一种沥青混合料自愈合能力评价方法

    公开(公告)号:CN103487333B

    公开(公告)日:2015-06-17

    申请号:CN201310472444.0

    申请日:2013-10-11

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种沥青混合料自愈合能力的评价方法,基于沥青混合料四点弯曲疲劳试验,在传统的疲劳试验步骤后,引入间歇期,将试件放置在一定环境下进行养护,然后再进行疲劳试验,形成“疲劳-愈合-再疲劳”的试验模式。通过比较两次疲劳试验的劲度模量变化曲线,建立愈合指标函数,选择愈合指数HI作为评价沥青混合料自愈合能力的关键指标,能够有效评价不同类型沥青混合料的自愈合能力,还可以测试出不同的自愈时间、自愈温度、自愈前混合料损伤程度等因素对沥青混合料自愈作用的影响,而且该方法简便可行,易于操作,数据准确可靠,为基于性能的沥青路面长寿命设计和全寿命周期沥青路面养护规划制定提供技术指标依据。

    基于CUDA并行计算框架的实时交互式裸眼3D显示方法

    公开(公告)号:CN108573521B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN201810330486.3

    申请日:2018-04-12

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提供一种基于CUDA并行计算框架的实时交互式裸眼3D显示方法,通过读取CT序列图像,设置绘制阈值,利用MarchingCube算法生成表面三角面片数据;根据使用场景设置视点个数、虚拟摄像机位,生成单角度渲染场景;利用OpenInventor开源库,分别针对每个不同视点的场景,实施场景渲染;实现CUDA并行化像素融合算法;实现交互接口。该方法能够针对医用三维CT数据进行立体绘制。本发明基于CUDA并行计算框架,实现了实时交互式自由立体显示,能够根据用户的指令,对显示目标数据进行平移、旋转、缩放等操作,并能够完成实时渲染绘制。

    颞下颌关节运动仿真装置
    25.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111859579A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010740873.1

    申请日:2020-07-28

    Abstract: 本发明提供一种颞下颌关节运动仿真装置,包括横向移位组件、纵向移位组件、竖向移位组件、实物仿真模型、用于支撑实物仿真模型的定位组件和用于移动实物仿真模型的姿态控制组件,实物仿真模型包括上颌模型、下颌模型和模型固定架,上颌模型设于下颌模型的上方,模型固定架包括上定位板和下定位板,上颌模型设于上定位板上,下颌模型设于下定位板上,上定位板设于定位组件上,下定位板设于姿态控制组件上;该种颞下颌关节运动仿真装置,能够实现颞下颌关节运动的多角度实物运动仿真,使运动更准确直观地展示,能够为口腔医师的诊断提供更有效可靠的基础。

    一种带活体检测功能的人脸验证方法和系统

    公开(公告)号:CN111144277A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911353472.4

    申请日:2019-12-25

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种带活体检测功能的人脸验证方法和系统。方法包括:(1)显示第一人脸识别框,提示用户将脸部校准到人脸识别框的预设位置,并实时检测是否校准成功;(2)在用户将脸部成功校准到所述第一人脸识别框的预设位置后,对捕捉到的人脸图像进行第一阶段的活体检测和人脸匹配;(3)若第一阶段的活体检测和人脸匹配通过,则显示第二人脸识别框,提示用户将脸部校准到预设位置;其中,所述第二人脸识别框与所述第一人脸识别框在屏幕上的显示不同;(4)随机采样用户将脸部从第一人脸识别框校准到第二人脸识别框的过程中的图像,进行第二阶段的活体检测和人脸匹配。本发明无需专用设备,抗攻击能力强,操作便捷,用户体验好。

    基于深度学习实现的稀疏角度数据重建图像的伪影去除方法

    公开(公告)号:CN109559359A

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201811137448.2

    申请日:2018-09-27

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习实现的稀疏角度数据重建图像的伪影去除方法,通过采集稀疏角度投影数据与完备角度投影数据;利用稀疏角度投影数据和完备投影数据分别进行重建;构建去伪影之神经网络;利用重建的图像作为训练数据;保存训练好的神经网络模型,并将测试图像投入其中;利用测试图像减去步骤E中所得到的网络预测之噪声,即可得到清晰图像。将目前在计算机视觉上表现突出的深度学习办法引入到稀疏角度投影解析重建图像的伪影去除研究中,利用Inception-resnet网络的特点,构建一个表达能力精细且多样的神经网络,适用于稀疏角度数据解析重建图像的伪影去除。

Patent Agency Ranking