公开(公告)号：CN102542598A

公开(公告)日：2012-07-04

申请号：CN201110429660.8

申请日：2011-12-20

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 梁荣华 ,  吴云飞

IPC: G06T15/08

Abstract: 一种面向医学体数据的局部特征加强体绘制方法，包括以下步骤：读取医学影像数据；沿采样光线对采样光线进行移动最小二乘法平滑；沿采样光线搜索极小值点，并根据用户提供的梯度阈值判断极小值点是否为特征分界点，并记录参数；根据第一次光线投射中特征分析的结果，判断当前采样点是否处于特征组织内部，如果是，则判断当前特征片段的特征函数阈值f(Sa，Ga)是否大于用户提供的特征阈值Tfeature，如果是，则执行加强累积方法，否则，执行直接体绘制累积方法；在光线累积结束的时候，执行Tone衰减操作，将医学体数据中的组织特征快速并清晰的绘制出来。本发明交互简单、实时性良好、绘制效果良好、显示更多的局部特征。

公开(公告)号：CN102104771A

公开(公告)日：2011-06-22

申请号：CN201010586168.7

申请日：2010-12-14

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 梁荣华 ,  田青 ,  刘向东 ,  马祥音 ,  毛剑飞

IPC: H04N7/18 ,  G06K9/00 ,  G07C9/00

Abstract: 一种基于无线监控的多路通道人流量监测系统，包括视频采集终端，视频采集终端包括安装在各个人流监控通道口处的监控摄像头和视频采集模块、以及码本背景模块，图像预处理模块以及无线发射模块；还包括：用以接收人流采集数据，并进行投影、跟踪和计数处理的中心服务器端；中心服务器端包括：无线接收模块、新进人流检测模块和人流跟踪和计数模块。本发明提供一种具有良好自适应能力、可靠性良好的基于无线监控的多路通道人流量监测系统。

公开(公告)号：CN102096939A

公开(公告)日：2011-06-15

申请号：CN201110046791.8

申请日：2011-02-25

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 梁荣华 ,  徐冰 ,  薛剑锋

IPC: G06T15/08

Abstract: 面向医学海量数据的多分辨率体绘制方法，包括导入需要绘制的医学体数据，将该医学体数据作为原始体数据；对所述的原始体数据进行统一划分、形成一系列大小相同父分块；获取一个父分块作为当前父分块，计算当前父分块的各个细节水平所具有的标量变化率，根据用于指定的标量阈值来决定父分块的最终细节水平等级；将当前父分块压缩到该最终细节水平等级、形成压缩父分块；将所有父分块转换为压缩父分块；根据用户设定的不透明度函数，筛选出不透明度非零的父分块，将所有不透明度非零的父分块导入图形卡的纹理缓存中并进行重组；利用光线投射法，沿着光线方向对体数据进行自适应采样，完成体数据的绘制。本发明具有快速，准确性高，可靠性强的优点。

公开(公告)号：CN114581963B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202210191133.6

申请日：2022-02-25

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 王海霞 ,  朱成芳 ,  张怡龙 ,  陈朋 ,  梁荣华

IPC: G06V40/12 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于重构差异的OCT指纹切面图像真伪检测方法，包括：S1、构建全卷积神经网络模型，包括编码器、生成器、特征提取器；S2、收集OCT系统采集的图像，预处理完成后，随机选取70％的正样本图像作为训练数据；选取另外30％的正样本图像和负样本图像，数量均衡后作为测试数据；步骤S3、训练网络模型；选用划分好的训练图像作为输入数据，设定损失函数，用于优化编码器、生成器；设定对比损失，用于优化特征提取器；对所建网络模型进行多轮次训练，通过反向传播，对模型权重参数进行更新优化直到损失函数趋向收敛时，停止训练；步骤S4、测试网络模型；应用训练好的网络模型，选用测试数据输入模型进行测试，根据设定阈值对输入图像进行真伪判别。

公开(公告)号：CN119027988A

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202411153540.3

申请日：2024-08-21

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 王海霞 ,  周建儒 ,  张怡龙 ,  孙昊浩 ,  陈朋 ,  梁荣华 ,  燕锐

IPC: G06V40/12 ,  G06V10/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06V10/44 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于深度压缩神经网络的手指汗腺提取方法，首先将OCT指纹体数据进行分割，将分割得到的系列子块输入到深度压缩神经网络；然后经过连续的扩张深度压缩模块，利用扩张卷积提升对汗腺的感受野，提取汗腺初步特征；通过连续的基础深度压缩模块，提取汗腺细化特征；汗腺细化特征在随机失活后，经过连续的卷积层，输出汗孔特征图，将汗孔特征图经过二值化后得到表面汗孔图片，将所有子块对应的表面汗孔图片进行拼接，得到手指汗孔图。本发明能够对OCT原始数据直接进行处理。通过深度压缩模块来提取汗腺特征，无需去噪和映射操作，直接从OCT原始数据中提取汗腺，压缩生成准确的表面汗孔图像，提升了提取精度和速度。

公开(公告)号：CN118444477B

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410904632.4

申请日：2024-07-08

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张怡龙 ,  陆天浩 ,  孙昊浩 ,  王海霞 ,  陈朋 ,  梁荣华

IPC: G02B26/10 ,  A61B5/00 ,  G06F1/12

Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的同步信号控制系统，包括上位机、FPGA模块、振镜、光学图像传感器和采集卡，其中FPGA模块包括BRAM模块、帧解析器、3D扫描模块和2D扫描模块，且3D扫描模块和2D扫描模块均包括操作单元，以及与振镜、光学图像传感器和采集卡依次对应的第一子控制单元、第二子控制单元和第三子控制单元。本发明通过FPGA实现对OCT外设振镜、CCD和采集卡的时序控制，实现了对外设的通用同步控制，解决了传统OCT系统由于控制精度不足导致的图像畸变问题；本发明通过单独配置外设振镜、CCD和采集卡的延迟，在几乎不消耗任何资源的情况下实现了对外设固有延迟的精确补偿，解决了采集的OCT图像的错位问题，且简单有效。

公开(公告)号：CN118090699B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410093578.X

申请日：2024-01-23

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 张怡龙 ,  杜康 ,  陈朋 ,  王海霞 ,  梁荣华

IPC: G01N21/65 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及到差分拉曼光谱技术，特别涉及一种结合差分拉曼光谱和SE‑Res2Net的黄曲霉素检测方法。测得含有黄曲霉素以及不含有黄曲霉素的待测物的差分拉曼光谱；构建模型，初始化模型参数；将黄曲霉素的差分拉曼光谱和待测物的差分拉曼光谱输入模型得到特征图X；将特征图X输入Res2Net模块，得到特征图Y5；将特征图Y5输入SE模块，得到特征图f'；通过跳跃连接的方式将特征图X连接到特征图f'上，得到特征图f；得到待测物中是否含有黄曲霉素的概率，完成模型的训练；验证模型并更新参数。本发明有效去除拉曼光谱中的荧光、环境光等干扰，增强拉曼光谱中的特征峰，提高检测准确率。

公开(公告)号：CN118295591A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410421428.7

申请日：2024-04-09

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 刘健 ,  傅紫光 ,  林格西 ,  陈雨欣 ,  丁好 ,  梁荣华

IPC: G06F3/06

Abstract: 面向时序数据库Prometheus性能和成本协同优化的SSD‑HDD混合存储方法，包括：首先，将数据库下的数据块集合结合数据库的读取特性分结构存储于SSD和HDD上。然后，在数据库运行时，根据策略使用SSD对时序数据从内存刷写到磁盘上的过程进行加速，并运行数据收集器收集信息。之后，通过数据分析器根据热度算法和迁移算法计算得到数据块集合中各数据块的迁移价值，并根据价值排序。最后，根据集合运算可以得到需要迁移的数据块集合，在数据库的持久化模块的辅助下对数据块进行迁移并对数据块集合中的存储元信息进行重构操作。通过合理使用SSD的性能优势，时序数据库Prometheus能够加快将内存中的数据刷写到磁盘的过程，优化性能，访问热度较高的数据块将会迁移到SSD中以得到更好的读取效果，而更多热度较低的数据块则会存储在HDD中，发挥出HDD的成本优势。

公开(公告)号：CN118229697A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410491853.3

申请日：2024-04-23

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 刘义鹏 ,  杨选 ,  李湛青 ,  陈朋 ,  梁荣华

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06V10/764

Abstract: 一种基于测试时图像重建的跨设备OCT图像分层方法，在训练阶段同时训练层分割任务和图像重建任务，图像重建任务可以学习结构分界处的像素变化，从而帮助分割模型提升在边界处的分割性能，并加入轮廓分类任务以保证层的轮廓提取结果的连续性和鲁棒性。其次，在测试阶段对于测试图像进行图像重建，更新分割任务、轮廓分类任务和图像重建任务的共享层，驱使网络适应测试数据的分布，使层分割网络和轮廓分类网络能够对OCT图像进行鲁棒地分层。本发明在训练阶段和测试阶段结合图像重建任务分别进行模型训练和测试数据适配，同时引入轮廓分类器更好地保证分层的连续性和精准性；同时提升分层结果的可靠性。

公开(公告)号：CN112149521B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202010916060.3

申请日：2020-09-03

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 王海霞 ,  苏立循 ,  蒋莉 ,  陈朋 ,  梁荣华 ,  张仪龙

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T5/70 ,  G06T5/10

Abstract: 一种基于多任务卷积神经网络的掌纹ROI提取与增强的方法，包括如下步骤：1)对样本进行训练前的准备工作，先将样本复制成两份，分别为A和B，对样本A进行BM3D去噪和Gabor小波滤波，以此来对样本进行图像增强处理；对样本B进行标记，分别标记训练样本的两个指间谷点和掌纹ROI区域；最后对标记后的训练样本进行数据扩充；2)用步骤1)生成的训练样本来训练多任务卷积神经网络，得到用于掌纹ROI提取与增强的网络模型；3)通过验证集验证训练好的多任务卷积神经网络模型并输出结果，并对结果进行矫正。本发明能够以更高的准确性和鲁棒性实现从一般掌纹中提取到具备图像增强的掌纹感兴趣区域。