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公开(公告)号：CN111160271B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201911402712.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 一种基于深度学习的室内养鸡场病鸡检测系统，属于养鸡场病鸡智能检测技术领域，本发明为了提高室内养鸡场病鸡检测的智能化程度，在出现禽流感等养殖鸡疫情时能够迅速准确检测，为避免大规模传染争取时间，为养殖户减少损失。技术要点：通过巡航机器人的摄像头，采集鸡笼视频图像数据；对采集的视频图像数据，进行数据增强与扩增。深度网络训练模块，针对机器人摄像头采集的鸡笼中养殖鸡的数据，采用DenseNet，通过扩大感受野提高网络特征提取的能力，提高了目标检测的精度，并具有较高的实时检测性能。实时监测模块根据训练好的网络模型，监测出鸡笼内是否存在病鸡，并通过手机移动端或PC端显示。本发明适用于大型室内养鸡场病鸡检测及预警。
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公开(公告)号：CN109035160A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810704005.0
申请日：2018-06-29
Applicant: 哈尔滨商业大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/50 , G06T7/0012 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30096
Abstract: 医学影像的融合方法及基于融合医学影像学习的图像检测方法，涉及基于融合医学影像学习的图像检测技术。本发明为了解决医学影像因受噪声污染，信噪比低，不同组织间灰度差异小，影响医学影像的应用，以及单一模态的影像并不能从不同角度提供病变组织更丰富的信息等技术问题。读取两类模态影像并分别对两类模态影像进行预处理，得到去噪图像；采用改进的剪切波变换对图像进行多尺度剖分；根据融合规则，对两类模态影像进行融合，得到融合图像；将所有融合图像组成融合图像数据集；对数据集采用改进的YOLO v2深度学习算法进行训练，生成训练网络；用训练好的网络进行检测。将不同模态的医学影像融合在一起从不同角度提供病变组织更丰富的信息。
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公开(公告)号：CN108320219A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810113913.2
申请日：2018-02-05
Applicant: 哈尔滨商业大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 珠宝个性化定制系统，涉及一种珠宝定制系统。为了解决目前的私人定制服务不能根据客户喜好的款式组合进行定制的问题和存在客户无法选择时造成浪费时间的问题。本发明包括用于存储客户信息的客户信息数据库，用于根据客户信息为客户推荐款式或者根据客户输入的珠宝信息为客户提供可供选择的款式细节生成款式并生成珠宝3D方案的选款模块，为客户端的VR或AR设备提供珠宝3D方案并基于客户的VR或AR设备产生客户佩戴珠宝3D方案的合成效果图的珠宝虚拟体验模块，用于根据客户的穿戴设备采集客户通过珠宝虚拟体验模块佩戴珠宝3D方案时的生理参数并判断客户满意程度的客户反应信息采集模块，用于生成订单订单生成模块。本发明适用于珠宝的定制。
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公开(公告)号：CN107871533A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201711148466.6
申请日：2017-11-17
Applicant: 哈尔滨商业大学
IPC: G16H40/20
Abstract: 一种智能化门诊调度控制系统，涉及一种医院调度控制系统，具体涉及一种门诊调度控制系统。为了解决现有的门诊预约系统不能够针对预约和现场挂号的情况进行合理的调整而导致的效率较低、患者等待时间过长的问题。本发明包括用于为患者和医生提供所要查询的数据的查询模块、用于为患者按照初诊和复诊提供预约挂号服务预约模块、用于反馈预约状态下某科室医生预约人数饱和情况为医生提供加入预约出诊的预约调整模块、用于将信息进行汇总反馈给医院的管理人员进行调度的调度模块、用于对当天医生出诊时各个科室的患者预约及分配情况进行监督和报警的预警模块以及用于对科室的就诊情况进行实时记录和显示的显示模块。本发明适用于医院门诊调度控制。
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公开(公告)号：CN109544565B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201811414751.2
申请日：2018-11-23
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 一种基于DC‑GMRF水平集的创面图像分割方法，涉及图像处理领域。本发明为了快速精确地计算出创面的面积，并根据换算比例精准地评估皮肤供体。本发明采用Kinect设备采集患者创面RGB彩色图像数据和深度数据，作为信息输入，对彩色图像数据，分离RGB色彩通道，得到红绿通道的差分图像并进行双重阈值化操作，强化创面与背景差异，利用GMRF水平集模型精准分割创面区域，与深度数据对应后形成三维点云数据，采用德劳内三角形法计算创面的三维点云曲面的面积。根据创面面积，给出创面的伤情级别以及所需植皮的面积。本发明提高了创面轮廓分割精度，使伤情级别评估更加精准，所需植皮面积更加精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160271A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911402712.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 一种基于深度学习的室内养鸡场病鸡检测系统，属于养鸡场病鸡智能检测技术领域，本发明为了提高室内养鸡场病鸡检测的智能化程度，在出现禽流感等养殖鸡疫情时能够迅速准确检测，为避免大规模传染争取时间，为养殖户减少损失。技术要点：通过巡航机器人的摄像头，采集鸡笼视频图像数据；对采集的视频图像数据，进行数据增强与扩增。深度网络训练模块，针对机器人摄像头采集的鸡笼中养殖鸡的数据，采用DenseNet，通过扩大感受野提高网络特征提取的能力，提高了目标检测的精度，并具有较高的实时检测性能。实时监测模块根据训练好的网络模型，监测出鸡笼内是否存在病鸡，并通过手机移动端或PC端显示。本发明适用于大型室内养鸡场病鸡检测及预警。
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公开(公告)号：CN109544565A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811414751.2
申请日：2018-11-23
Applicant: 哈尔滨商业大学
Abstract: 一种基于DC-GMRF水平集的创面图像分割方法，涉及图像处理领域。本发明为了快速精确地计算出创面的面积，并根据换算比例精准地评估皮肤供体。本发明采用Kinect设备采集患者创面RGB彩色图像数据和深度数据，作为信息输入，对彩色图像数据，分离RGB色彩通道，得到红绿通道的差分图像并进行双重阈值化操作，强化创面与背景差异，利用GMRF水平集模型精准分割创面区域，与深度数据对应后形成三维点云数据，采用德劳内三角形法计算创面的三维点云曲面的面积。根据创面面积，给出创面的伤情级别以及所需植皮的面积。本发明提高了创面轮廓分割精度，使伤情级别评估更加精准，所需植皮面积更加精确。
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公开(公告)号：CN118275959A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410410440.8
申请日：2024-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于流形结构化数据先验和局部低秩约束的快速磁共振指纹重建方法及系统，本发明涉及磁共振指纹成像技术领域。本发明为了解决目前磁共振指纹成像中数据欠采样伪影降低成像质量的问题，以及为了提高重建图像的精度并缩短重建时间。本发明包括以下步骤：(1)获取欠采样的磁共振指纹数据；(2)建立基于流形结构化数据先验与局部低秩约束的磁共振指纹重建模型；(3)基于增量子梯度近似法构建迭代求解算法；(4)设置迭代求解算法终止条件；(5)利用迭代求解算法重建磁共振指纹数据与定量参数图像。本发明可在高倍欠采样条件下，利用较少的采样数据重建高质量的磁共振指纹图像，并缩短重建时间。
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公开(公告)号：CN112819949B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110167389.9
申请日：2021-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于结构化低秩矩阵的磁共振指纹图像重建方法，属于磁共振指纹成像领域，用以解决欠采样机制下磁共振指纹定量参数图像重建质量问题。本发明方法的技术要点包括利用磁共振指纹图像一阶偏导的傅里叶变换获取结构化低秩矩阵；根据结构化低秩约束和磁共振指纹图像的欠采样空间数据建立图像重建优化方程；利用迭代重加权最小二乘法和子空间映射求解图像重建优化方程；判断图像重建结果是否满足收敛条件和迭代终止条件，若满足则获取最终的图像重建数据；对图像重建数据做傅里叶逆变换获取三维重建指纹数据矩阵；将其与通过计算机仿真得到的字典进行匹配，获得重建定量参数图像。本发明可用于进一步提高欠采样机制下磁共振指纹图像的重建质量。
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公开(公告)号：CN116602761A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310570483.8
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明适用于手术器械领域，提供了一种柔性手术操作臂，操作臂外鞘和关节，所述关节连接在操作臂外鞘的端部，所述关节的端部设有摄像头和照明灯。本装置采用两级模块化单元复合构型操作臂，两级模块化单元复合构型操作臂可以提供6个自由度的运动，可以面对自然腔道的复杂环境变化，使本装置控制操作更精准；通过在手术中实时控制关节末端的弯曲姿态和伸出长度，可以调整末端执行器的整体刚度和关节末端弯曲半径，适应自然腔道的复杂环境变化；通过采用DEA驱动器，DEA驱动器可带动关节变形，对操作臂外鞘实现精准运动补偿，可通过控制输入电压精准控制关节的变形量，避免了由导线运动补偿时产生的二次误差，提高了操作臂的精确度。
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