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公开(公告)号：CN110570651B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910633233.8
申请日：2019-07-15
Abstract: 一种基于深度学习的路网交通态势预测方法，包括以下步骤：S1、获取多源交通数据和路网静态配置信息，构建交通流参数模型；所述的多源交通数，包括互联网路段速度数据、检测器流量数据和信号机控制方案数据；所述的路网静态配置信息包括路网空间地理位置信息、路口编号、路段等级、路段长度、路段编号、车道编号和车道功能；S2、分析路网拥堵相关性，构建基本预测组团；S3、构造基于双阶段注意力机制的深度学习交通态势预测模型；S4、构建交通态势预测系统。本发明预测精度和可移植性较好。
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公开(公告)号：CN111723848A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010452771.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络和数字全息的海洋浮游生物自动分类方法，包括以下步骤：1)使用数字全息系统拍摄海洋浮游生物的全息图像；2)构建卷积神经网络模型，设定卷积层数，卷积核尺寸，训练参数和损失函数，将1)中得到的图片输入至神经网络中，运行神经网络，获得最终分类结果。本发明针对目前数字全息系统对海洋浮游生物的广泛应用，为满足高效率、低成本和快速性的要求，利用数字全息技术结合深度学习技术，公开了一种基于数字全息图像的海洋浮游生物快速分类方法。
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公开(公告)号：CN111666813A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010356352.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于非局部信息的三维卷积神经网络的皮下汗腺提取方法，包括如下步骤：1)利用归一化算法图像增强后，通过截取局部数据和数据旋转进行数据增广；2)通过添加Non_local模块构建基于非局部信息的三维卷积神经网络模型，损失函数采用Dice损失函数；3)将步骤一获取的训练集输入神经网络进行训练；4)利用汗腺体的大小的一定规律和汗腺体上下端的位置偏差不会太大的特性从初步的三维汗腺体图像中筛选并去除伪汗腺体。本发明充分利用指纹切片之间的像素相关性，利用非局部的信息来增加信息量，增强汗腺体信息，提高了指汗腺体检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111489328A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010149988.3
申请日：2020-03-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于血管分割和背景分离的眼底图像质量评价方法，包括以下步骤：1)首先，通过在DRIVE公开眼底图像数据集上预训练的U-Net模型对输入图像进行血管分割；2)将步骤1)得到的血管特征图与原始图像进行逐元素相乘，得到只含血管和背景信息的图像；3)使用提取后的特征图像分别输入卷积神经网络分支中进行训练，得到模型参数；4)将训练好的卷积神经网络模型对测试图片进行质量评价。本发明实现更高的评价准确率，并降低医生复检率，避免重复检查可能带来的治疗时机延误。本发明提出的模型具有通用性，可以嵌入到各种先进的卷积神经网络结构中并提升网络性能，同时，提供一种融合血管先验知识和神经网络端到端特征提取的方法。
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公开(公告)号：CN110570651A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910633233.8
申请日：2019-07-15
Abstract: 一种基于深度学习的路网交通态势预测方法，包括以下步骤：S1、获取多源交通数据和路网静态配置信息，构建交通流参数模型；所述的多源交通数，包括互联网路段速度数据、检测器流量数据和信号机控制方案数据；所述的路网静态配置信息包括路网空间地理位置信息、路口编号、路段等级、路段长度、路段编号、车道编号和车道功能；S2、分析路网拥堵相关性，构建基本预测组团；S3、构造基于双阶段注意力机制的深度学习交通态势预测模型；S4、构建交通态势预测系统。本发明预测精度和可移植性较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309699A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910219874.9
申请日：2019-03-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于OCT的皮下汗孔图提取方法，包括如下步骤：1)对每张OCT图像的每个像素进行灰度值差分运算，并选择结果大于阈值的点作为初始特征点集；2)应用霍夫变换，将角质层特征点集从初始特征点集中分离出来，并对其进行二次多项式拟合得到角质层轮廓，同时去除位于角质轮廓周围附近以及上方的特征点；3)由远及近地去除乳头层轮廓外的特征点，得到准确的乳头层特征点集，并对其进行三次插值拟合得到乳头层轮廓；4)据两条轮廓的位置获得汗腺切线，然后将所有OCT图像中获得的汗腺切线拼接成大小为W×N皮下汗孔图，再经过图像增强获得最后结果。本发明能够得到正确的汗腺切线，最后获得清晰的皮下汗孔图。
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公开(公告)号：CN110261356A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910499247.5
申请日：2019-06-11
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 一种基于荧光淬灭法的在线式溶解氧测量系统，包括下位机系统和上位机模块，所述下位机系统(1000)以金属屏蔽壳(1010)、光纤通道(1011)、PD溶氧膜(1012)以及凸透镜(1013)作为结构设计，通过下位机中采集传输模块(1003)实现数据采集、FFT算法处理、系统控制、温度读取，并通过串口模块(1002)将预处理后数据发送至上位机模块，以方便计算机(1100)与各个模块的数据传输和控制；计算机(1100)用于对采集到的信息做进一步的处理，最终得到所需的水中溶解氧含量及部分相关参数，并实时显示检测结果。本发明精度高、检测速度快、实时性强。
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公开(公告)号：CN109240064A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810886098.3
申请日：2018-08-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于AM335X处理器的便携式数字全息显微系统，包括光路、电源模块和处理主板，所述处理主板与电源模块连接，所述光路部分采用便携性较高的同轴光路，搭配部分相干LED光源和100um微孔实现相干光，同时采用光学传感器记录获得的全息图，将数据通过USB高速串行总线送给ARM嵌入式平台进行重建处理；ARM嵌入式平台利用搭载的LINUX操作系统和优化后的角谱算法实现快速重建，然后通过LCD液晶屏进行显微图像的显示，同时搭载电容式触摸屏便于用户的交互。本发明装置简单、器件通用、价格低廉，具有良好的便携性，适合在生产生活中推广使用，方便生活。
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公开(公告)号：CN104933759B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201510298752.5
申请日：2015-06-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种人脑高维可视化方法，包括以下步骤：步骤S1，对人脑神经纤维进行纤维概率跟踪；步骤S2，计算人脑各组织的灰度值，利用区域生长算法完成各人脑各组织包括血管、皮质、骨骼的三维重构；步骤S3，使用Freesurfer软件对步骤S1与步骤S2中得到的人脑皮质与纤维以功能区为准进行细致分割，将人脑功能区各组织进行处理保存为三维图形文件；步骤S4，将步骤S3中处理得到的人脑各组织三维图形文件进行三维的曲面配准定位，实现组织的选择性显示、透明度和颜色设置。本发明提供一种纤维分布更为准确、有效实现人脑功能区的分割的人脑组织高维可视化方法。
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公开(公告)号：CN104881873B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201510298776.0
申请日：2015-06-03
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种用于复杂纤维束精确重构的多级调整混合加权稀疏成像方法，包括以下步骤：步骤1，建立一种混合加权稀疏优化模型(MRS)，将纤维方向信息的非负特征与稀疏特征约束在一个平衡的范围，即通过优化初始搜索点，改进稀疏解收敛条件；步骤2，基于步骤1得出的MRS模型，通过低阶迭代训练调整参数和搜索初值，利用多级调整的参数训练方法(SSD)，计算高阶下的最优纤维方向分布模型(FOD)，从而实现复杂纤维束的精确重构，提高纤维模型重建的角度分辨率和抗噪性。
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