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公开(公告)号：CN101582167B
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN200910072319.4
申请日：2009-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于四元数分解和相关函数判断彩色图像相关性的方法，属于图像处理领域，本发明的目的是解决采用ELL提出的方法分解四元数的水平和垂直分量，以及基于平行垂直分解的方法计算两幅彩色图像的相关函数计算速度低的问题。本发明的方法包括：步骤一、大小均为M×N像素的两幅彩色图像的纯四元数表达式分别为p(m，n)＝b1(m，n)i+c1(m，n)j+d1(m，n)k和q(m，n)＝b2(m，n)i+c2(m，n)j+d2(m，n)k；步骤二、将第二幅彩色图像q(m，n)沿方向分解为q(m，n)＝q//(m，n)+q⊥(m，n)；步骤三、按公式获取两幅彩色图像的相关函数cr(m，n)，所述相关函数cr(m，n)的值表示两幅彩色图像的相关性。本发明方法用于判断两幅彩色图像的相关性强弱。
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公开(公告)号：CN119920393A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411836807.9
申请日：2024-12-13
IPC: G16H15/00 , G16H30/20 , G16H50/20 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499
Abstract: 一种甲状腺超声图像诊断报告自动生成方法，它涉及一种诊断报告自动生成方法。本发明为了解决当前甲状腺超声图像诊断报告中存在的人工分析耗时、费力，以及依赖医生专业技能的问题。本发明的步骤包括步骤1、对ResNet‑50网络进行改进，对已分割好的甲状腺超声图像进行特征提取，该网络包括对甲状腺大小、形状特征以及甲状腺结节特征的特定识别模块；步骤2、应用Transformer架构进行图像的语义映射和描述，通过自注意力机制捕捉图像的全局语义信息，生成紧凑的特征向量；步骤3、基于ChatGLM3‑6B预训练模型，结合P‑Tuning V2微调方法，使用标注的甲状腺超声诊断报告数据进行训练，构建超声报告生成模型。本发明属于超声医学图像处理技术领域。
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公开(公告)号：CN119516055A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411564300.2
申请日：2024-11-05
Abstract: 本发明提出一种基于转播视频的冰壶运动员面部重建方法。所述方法针对冰壶运动员在转播视频中的面部特征进行优化，利用深度学习技术，结合掩膜网络策略，克服传统方法在处理反光和弱纹理区域时的局限性，为元宇宙、数字人及体育赛事转播等领域提供更加真实、生动的数字人形象。
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公开(公告)号：CN118858289A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410891799.1
申请日：2024-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨岛田大鹏工业股份有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于绝对相位评价的格雷码二值化阈值自适应方法。所述方法对绝对相位图像效果设置一个评价指标，将格雷码二值化阈值的调参问题转化为一个黑箱优化问题。相较于传统仅考虑单张格雷码图像信息，通过人为调参进行二值化的方法，本发明直接面向绝对相位图效果，一次性对所有的格雷码进行二值化处理。与现有的二值化方法相比，直接面向绝对相位图进行阈值迭代更符合预期的效果，遗传算法也能在参数空间中选出相对最优的阈值，使得生成的绝对相位效果更好，并且大大减少了时间成本和人力成本。
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公开(公告)号：CN113763309B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202011155220.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/246 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑net网络和LSTM网络的肝脏血管超声图像目标识别与跟踪方法。步骤1：超声图像序列预处理；步骤2：训练ROI提取模型，从步骤1的超声图像中分割出区域；步骤3：基于改进U‑net网络实现步骤2的区域中目标的准确分割；步骤4：利用CNN‑LSTM网络对步骤1的超声图像序列进行分类；步骤5：基于步骤3的分割结果及步骤4的分类结果，利用LSTM网络实现超声图像序列中目标位置的准确预测。本发明为了解决现有方法无法同时对动态超声图像序列进行目标识别与实时跟踪的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114004883B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111162254.X
申请日：2021-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种冰壶球的视觉感知方法、装置、计算机设备和存储介质。本发明涉及冰壶球的视觉感知技术领域，本发明基于仿真环境生成的位姿估计训练数据，搭建并训练位姿估计网络，对冰壶球在相机坐标系下的位姿进行预测；搭建冰壶球位姿估计网络结构，对输入的冰壶球彩色图像对应的分割图像进行重建，对三维位置和姿态信息进行回归；通过深度相机获取深度图像，提取冰壶球的点云数据，以位姿估计网络的输出结果作为初值，将测量得到的冰壶球点云数据和冰壶球模型点云进行配准，对相机外参数的标定，对定位结果进行坐标转换，获得冰壶球在世界坐标系下的三维位姿。
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公开(公告)号：CN116028186A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310056491.0
申请日：2023-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出对于存在黑盒子子系统的混合信号系统执行效率的优化方法。该方法包括：对于一个黑盒子模型，记所有的输入端口为I，|I|代表输入端口的数量，使用独热编码方法构建|I|个输入，记作M|I|；将黑盒子模型的所有输出端口记为O，|O|代表输出端口的数量，针对每个独热编码输入，运行黑盒子模型并记下对应的输出信号R|I|；根据得到的独热编码输入和每个输出端口的关系，建立δ(p1,p2)表示输出端口p2对输入端口p1的依赖关系；根据依赖关系，将所有的黑盒子模型转化为端口到端口的图；最后通过建立整个依赖图的拓扑排序得到所有模型对应的优先调度执行顺序。该方法提供了更加完善以及高效的混合信号系统仿真执行方法。
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公开(公告)号：CN115861893A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211633089.6
申请日：2022-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光图像的多飞行器跟踪方法及系统，属于多飞行器跟踪、数字图像处理技术领域，其中，该方法包括：对当前输入图像帧进行预处理，通过特征提取网络E‑ResNet50对处理后的图像帧特征预提取，再与前一帧预提取特征进行融合，将融合后的特征输入到4个级联的上下文感知编码层中进行特征编码；将编码后的特征输入到2组4个级联的解码层中分别实现对当前帧图像飞行器目标的检测及对前一帧飞行器目标的延伸，将检测到的当前帧飞行器目标和延伸到的飞行器目标输入到运动外观关联模块中进行关联实现多飞行器目标的跟踪任务。该方法提升了多飞行器目标的跟踪精度，克服了常规多目标跟踪算法对多飞行器跟踪任务的不适应性。
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公开(公告)号：CN115844394A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310025599.3
申请日：2023-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/1473 , A61M5/145
Abstract: 本发明公开了一种基于聚合物微针阵列无创血糖检测及调节的系统及方法，属于生物医学工程技术领域，其中，该系统包括：微针电化学检测模块、电路处理模块、信息处理模块和胰岛素泵给药模块，其中，微针电化学检测模块用于提取组织液并检测组织液中葡萄糖浓度的电流信号；电路处理模块用于对电流信号进行放大滤波处理，得到葡萄糖浓度信息并发送给信息处理模块；信息处理模块用于处理葡萄糖浓度信息产生控制信号，并传给胰岛素泵给药模块；胰岛素泵给药模块用于根据控制信号释放对应剂量的胰岛素。该系统基于聚合物微针阵列以无痛的方式周期性监测患者体内血糖含量并做出对应分析释放胰岛素治疗，进而控制糖尿病患者体内的血糖浓度。
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公开(公告)号：CN110349247B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201810305289.6
申请日：2018-04-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06F30/13
Abstract: 一种基于语义理解的室内场景CAD三维重建方法，它涉及一种Y型融合RGB与Depth的语义分割网络、语义场景重建及聚类实例分割的CAD自动组合建模方法。它解决了传统室内三维CAD重建时，现有软件的使用复杂性和自动化程度低的问题，提高了室内高还原度组合建模的效率。本发明的步骤为：一、训练Y型融合RGB与Depth的语义分割网络，得到单帧二维的语义结果；二、语义场景的重建，完成3D立体像素的体积表示；三、同一语义类别的实例分割；四、基于语义实例及CAD模型的室内组合重建。本发明利用深度学习技术，克服了点云数据获取的缺失、表面重构的复杂性的难题，很方便的基于真实环境进行室内的CAD组合重建，提高室内CAD组合重建的真实性和智能化程度。
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