公开(公告)号：CN119066408A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202411148375.2

申请日：2024-08-21

Applicant: 中北大学

Inventor： 章永来 ,  郭卉敏 ,  王彦瑾 ,  强彦 ,  李华玲 ,  张晓波

IPC: G06F18/2135 ,  G06F18/10 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于极坐标下的病例数据集不平衡处理方法，包括以下步骤：S110：收集病例数据集；S120：进行PCA运算，生成主成分分析矩阵；S130：选取少数样本的近邻样本和多数样本，生成极坐标；S140：在极坐标系中进行随机采样，生成新样本；S150：转换回笛卡尔坐标系，生成新样本矩阵；S160：将生成的新样本添加到少数样本集中，重复采样；使用本发明的算法处理后的不平衡病例数据集，可以显著提升模型对少数类样本的预测准确性和整体平衡性。生成的新样本有助于减少模型的偏差，使模型能够更好地学习并反映所有样本的特征，公平地拟合所有类别的样本，特别是病理样本。

公开(公告)号：CN117935036A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410136070.3

申请日：2024-01-31

Applicant: 中北大学

Inventor： 李华玲 ,  霍佳鑫 ,  章永来 ,  张晓波 ,  安洋

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明公开了一种复杂海洋环境下的鱼类目标检测方法，包括步骤S110‑S150：S110：收集原始水下鱼类图像数据和对应的鱼类目标手动标注数据，标注数据中包含鱼类的类别以及检测框的坐标，将鱼类图像数据和目标标注数据分别构成原始图像数据集I和标签数据集L；S120：使用加权直方图匹配算法对原始图像数据集进行数据预处理，并构建测试和训练数据集；S130：构建改进YOLOv5的水下鱼类目标检测模型，记作HMFD_YOLOv5；S140：对构建的HMFD_YOLOv5进行训练；S150：根据所述水下鱼类目标检测方法，给出目标检测结果；首先，本发明通过加权直方图匹配来解决水下图像模糊、颜色失真以及颜色分布不统一的问题；其次，使用实时检测器中的解码器替换YOLOv5中的检测头部分，从而增强算法对遮挡目标的检测能力。

公开(公告)号：CN117125163A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311381828.1

申请日：2023-10-24

Applicant: 中北大学

Inventor： 张晓波

IPC: B62D57/02

Abstract: 本发明属于移动机器人领域，具体地说是一种可跳跃的移动小车机器人，包括壳体、移动模块、支撑模块、电气系统模块及跳跃模块。移动模块包括车轮驱动组件及车轮。支撑模块支撑地面使移动小车机器人的一端抬起、并调节跳跃模式下的弹射角度。跳跃模块用于使移动小车机器人进行跳跃。本发明结合了轮式移动功能与跳跃功能，具有很强的环境适应能力；平坦路面下可以高效行驶，遇到障碍物可以开启跳跃模式，跳跃模式下选用了燃爆式线性驱动器，跳跃高度非常高，甚至可以从地面跳至屋顶；空中具有姿态调整能力，车轮采用减震轮胎的减震效果非常好，两者结合保证小车不被损坏。本发明整体结构设计精巧，功能强大，具有巨大的应用价值。