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公开(公告)号：CN110269580A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201810212966.X
申请日：2018-03-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种微型无线内窥机器人系统，属于医用内窥技术领域。所述系统包括第一壳体和第二壳体，所述第一壳体为圆柱形，第二壳体为螺旋状柱形；所述第一壳体和第二壳体之间通过连接轴连接，所述连接轴分别固定在第一壳体内和第二壳体内设置的轴承上，所述从第一壳体内的端部到与第二壳体的连接方向上依次设置有焦距镜头、LED照明模块、图像传输模块和数据发射模块；所述第二壳体外侧还设置有螺旋套。本发明既可无线向外发送数字图像信息，又可无线接收控制指令实现对胶囊工作状态及工作方式地控制，系统还可通过有线或无线终端向计算机医用影像工作站传递图像信息和接收控制指令，另外可以通过自身调节在体内进入到任何一个可以到达的位置。
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公开(公告)号：CN107358626A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710581875.9
申请日：2017-07-17
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种利用条件生成对抗网络计算视差的方法,先训练一个神经网络计算左右两张图片的视差，训练完成后，该神经网络作为条件生成对抗网络的生成器；然后训练另一个神经网络判断视差图的正确性，训练完成后，该神经网络作为条件生成对抗网络的判别器；在训练本发明的条件生成对抗网络时，生成器生成左右眼图像的视差图，判别器判别该视差图的正确率；根据判别器的判别结果，调节生成器网络的权值；训练完成后，生成器的网络权值调整到最佳，将生成器分离出来，此时的生成器就是能生成左右眼图像视差图的最佳神经网络。通过上述操作，得到的最佳神经网络结构较简单，再使用GPU加速计算，可以提高现有的匹配速度。
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公开(公告)号：CN104166836B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410191630.1
申请日：2014-05-08
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 深圳市星谷科技有限公司
Abstract: 本发明涉及公开了一种基于多特征建模的分块多尺度工程车辆识别方法，包括：样本库建立步骤；建立存储所述至少两组样本的样本库；样本图片分区步骤；将每组所述样本中每张工程车辆图片划分成车头、车身、轮胎、履带、机械臂等区域；样本特征提取步骤；分别从工程车辆图片上提取相应的样本特征；样本特征模型建立步骤；利用同一个样本特征集中的特征建立对应的样本特征模型；目标图像识别步骤；将目标图像进行缩放在多个尺度下将特征与各个样本特征模型比对，以判断目标图像是否能够与其中任意一个样本特征模型匹配，若是，则判断目标图像中包含有工程车辆。本发明可以在复杂场景下对目标图像进行识别，以判断目标图像中的图像是否包含有工程车辆，精度和准确性高。本发明提供了一种对应的系统。
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公开(公告)号：CN104778713B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510206329.8
申请日：2015-04-27
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法，包括道路消失点检测步骤，道路消失点检测步骤包括如下步骤：对图像进行形态学梯度处理得到第一中间图像；对第一中间图像进行二值化处理得到第二中间图像；对第二中间图像进行形态学处理得到第三中间图像；对第三中间图像的每一行：将像素值进行累加得到行像素值和，将行像素值和最大对应的行作为图像的地平线位置；对第一中间图像中位于地平线位置以下的部分图像进行边缘检测得到第四中间图像；对第四中间图像进行直线检测获得第五中间图像，得到第五中间图像中的直线；从交点中确定道路消失点。本发明可以实现良好的道路识别与车前目标检测。
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公开(公告)号：CN102867176B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201210334381.8
申请日：2012-09-11
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像归一化方法，包括如下步骤：1）对目标人脸图像进行归一化处理，得到初始人脸灰度图；2）对所述初始人脸灰度图的灰度值进行调整，其中，使较平坦的人脸区域的灰度值相对减小，使较不平坦的人脸区域的灰度值相对增大。本发明提出的根据空间平坦度掩膜自适应的调整韦伯脸的放缩系数，能够利用正常光照条件下的人脸库图像不同空间位置的本征信息，当目标图像中由于光照造成阴影时，阴影部分会具有较小的放缩系数，因而不会产生大的响应，从而有效规避了原始韦伯脸方法不能有效处理阴影边缘的问题；另外本发明提出的多尺度自适应韦伯脸融合方法能够有效利用不同尺度下的互补信息，从而保留更多对人脸识别/认证的有用信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103996050A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410191701.8
申请日：2014-05-08
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 深圳市星谷科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于极坐标下Fourier频谱的防护网检测方法；包括以下步骤：S1、建立防护网训练样本库；S2、对正样本图像库中的图像进行滑窗处理，并对滑窗处理后的每一小块图像做Fourier变换；S3、对经过Fourier变换的图像采用极坐标变换，作为防护网的纹理特征；S4、将提取的各个纹理特征送入分类器中，得到基于防护网训练样本库的智能分类器；S5、完成训练阶段后进行防护网检测；本发明提出了用防护网检测作为可能的违章建筑活动判别依据，利用计算机结合摄像头，对国有土地进行自动监控，实行自动识别防护网，来判断是否有违法违建行为，实时性、时效性更强，不会使得发现违建行为的时间滞后，且监控工作状态稳定，工作不间断，耗能耗材低，省时省力。
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公开(公告)号：CN101685533B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN200910109433.X
申请日：2009-08-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种眼底OCT图像的视神经纤维层自动分割方法，包括以下步骤：A、确定视网膜区域的内层轮廓u(s)＝[x(s)，y(s)]和外层轮廓v(s)＝[x(s)，y(s)]；B、以局部结构数据p(x，y)的方式描述出视网膜区域，并在构建水平集函数φ的基础上，建立基于局部结构数据p(x，y)的能量泛函：C、最小化能量泛函，求解出φ(x，y)＝0时的分界曲线将分界曲线m(s)与外层轮廓v(s)之间的区域确定为视神经纤维层区域。本发明提供的方法能对眼底OCT图像的视神经纤维层进行可靠、精确的分割。
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公开(公告)号：CN102148518A
公开(公告)日：2011-08-10
申请号：CN201110066260.5
申请日：2011-03-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种二次电池组充放电动态回馈均衡装置，包括单体电池电压检测模块、单输出的变压器、开关阵列、驱动模块和主控模块，所述单体电池电压检测模块用于检测电池组中各单体电池电压，所述变压器通过所述开关阵列耦合到各单体电池的两端，所述开关阵列配置成可将各单体电池任择其一连通至所述变压器的原线圈或副线圈；所述主控模块根据所述单体电压检测模块的反馈，通过所述驱动模块控制所述开关阵列中相应开关元件通断，使得当单体电池之间的最大压差在预设压差阈值以上时，最高压的单体电池向变压器原线圈转移能量和变压器副线圈向最低压的单体电池传递能量。作为一种新的动态回馈型均衡方案,本发明均衡效率高且应用简便。
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公开(公告)号：CN101629965B
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN200910109429.3
申请日：2009-08-18
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种用于粒子图像测速中的多网格处理方法，包括以下步骤：设置图像的第一网格，获得待求方程组对应在第一网格下(对应高分辨图像)的方程组；迭代求解方程组，根据所得实际解得到方程误差；设置图像的尺寸较第一网格更粗的第二网格，将在第一网格下对方程组的求解尺度映射为在第二网格下对方程组的求解；迭代求解在第二网格下的高频计算误差；对第二网格下的高频计算误差进行尺度映射，得到在第一网格下的低频计算误差；用第一网格下的低频计算误差更新实际解。本发明的方法能大大加快粒子图像测速的处理过程，同时不会降低处理的可靠性和精度。
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公开(公告)号：CN101547344B
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN200910106883.3
申请日：2009-04-24
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及基于联动摄像机的视频监控装置及其跟踪记录方法，监控装置包括：一个随动摄像装置，包括安装在第一运动控制平台上的第一摄像机和安装在第二运动控制平台上的第二摄像机，第二运动控制平台与第一摄像机固定连接跟随第一摄像机同步运动；一台计算机，通过数据通信接口与两个运动控制平台和两个摄像机连接，控制第一摄像机跟踪、定位进入监控区域的目标，控制第二摄像机对准目标、捕获被跟踪目标的特写细节，实现对目标的视频监控及智能记录。其不但可以跟踪记录目标在监控区域的活动过程和目标的特写细节，而且可正常工作于移动载体上、可以跟踪记录进入监控区域的保持长时间静止不动的目标、可以节省存储空间和降低硬件成本。
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