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公开(公告)号：CN112070678B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202010794867.4
申请日：2020-08-10
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明公开了一种批量蛋白质印迹膜条倾斜矫正和分割方法及系统，其中，方法包括以下步骤：S1:获取含有多个蛋白质印迹膜条的图像，并对图像进行分割；S2:获取分割后的图像中每个蛋白质印迹膜条的倾斜角度，并根据倾斜角度对各自对应的蛋白质印迹膜条进行矫正，获得初步倾斜矫正图像；S3:对初步倾斜矫正图像进行预处理；S4:提取预处理图像中每个蛋白质印迹膜条的多个印迹区域，并进行定位；S5:分别将每个蛋白质印迹膜条对应的多个印迹区域进行重组，获得多个重组的蛋白质印迹膜条，输出矫正结果以及矫正结果中每个蛋白质印迹膜条对应的印迹区域的位置坐标。能够避免因膜条本身的空间弯曲导致的倾斜矫正不准确的不足，提升矫正的准确度。
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公开(公告)号：CN114092580B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202111294880.4
申请日：2021-11-03
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T9/40 , G06T9/00 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的三维点云数据压缩方法与系统，涉及点云数据压缩处理技术领域，其中，基于深度学习的三维点云数据压缩方法包括：获取基于PointNet神经网络点云数据模型的语义标记，采用Mean‑Shift算法对点云数据模型基于语义标记进行组件分割，将分离得到的单个项目与基于语义的标准模型最优对齐，进行组织排序后采用八叉树算法实现数据压缩。提出方法通过语义标记提高了八叉树的编码性能。对比已有方法，本发明所述方法在相同的八叉树算法速率下，可以获得更低的均方误差，从而达到更好地压缩效果。
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公开(公告)号：CN118587099A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410954381.0
申请日：2024-07-17
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本发明提出一种基于混合采样的CT细胞图像清晰化组合方法与系统，该方法包括对不同层的CT细胞图像分别通过基于边缘强化的方式和视觉分割模型进行混合采样，并将采样结果和分割结果按比例进行混合，得到混合采样结果，对混合采样结果中所有细胞图像进行相似度计算，得到同一细胞的不同层细胞图像；利用清晰度判断指标对不同细胞的不同层细胞图像进行比选，选出每种清晰度最高的细胞图像；将清晰度最高的细胞图像按照原CT细胞图像的细胞位置排列组合在一起，生成高解析度的CT细胞图像。本发明有效地避免了过长的计算时间的同时满足了采样结果的高质量，极大地提高了图像清晰化任务的效率和质量，并且本发明也可用于电影胶片档案的图像清晰化增强。
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公开(公告)号：CN118230113A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410659894.9
申请日：2024-05-27
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态融合与注意力机制的目标检测方法及系统，该方法包括：对每一图像信息进行堆叠处理，以生成对应的目标图像信息；通过若干特征提取模块以及切片特征融合模块实时提取出目标图像信息中包含的若干目标特征图，并将最后三张特征图输入至预设第一算法中，以使预设第一算法输出对应的目标信息；实时检测出与目标信息对应的预测值以及真实值，并根据预测值以及真实值构建出对应的损失函数；对损失函数进行训练，以输出对应的网络权重文件，并构建出对应的多模态目标检测网络，以通过多模态目标检测网络实时确定出目标场景中的目标物体的位置。本发明能够快速的完成多模态数据的融合，提升了工作效率。
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公开(公告)号：CN115601232A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211597912.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 华东交通大学(CN)
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明公开一种基于奇异值分解的彩色图像去色方法及系统，包括：获取具有三通道的彩色图像，并分别对彩色图像的各个通道图像进行奇异值分解，分别得到三通道的三组矩阵；分别将三组矩阵的S矩阵中的奇异值与其对应的矩阵、矩阵中的正交向量进行矩阵重组，得到三组奇异值重组矩阵；根据某一通道的S矩阵中的各个奇异值的能量贡献，对某一道中的各个奇异值重组矩阵进行加权，得到某一通道的一组加权重组矩阵；基于预设的全局对比度权重对各组加权重组矩阵进行再次加权并融合，得到目标灰度化图像。能够在获取到全局对比度的情况下，捕捉到图像的局部特征及对比度信息，从而细化灰度化结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115291534A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211223953.5
申请日：2022-10-09
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种智能体家具协同运动控制方法、系统和计算机终端，首先建立源布局中的第一智能体家具和目标布局中的第二智能体家具之间的对应关系，确定出第一智能体家具的目标姿态，然后控制第一智能体家具从初始姿态运动到目标姿态，在运动过程中，判断是否存在能够与第一智能体家具发生碰撞的第三家具，若存在，则根据第三家具的类型进行动态调整，实现第一智能体家具和第三家具的协同运动，避免了第一智能体家具在运动过程中与其它家具发生碰撞，能够更好的完成布局转换运动。
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公开(公告)号：CN113160367B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202110508065.7
申请日：2021-05-11
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T13/40 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及鳞翅目昆虫模型仿真和控制方法、系统及可读存储介质，属于计算机图形及仿真技术领域；具体包括一种鳞翅目昆虫模型的仿真和控制方法；该方法采用三维mesh和层次化骨骼建立一个非刚体的虚拟鳞翅目昆虫模型，并实现了对其飞行的自动控制；在飞行控制时考虑了飞行速度、空间位置、所受的外力、环境等因素等对非刚体鳞翅目昆虫模型的飞行姿态影响，填补了现有技术中对非刚体鳞翅目模型飞行控制的空白；通过本发明提出的方法控制的鳞翅目模型，其飞行姿态更加真实，仿生性能更好。
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公开(公告)号：CN111523281B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010637889.X
申请日：2020-07-06
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种极化高密度人群线性波动仿真方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：基于拉格朗日流体力学原理，模拟高密度人群的流体特征，以建立流体模拟仿真模型；基于光滑粒子流体力学算法，采用光滑核函数插值的方法计算得到每个智能体在预定位置处对应的密度、压力以及黏性力，并输入至流体模拟仿真模型中以计算得到每个智能体对应的加速度；根据智能体对应的加速度计算得到连续体人群的局部速度以及全局速度，根据局部速度以及全局速度计算得到对应的实际速度，并基于线性动量触发模型对实际速度进行最大速度约束，以实现人群线性波动。本发明提出的仿真方法，可模拟高度自对齐密集人群的线性波动，真实性强。
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公开(公告)号：CN111523281A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010637889.X
申请日：2020-07-06
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种极化高密度人群线性波动仿真方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：基于拉格朗日流体力学原理，模拟高密度人群的流体特征，以建立流体模拟仿真模型；基于光滑粒子流体力学算法，采用光滑核函数插值的方法计算得到每个智能体在预定位置处对应的密度、压力以及黏性力，并输入至流体模拟仿真模型中以计算得到每个智能体对应的加速度；根据智能体对应的加速度计算得到连续体人群的局部速度以及全局速度，根据局部速度以及全局速度计算得到对应的实际速度，并基于线性动量触发模型对实际速度进行最大速度约束，以实现人群线性波动。本发明提出的仿真方法，可模拟高度自对齐密集人群的线性波动，真实性强。
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公开(公告)号：CN118379706B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410815243.4
申请日：2024-06-24
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于注意力与特征分频的多模态融合模型训练方法及系统，方法包括：获取多模态数据，并将多模态数据输入至预训练特征提取网络当中，以分别提取出每一种模态数据对应的不同频率大小的多种特征图；将同一频率大小的不同模态的特征图进行通道拼合，并对多种频率的通道拼合后的特征图进行分频特征融合；将多种频率的融合特征图输入到预设目标位置识别网络当中，得到车辆附近的目标位置信息，并将多种频率的融合特征图输入到预设车道位置识别网络当中进行多次迭代更新，得到车道线位置信息；计算损失函数并进行反向传播，以训练模型。本发明不仅可以提高模型识别精度，还能够有效节省计算量、提升硬件运算效率。
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