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公开(公告)号：CN103810670B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410033988.1
申请日：2014-01-24
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA流和共享内存的DVH图并行统计方法，包括以下步骤：在主机端对器官进行采样，并将采样点位置传入设备端，每个器官的剂量统计分别用一个流进行处理；步骤2：使用纹理存储器载入剂量矩阵：步骤3：根据每个线程分配到的位置点，使用纹理拾取进行拾取，纹理的滤波模式设置为线性插值，即对三维纹理的八个像元根据距离进行线性插值，并返回线性插值得到的值；步骤4：使用共享内存存储统计结果，通过在共享内存上开辟N个子剂量盒，解决共享内存会出现的bank冲突问题，并加快了统计速度。
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公开(公告)号：CN103810670A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410033988.1
申请日：2014-01-24
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA流和共享内存的DVH图并行统计方法，包括以下步骤：在主机端对器官进行采样，并将采样点位置传入设备端，每个器官的剂量统计分别用一个流进行处理；步骤2：使用纹理存储器载入剂量矩阵：步骤3：根据每个线程分配到的位置点，使用纹理拾取进行拾取，纹理的滤波模式设置为线性插值，即对三维纹理的八个像元根据距离进行线性插值，并返回线性插值得到的值；步骤4：使用共享内存存储统计结果，通过在共享内存上开辟N个子剂量盒，解决共享内存会出现的bank冲突问题，并加快了统计速度。
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公开(公告)号：CN118902476A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410994163.X
申请日：2024-07-24
Applicant: 兰州交通大学
IPC: A61B5/372 , A61B5/18 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于前额单通道EEG的疲劳驾驶检测方法，融合前额单通道脑电(EEG)内嵌眨眼电位(EBP)特征及EEG子带特征实现疲劳驾驶检测，包括：前额Fp1通道EEG数据采集及其预处理；基于信息互补理论，设计移动标准差(MSD)算法检测与定位EEG中内嵌EBP，提取其疲劳驾驶相关特征作为融合特征之一，在此基础上，离散小波变换剔除EEG中EBP，获得相对纯净的EEG信号，并将其通过多尺度分解至5个不重叠子带，提取各子带的时频特征作为疲劳驾驶检测另一融合特征；发挥不同类型特征内在潜能，设计基于权重系数的特征融合策略，融合内嵌EBP特征和EEG子带特征，融合后特征作为分类器输入以实现高效的疲劳驾驶检测。
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公开(公告)号：CN117473353A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311396685.1
申请日：2023-10-26
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种基于PageRank的改进K‑means算法，涉及机器学习领域。一种基于PageRank的改进K‑means算法，命名为PRK‑means，该算法通过PageRank将聚类数据模拟为有向图上随机游走模型，即一阶马尔可夫链；随机游走遍历节点，建立聚类数据线性方程组；引入Gauss‑Seidel，利用其在线性方程组求解过程持续更新未知变量特性，保证节点PageRank值的精准性，进而选择前k个节点作为初始聚类中心；接着基于最小化损失函数反复迭代优化目标函数值，以精准划分各节点至最佳所属簇。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113743449A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110816419.4
申请日：2021-07-20
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了基于对称性滤波器分类的JPEG图像隐写分析系统，包括检验单元、数据提取标记单元、存放单元和核验单元，检验单元包括USB输入端口、数据输入端口和网络输入端口，信息整合模块的输出端均与特征识别模块和色组识别模块的输入端连接，本发明涉及图像识别技术领域。该基于对称性滤波器分类的JPEG图像隐写分析系统，通过该系统的应用，让滤波器进行分类排比时更加方便，而且能够更具不同性质的滤波器对其进行标记，然后获取其特征信息进行记录和标记，直至其完成隐写分析，且整个分析过程中也不会过度采用人工进行操控，有效的避免了工作人员精力的消耗，让人们能够处于更加方便的状态下进行工作，这便于人们使用。
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公开(公告)号：CN104361612B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410625139.5
申请日：2014-11-07
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于分水岭变换的无监督彩色图像分割方法，依次执行以下步骤：(1)初始化，给定程序的运行参数，输入彩色图像；(2)利用矢量梯度计算方法获取彩色图像的梯度；梯度重建，通过建立大小可变的结构元素以适应不同的梯度值，从而有效去除梯度值较小的图像结构保留大的梯度值不变；(4)利用分割区域的稳定性对图像进行无参数分割；(5)输出分割结果。本发明可用于彩色图像分割，不需要设定任何参数就可以得到稳定、准确的分割结果。(3)利用形态学重建理论对梯度图像进行自适应
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公开(公告)号：CN118279994A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410410119.X
申请日：2024-04-07
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及人脸伪造检测技术领域，具体涉及基于人脸伪造风险的虚假人脸检测系统，包括人脸伪造检测模块、特征提取模块以及验证与决策模块，其中；所述人脸伪造检测模块基于生成对抗网络创建逼真的伪造人脸图像，并对生成的人脸图像进行预处理；所述特征提取模块从预处理后的人脸图像中提取体现真假图像差异的特征；所述验证与决策模块基于提取的特征区分伪造人脸与真实人脸图像。本发明，有效防范了通过伪造技术进行的各类诈骗犯罪，保护了用户的网络安全和隐私权益；为人脸检测任务带来性能的显著提升，能够更好地区分微妙的真假人脸差异，对抗复杂的伪造技术；确保了检测方法的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN104361612A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410625139.5
申请日：2014-11-07
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/11 , G06T2207/20152
Abstract: 本发明提供了一种基于分水岭变换的无监督彩色图像分割方法，依次执行以下步骤：(1)初始化，给定程序的运行参数，输入彩色图像；(2)利用矢量梯度计算方法获取彩色图像的梯度；(3)利用形态学重建理论对梯度图像进行自适应梯度重建，通过建立大小可变的结构元素以适应不同的梯度值，从而有效去除梯度值较小的图像结构保留大的梯度值不变；(4)利用分割区域的稳定性对图像进行无参数分割；(5)输出分割结果。本发明可用于彩色图像分割，不需要设定任何参数就可以得到稳定、准确的分割结果。
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公开(公告)号：CN215727731U
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202121643880.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本实用新型属于信息安全技术领域，尤其是JPEG图像隐写快速检测系统，针对现有的图像隐写检测装置不便于调节高度的问题，现提出如下方案，其包括检测装置和设于检测装置下方的调节箱，所述检测装置的底部固定安装有支撑板，且支撑板、调节箱和检测装置的中心位于同一竖直线上，调节箱的一侧开设有圆孔，圆孔内转动安装有蜗杆，蜗杆的一端延伸至调节箱内，且转动安装在调节箱的一侧内壁上，蜗杆的另一端延伸至调节箱外，且固定安装有旋转块。本实用新型结构简单，设计合理，操作方便，能够快速的调节检测装置的高度，并对检测装置的位置进行稳固的固定，从而便于不同身高的人员使用，提高了灵活性。
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