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公开(公告)号：CN112581450A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011515634.2
申请日：2020-12-21
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于膨胀卷积金字塔与多尺度金字塔的花粉检测方法，该方法包括：将待检测花粉图像输入到花粉检测特征网络模型中的特征融合层，获取所述待检测花粉图像的花粉融合特征，所述特征融合层基于膨胀卷积金字塔和多尺度金字塔融合得到；将所述花粉融合特征输入到所述花粉检测特征网络模型中的检测层，获取检测结果。本发明提供的一种基于膨胀卷积金字塔与多尺度金字塔的花粉检测方法，基于多尺度金字塔与膨胀卷积金字塔组成特征融合层，可以精确的检测出图像中的花粉颗粒。
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公开(公告)号：CN112580464A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011444130.6
申请日：2020-12-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种上眼睑遮挡虹膜的判断方法及装置，该方法包括：获取连续人脸视频帧中的上眼睑边界和虹膜区域；根据每帧人脸视频帧的虹膜区域的边界线，确定所述虹膜区域的标准点；在出现超过预设帧数的连续遮挡视频帧的情况下，判定所述上眼睑对虹膜产生了遮挡；所述连续遮挡视频帧是指所述上眼睑边界经过所述标准点的连续人脸视频帧。通过虹膜区域的边界线，来确定虹膜区域的标准点，使得虹膜区域在移动的过程中，用于判断是否发生遮挡的标准点也能相应变化，从而保证判断的准确性，同时通过预设帧数的连续遮挡视频帧这一条件，从而避免了眨眼对于判断准确性的影响，有效提高遮挡判断的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112435214A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011133477.9
申请日：2020-10-21
Abstract: 本发明实施例提供一种基于先验框线性缩放的花粉检测方法、装置和电子设备，该方法包括：在显微镜下采集待检测花粉颗粒的放大图像；将放大图像输入检测模型，输出识别框和花粉种类；其中，检测模型是基于样本花粉颗粒的放大图像和对应的标注框标签和花粉种类标签进行训练后得到的，检测模型中的特征提取网络用于提取放大图像的3个特征图，检测模型训练时对任一花粉颗粒使用其对应尺度特征图的b个缩放先验框代替随机初始值，缩放先验框为对标注框标签进行聚类得到的先验框再进行预设线性缩放后得到的。本发明实施例提供的方法、装置和电子设备，实现了提高基于先验框的花粉颗粒检测的有效性、鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN111832644A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010651959.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于序列级别的脑部医疗影像报告生成方法及系统。该方法包括：获取具有预设标准的待判断脑部医疗图像；将所述序列级别待判断脑部医疗图像输入至预先训练好的脑部医疗影像判别模型，得到所述脑部医疗影像判别模型输出的脑部医疗影像报告结果；其中，所述脑部医疗影像判别模型是基于脑部医疗影像的样本集数据，以及按照脑部医疗疾病标准等级进行分类所得的序列级别分类标签进行训练得到的。本发明实施例通过对符合DICOM标准的脑部医疗影像进行模型训练，训练好的模型可以生成辅助医生进行脑部疾病诊断的报告，节约医生诊断的时间和减小工作量，同时减少漏诊、误诊的发生概率。
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公开(公告)号：CN109615614B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811418985.4
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于多特征融合的眼底图像中血管的提取方法与电子设备，其中所述方法包括：基于待处理眼底图像，利用多个不同分类器，分别提取眼底血管的多个不同特征，并对所述多个不同特征进行特征融合；基于特征融合后的综合特征，利用训练完成的denseCRF模型，获取所述眼底血管的分割图像；对所述分割图像进行形态学分析处理，提取所述眼底血管的二值图像。本发明实施例通过对眼底血管的多特征融合，提取眼底图像中的血管图像，能够更有效、更精确地提取血管边缘图像，包括模糊图像的眼底血管边缘图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110348512A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910615966.9
申请日：2019-07-09
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应权重点卷积的因果方向判别方法，基于自适应权重点卷积的因果方向判别方法包括如下步骤：步骤S1，设置二变量样本的局部区域范围，确定每个样本的邻近样本，并将每个样本连同其邻近样本输入网络；步骤S2，利用自适应权重点卷积来提取每个样本及其邻近样本的局部特征；步骤S3，利用全局平均池化层在局部特征上提取全局特征；步骤S4，利用全连接层来对全局特征进行分类。本发明的特征提取方法在提取二变量样本特征时按照自适应权重融合了局部信息从而提取了丰富的局部特征，在此基础上利用全局平均池化提取全局特征，使得全局特征充分融合了二变量的联合分布信息，提升了分类精度。
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公开(公告)号：CN110287826A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910499786.9
申请日：2019-06-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的视频目标检测方法，涉及计算机视觉。本发明包括如下步骤：步骤S1，提取当前时间帧的候选特征图；步骤S2，在过去时间段设定融合窗口，计算窗口内各帧的拉普拉斯方差，将方差归一化作为窗口内各帧的权重，将窗口内所有帧的候选特征图进行加权求和得到时序特征，将当前时间帧的候选特征与时序特征相连接，得到待检测特征图；步骤S3，利用卷积层在待检测特征图上提取出额外尺度的特征图；步骤S4，在不同尺度的特征图上利用卷积层进行目标类别及位置预测。本发明的特征融合方法对过去时间段内不同质量的帧特征分配了不同的权重，使得时序信息的融合更加充分，提高了检测模型的性能。
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公开(公告)号：CN109992106A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910022484.2
申请日：2019-01-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种手势轨迹识别方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据待识别手势轨迹的坐标和各预先获取的手势轨迹模板的坐标，获取所述待识别手势轨迹和各所述手势轨迹模板之间的距离相似度和角度方向相似度；根据所述待识别手势轨迹的坐标获取所述待识别手势轨迹的速度轨迹，根据所述待识别手势轨迹的速度轨迹和各所述手势轨迹模板预先获取的速度轨迹模板，获取所述待识别手势轨迹和各所述手势轨迹模板之间的速度相似度；基于加权法将所述待识别手势轨迹和各所述手势轨迹模板之间的距离相似度、角度方向相似度和速度相似度进行融合，根据融合结果对所述待识别手势轨迹进行识别。本发明实施例提高了手势动作轨迹的识别精度。
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公开(公告)号：CN109961093A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910170701.2
申请日：2019-03-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于众智集成学习的图像分类方法，本发明采用的技术方案为一种基于集成学习的方法来提高图像分类的准确性的方法。改变了传统的svm训练方式，将传统svm与随机森林的思想进行了结合，使最终预测结果，更加具有鲁棒性，更可靠。针对从某医院内分泌科的系统数据库收集的面部数据集，对于面部图像检测任务的正确分类率，综合分类器的最佳性能为88.1％。证明了该集成学习方法可以实现面部图像的分类，在其他场景图像数据集中，本方法也得到了很好的效果。
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公开(公告)号：CN109808176A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910200931.9
申请日：2019-03-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: B29C64/153 , B29C64/205 , B29C64/236 , B33Y30/00
Abstract: 本发明公开了一种基于隔离碗的粉末型3D打印机铺粉机构，本发明主要由X-Y平面滑台与隔离碗铺粉装置组成。其中隔离碗铺粉装置由M3螺钉，小硅胶密封圈，大带轮，轴承Ⅰ，轴承Ⅱ，轴承座，大硅胶密封圈，M5螺钉，密封盖板，气管接头，隔离碗，电机，滑轮安装板Ⅰ，滑轮，滑轮安装板Ⅱ，圆形皮带，电机安装架，小带轮组成。通过将隔离碗做成双层且内部层打通孔，将隔离碗内部的烟雾快速排除隔离碗，以实现粉床接受到的激光能量最大化。通过对隔离碗外边缘倒角，以产生对粉末颗粒竖直向下的作用力，已达到压实粉末颗粒的作用。通过对隔离碗内边缘倒角，能够将进入隔离碗内部的粉末重新压入粉床，以保证粉床的平整度。
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