公开(公告)号：CN114926635B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202210427559.7

申请日：2022-04-21

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 徐靖翔 ,  李娟 ,  李建强 ,  王全增 ,  赵琳娜 ,  罗锦涛 ,  高正凯 ,  刘朝磊

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06T7/33

Abstract: 本发明公开了与深度学习方法相结合的多焦图像中目标分割方法，先对多焦图像进行配准；再基于目标的颜色与轮廓进行粗分割得到一张只包含单个目标的局部图像并基于目标中心所在位置与所属图像形成目标的定位标签；提出两种评价尺度，分别为目标清晰度判断模块与目标需求性判断模块；综合清晰度判断模块与需求性判断模块的分数得到目标的分割价值系数；最后针对具有相同定位标签的目标，比较其分割价值系数，将具有分割价值的目标放入语义细分割模块来获取多焦图像中所有清晰需求的非重复目标，以解决单独使用传统方法中所存在的分割粗糙的问题和单独使用深度学习语义分割方法中存在的效率低下、效果差等问题。这样便兼顾了分割的效果与效率。

公开(公告)号：CN118153563A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410268369.4

申请日：2024-03-10

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李建强 ,  肖银龙 ,  赵琳娜

IPC: G06F40/279 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F40/242 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06F17/16 ,  G06F40/205

Abstract: 一种基于多视角Transformer的中文医疗实体识别方法，涉及命名实体识别技术领域，通过引入字词文本序列中存在的两种先验信息，即转移结构信息和晶格结构信息，来缓解全连接自注意力机制存在的过拟合问题。我们设计了视角感知的自注意力组件来建模视角所包含的先验信息。基于视角感知的自注意力组件，进一步设计了多视角Transformer来融合不同视角所包含的先验信息。根据Lattice视角和Transition视角分别构建了对应的视角可见矩阵来表示字词之间的不同结构信息。然后，通过将字词向量、位置向量和视角可见矩阵传给的视角感知Transformer来提取结构特征。最后，将结构感知的文本特征传给条件随机场(CRF)来预测句子的标签序列。

公开(公告)号：CN117974993A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202311262483.8

申请日：2023-09-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李建强 ,  周琰涛 ,  赵琳娜 ,  徐曦 ,  刘素芹 ,  高正凯 ,  夏锐禹

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提供了一种集成二维最优分割的三维图像分割方法，针对像素级别标签收集费时又费力的问题。类激活映射图通过简单地将类激活映射上采样到输入图像的大小，可以识别与特定类别最相关的图像区域。然而，类激活映射方法通常具有两方面问题：一是目标激活不足，即仅覆盖对象的最有区别的部分；二是背景激活过度，指激活了背景区域，导致激活不正确。因此，在二维图像分割层面，本发明首先采用弱监督方法来缓解像素级别标签难以获得的问题。其次，本方法充分考虑了传统无监督方法具有先验知识指导的优势，最终结合两种方法将二者获得的鉴别性区域进行充分融合、优势互补，可以弥补上述类激活映射两个问题的缺点，获得二维层面的最优分割结果。

公开(公告)号：CN115908802A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211426153.3

申请日：2022-11-14

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李建强 ,  邸远航 ,  赵琳娜 ,  程文秀

IPC: G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/60 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请提供一种摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及图像识别领域，该方法包括：获取目标摄像头采集的目标图像，并计算所述目标图像的光照强度；基于所述目标图像的光照强度与预设光照强度的比较结果，使用目标模型对所述目标图像进行分析，并生成分析结果；其中，所述预设光照强度为对摄像头是否被遮挡判断错误的图像的光照强度平均值；所述分析结果用于指示所述目标摄像头是否被遮挡。本申请提供的摄像头遮挡检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，用于根据摄像头实时采集的图像帧，在任何光照条件下都能够及时地判断出摄像头是否被遮挡，提高了遮挡检测的准确性。

公开(公告)号：CN115546466A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211201019.3

申请日：2022-09-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李建强 ,  刘小玲 ,  刘朝磊 ,  赵琳娜 ,  刘素芹 ,  徐曦 ,  赵青

IPC: G06V10/24 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 一种基于多尺度显著特征融合的弱监督图像目标定位方法，属于计算机视觉领域。为了解决小目标图像ROI标注工作繁杂、CAM激活不足两个问题，本发明重点关注优化弱监督下分类网络输出类激活图的研究。本发明涉及两个层面的信息融合：①由于卷积神经网络中最底层的特征图语义信息弱但位置信息强，故可与最高层特征图进行融合得到分类网络最终的特征图；②由于分类网络对不同尺度ROI的敏感度不同，其得到的类激活图也有所不同，所以融合不同激活图中互补的对象信息能够完善图像中目标区域的定位，进而产生更准确的伪标签用于分割任务。

公开(公告)号：CN115049694A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210483057.6

申请日：2022-05-06

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李博雅 ,  李建强 ,  程文秀 ,  赵琳娜

IPC: G06T7/194 ,  G06T7/136 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明是一种基于图像特征的花粉颗粒图像提取方法。具体流程为：花粉图像输入后首先基于HSV提取前景图像，即去除气泡处理，图像去气泡后再基于霍夫变换提取前景图像，即初筛杂质处理；将初筛后的花粉图像基于检测模型提取花粉颗粒图像以去除剩余杂质的干扰，最终输出提取出的花粉颗粒图像。基于花粉图像特征对花粉图像进行去除气泡和杂质处理后，再使用基于检测模型提取花粉颗粒方法可以有效地避免气泡、杂质与花粉颗粒图像的相似信息对于提取花粉颗粒的干扰，使得最终提取花粉颗粒图像的效果良好。

公开(公告)号：CN113327221A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110735504.8

申请日：2021-06-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李建强 ,  赵琳娜 ,  董大强 ,  付光晖 ,  杨鲤银

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/00 ,  G16H30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种融合ROI区域的图像合成方法、装置、电子设备及介质，该方法包括获取具有对应类别信息的有病和无病原始图像；使用弱监督定位网络获取有病原始图像的感兴趣区域，得到有病掩膜图像；通过相似度计算获取与无病原始图像对应的相似有病图像，得到无病掩膜图像；分别使用有病和无病掩膜图像对有病和无病原始图像进行遮挡，得到被掩膜遮挡的图像；设计基于条件生成对抗性网络模型，并使用有病和无病掩膜图像、被掩膜遮挡的图像以及对应类别信息对该网络模型进行训练，从而得到合成医疗图像。本发明通过获取医疗图像中的感兴趣区域以及使用基于条件生成对抗性网络模型，能够高效合成指定种类的医疗图像，提高图像质量。