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公开(公告)号：CN113240101B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110521611.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络软硬件协同加速的异构SoC实现方法，包括：片内处理器获取当前待检测图片进行预处理，当当前待检测图片预处理完毕后，将预处理完毕的当前待检测图片通过存储器发送至可编程逻辑电路，并获取下一张待检测图片作为当前待检测图片进行预处理；可编程逻辑电路接收预处理完毕的当前待检测图片，根据预设的卷积神经网络硬件加速器和预设的卷积神经网络模型进行计算，当当前待检测图片计算完毕后，将计算完毕的当前待检测图片通过存储器发送至片内处理器；片内处理器接收计算完毕的当前待检测图片，对计算完毕的当前待检测图片进行后处理，输出当前待检测图片的检测结果。实现低成本的嵌入式SoC的高速实时图像处理。
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公开(公告)号：CN114693935A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210395449.7
申请日：2022-04-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于自动数据增广的医学图像分割方法，包括：S1、将原始训练集按照设定比例随机划分为训练集和验证集；S2、构建数据增广搜索空间，得到采样子策略；S3、将采样子策略在训练集上进行训练，在每次迭代中，通过随机梯度下降更新网络权重，将更新后的网络权重用来计算验证集损失，通过近端迭代更新策略参数，当验证集损失最小时，得到数据增广子策略；S4、在重训练阶段，将数据增广子策略应用在原始训练集上进行数据增广，在增广后的训练集上进行训练，获得最优的网络权重，采用该网络权重进行推理，得到目标区域。本发明采用的算法在基本网络架构下实现了先进的性能，该算法的搜索策略的效率至少提高了一个数量级。
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公开(公告)号：CN111429343B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010267759.1
申请日：2020-04-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种三维数字图像中分支点的快速检测方法，所述方法包括以下步骤：S1、将给定的三维数字图像分成若干子图像并生成对应若干二维最大强度投影图像；S2、将每幅二维最大强度投影图像骨架化并选取骨架上的点作为候选分支点，再通过改进的ray‑shooting模型提取所有候选分支点周围像素强度分布特征；S3、根据所提取的像素强度分布特征利用DBSCAN方法确定候选分支区域的分支数，从而根据确定的分支数得到二维分支点；S4、利用反向映射方法将得到的二维分支点映射到三维数字图像中，从而得到三维数字图像中树状结构的真实三维分支点。本发明能够准确的将三维数字图像中树状结构的分支点检测出来，具有计算成本低、误检率低且检测效率高的特点。
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公开(公告)号：CN114492916A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111463269.X
申请日：2021-12-03
Applicant: 湖南大学 , 长沙新奥湘江新能源发展有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种适用于综合能源微网鲁棒优化的不确定集构建方法和系统，生成不确定性量误差样本集，求解样本集的均值和协方差矩阵矩阵；利用PCA找到样本的相关性、特征值和特征向量等信息。如特征值和特征向量将用于决定内部椭球的半轴长和轴方向；将样本集区域划分为k个区间，建立高维椭球区域；基于Quickhull凸包算法将k个区间的点集构造出k个凸包，最终建立基于多区间凸包的不确定集。基于多区间凸包的不确定集，考虑了不确定性量之间的相关性并通过设置合适的多个区间，避免了实际中出现概率较小的场景，减小了鲁棒优化的保守度。
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公开(公告)号：CN113393446B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110687012.6
申请日：2021-06-21
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的卷积神经网络医学图像关键点检测方法，包括如下步骤：构建基于注意力机制的O型卷积神经网络，其包括注意力模块、关键点检测分支和局部增强分支；局部增强分支用于局部前景增强和结构提取；局部增强分支和关键点检测分支对不同层次的信息编码解码来生成热图；本发明利用注意力模块将局部增强分支的特征图引入关键点检测分支；将训练集数据输入到O型卷积神经网络进行训练，将测试集数据数据输入到学习后的O型卷积神经网络得到关键点热图，对关键点热图进行局部最大值提取，得到关键点的坐标。本发明直接在原始图像上执行，更加稳健和准确，能更加有效地整合局部结构特征和上下文信息，并检测细分支的关键点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113989525B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111593705.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法，基于最优聚类框架，获得中药材高光谱图像最优波段子集，再采用集群排序方法有效地从最优波段子集中选出最佳特征波段；使用随机投影方法将从中药材高光谱图像中提取的随机块作为卷积核；然后使用像素自适应方法修改卷积核，并基于中药材特征波段图像进行特征提取；再次，使用分层网络提取中药材的特征，并结合中药材高光谱最佳波段影像数据，构建中药材高光谱训练集与测试集；最后使用SVM对训练集进行训练得到分类预测模型，基于该模型对中药材测试集进行预测，大幅度提高了中药材的鉴别分类精度，解决了中药材种类多样、成分复杂的鉴别难题，可适用于各类中药材的快速无损鉴别。
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公开(公告)号：CN113949592B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111576971.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的对抗攻击防御系统及方法，基于FPGA的对抗攻击防御平台，构建基于FPGA的异构流架构，将PC端算法在不影响其防御效果的情况下移植到FPGA上，用于快速正确识别原始样本以及对抗攻击产生的对抗样本，且功耗很低，满足实际应用场景需求，提高实际应用场景安全性。
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公开(公告)号：CN113949592A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111576971.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的对抗攻击防御系统及方法，基于FPGA的对抗攻击防御平台，构建基于FPGA的异构流架构，将PC端算法在不影响其防御效果的情况下移植到FPGA上，用于快速正确识别原始样本以及对抗攻击产生的对抗样本，且功耗很低，满足实际应用场景需求，提高实际应用场景安全性。
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公开(公告)号：CN113822319A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110762778.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种面向主动配电网的源‑荷联合时序场景生成方法和系统，通过原始数据构建初始源‑荷时序联合场景，计算各场景间的DTW距离、欧式距离以及源‑荷相关性距离，利用主成分法生成各个指标的权重系数，计算场景间相似度衡量指标，利用手肘法、轮廓系数选择典型场景个数，随机选取聚类中心。利用聚类散度判别选取典型场景的合理性。本发明实施例充分考虑了时间序列的时移特性，能更准确地描述负荷、分布式电源的相关性，能解决多维数组下连续时间曲线聚类效果差的问题；此外，该方法还能利用较少典型场景更准确地描述负荷和分布式电源出力的随机性和间歇性，提升主动配电网规划效率。
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公开(公告)号：CN113629148A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110706987.9
申请日：2021-06-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种双栅极增强型氧化镓MESFET器件，包括衬底，衬底底部固定有漏极电极，衬底顶部两侧凹陷形成凹槽，凹槽底部固定有双栅极电极；两个凹槽之间为鳍型结构，鳍型结构顶部固定有源极电极。本发明使用Ga2O3作为晶圆衬底材料制作氧化镓垂直型MESFET，并结合鳍型结构形成鳍型Ga2O3MESFET，通过优化器件结构获得高击穿电压的长关型器件，实现高击穿电压的增强型Ga2O3MESFET。
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