震图进行预处理，得到预处后的视频眼震图数据；步骤S3、根据引入了结合注意力机制的改进的MoblieNetV2算法对步骤S2中预处理后的视频眼震图数据进行特征提取；步骤S4、根据步骤S3提取的特征预测出眼震类型。与现有技术相比，本发明具有提升特征提取能力、提升眼震类型分类准确率、医学临床应用上价值高等优点。
-
公开(公告)号：CN115393452A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210902132.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非对称自编码器结构的点云几何压缩方法，属于点云压缩技术领域。该方案包括：首先对预先获取的点云数据集进行预处理，得到训练数据；构建非对称点云几何压缩网络模型，所述非对称点云几何压缩网络包括非对称的编码器网络和解码器网络；构建多尺度加权失真损失函数，对所述非对称点云几何压缩网络进行训练；最后将所述点云数据输入至训练好的所述非对称点云几何压缩网络实现点云压缩。本发明实现了3D点云数据更好的压缩性能，与MEPG方法相比，本发明在率失真性能上远超过了MPEG的G‑PCC与V‑PCC。同时，在相近的位率下，本发明重建出的点云可视化效果比MPEG方法表现更好。
-
公开(公告)号：CN114972533A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210570115.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种单目视觉里程计方法和系统。该方法采用光流预测网络获取光流图像，并在挑选得到第一特征点对后，将图像序列数据输入至深度预测网络得到深度信息图，再将图像序列数据输入至深度预测网络生成刚性光流；接着，生成第二特征点对后，结合刚性光流作为约束条件训练光流预测网络；然后，采用训练好的光流预测网络获取图像序列数据中相邻两帧图像间的光流，并在挑选得到第三特征点对后，从图像序列数据中随机挑选部分帧，根据所述深度信息图和第三特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，剩余部分帧根据所述深度信息图和第二特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，以通过融合传统几何和深度学习的方式使得精度更高、鲁棒性更强。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114882367A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210590510.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种机场道面缺陷检测与状态评估方法，包括以下步骤：S1：确定目标机场道面范围，获取目标机场道面视频，获取视频帧图像；S2：将所有视频帧图像输入深度估计网络，获取所有视频帧图像对应的深度图；S3：将所有视频帧图像拼接为全尺寸道面RGB图，将深度图拼接成全尺寸道面深度图；S4：将全尺寸道面RGB图和全尺寸道面深度图分别处理为局部RGB图和局部灰度图，并输入语义分割网络，获取分割结果掩码图；S5：将分割结果掩码图拼接为全尺寸缺陷掩码图，并结合全尺寸道面深度图，判断目标机场道面不同缺陷的严重程度，再根据路面状况指数对道面质量状况进行评估。与现有技术相比，该发明能够实现对机场道面状况高效且准确的评估。
-
公开(公告)号：CN113421274B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110787777.7
申请日：2021-07-13
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于CT影像的胃癌智能分期方法；所述方法包括以下步骤：包括以下步骤：将获取的CT医疗文件转化为CT图像；所述CT图像中至少包括胃部CT图像；对所述CT图像进行预处理，获取预处理后的CT图像；从所述预处理后的CT图像中分离出胃壁，获取对应所述胃壁的掩模图像；处理所述掩模图像，提取出所述胃壁及所述胃壁的中心线；基于所述中心线对所述胃壁进行分割，获取分割产生的局部组织区域及所述局部组织区域的像素值分布情况；本发明实现了在CT图像上对胃壁的分离、提取等功能，能够实现自主分析胃癌相关医学图像，期间不需要医生的过度参与，从而大大减轻了医生的工作负担，提高了医生对于疾病的诊断效率。
-
公开(公告)号：CN112381890B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011358438.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点线特征的RGB‑D视觉SLAM方法，包括如下步骤：S1、RGB‑D相机内参标定；S2、线特征提取；S3、获取相机初始变换位姿；S4、关键帧到当前帧的直线投影；S5、形成视觉里程计模块的误差函数；S6、当前帧相机初始变换位姿的迭代优化和当前帧相机的位姿求解；S7、关键帧的判断；S8、局部BA优化；S9、回环检测；S10、重定位；S11、地图构建；S12、结果输出。本发明提供的SLAM方法，以RGB‑D相机为图像采集设备，利用场景中物体的点和边缘线条作为定位特征实现SLAM，在低语义、低纹理等富有挑战性的场景下具有较好的准确性。
-
公开(公告)号：CN114564960A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210201476.6
申请日：2022-03-03
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 一种基于领域适应和小样本学习的关系抽取方法，包括以下步骤：领域适应性训练，使用对应领域的无标注数据对BERT模型进行遮蔽词汇预测训练；小样本关系分类训练，使用通用领域标注数据对模型进行关系对比判断训练；加入NOTA检测的小样本关系分类训练，使用通用领域标注数据对模型进行加入NOTA情况的关系对比判断训练。本发明通过结合领域适应与考虑NOTA情况的小样本学习，同时考虑到小样本关系抽取在实际应用中面对的领域迁移及关系不在例举范围内的问题，为在实际应用中使用小样本关系抽取替代有监督关系抽取提供了切实可行的方案，检测效果满足实际需求。
-
公开(公告)号：CN114564597A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210201472.8
申请日：2022-03-03
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 一种融合多维度多信息的实体对齐方法，包括以下步骤：将两个异构知识图谱同时作为输入；根据邻域结点对中心结点的重要程度实现下采样；将实体作为中心结点利用图卷积网络获得的嵌入表示同实现下采样后包含重要邻居信息的表示融合；通过余弦相似度计算源实体与区域内的这些目标实体的相似度，加权求和相似矩阵、、和，得到最终跨图的实体对齐得分表。本发明的方法结合结果层和表示层的实体相似度，实现了利用多维度结果加权拼接的方式解决实体对齐问题。本发明的方法融合实体的多方面信息，即实体名称、属性和实体描述，分别从语义级、词语级、句子级定义实体相似度度量方法，有效判别实体是否对齐。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
119
records
(took 0.03 seconds)
