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公开(公告)号：CN106683087A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611216146.5
申请日：2016-12-26
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/60 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的舌苔体质辨别方法，包括如下步骤：计算机采集人体的舌苔图片作为数据集的输入，将采集的舌苔图片进行预处理，所述预处理包括对颜色空间的归一化处理，以及对舌苔图片大小比例的调整；根据舌苔图片确定舌苔的位置；采用深度神经网络算法对舌苔进行特征提取，所述深度神经网络算法包括卷积神经网络算法和递归神经网络算法；根据提取的舌苔特征，采用体质辨别算法得到相应的中医体质类别，所述体质辨别算法采用softmax分类算法。本发明方法用于辅助中医快速诊断，减少中医在舌诊中的重复性工作，且能够准确性高、识别速度快、性能稳定地对舌苔进行分析。
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公开(公告)号：CN106683087B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201611216146.5
申请日：2016-12-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的舌苔体质辨别方法，包括如下步骤：计算机采集人体的舌苔图片作为数据集的输入，将采集的舌苔图片进行预处理，所述预处理包括对颜色空间的归一化处理，以及对舌苔图片大小比例的调整；根据舌苔图片确定舌苔的位置；采用深度神经网络算法对舌苔进行特征提取，所述深度神经网络算法包括卷积神经网络算法和递归神经网络算法；根据提取的舌苔特征，采用体质辨别算法得到相应的中医体质类别，所述体质辨别算法采用softmax分类算法。本发明方法用于辅助中医快速诊断，减少中医在舌诊中的重复性工作，且能够准确性高、识别速度快、性能稳定地对舌苔进行分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107610087A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710338958.5
申请日：2017-05-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的舌苔自动分割方法，包括如下步骤：S1、采集并输入包含舌苔的图像；S2、对包含舌苔的图像，采用Faster R-CNN深度学习方法实现舌苔检测，自动获得初步的舌苔区域图像；S3、对初步的舌苔区域图像，采用VGG深度学习方法进行校准，获得更准确的舌苔区域图像；S4、根据校准后的舌苔区域图像，自动分割出舌苔图像。本发明基于大数据的深度学习方法来实现更准确的舌苔分割，解决了现有方法对舌苔分割准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN104361041B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201410593694.4
申请日：2014-10-28
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: Y02D10/45
Abstract: 本发明公开了一种智能冰箱的辅助方法，该辅助方法能够进行食材管理、食谱推荐和购物辅助等；本发明还公开一种智能冰箱的辅助系统，该辅助系统是嵌入在冰箱门外侧的嵌入式设备、服务器以及移动设备。在嵌入式设备上，通过手动及条形码、摄像头采集的手段，将食材信息录入系统。嵌入式设备通过网络连接到服务器，进行高精度识别和其它处理。移动设备与服务器互联，获取系统信息。嵌入式和移动设备上反馈系统辅助信息：根据食材数量进行的缺货提醒。本发明具有成本低，功耗低和高易用性等优点。
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公开(公告)号：CN104361039A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410593645.0
申请日：2014-10-28
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: Y02D10/45 , G06F17/30528 , F25D29/003 , G06K9/00691 , G06K2209/17
Abstract: 本发明公开一种基于Qt开发的嵌入式智能冰箱的辅助方法，可以对食材进行显示、库存管理和过期提醒、提供食谱和购物清单以及食材识别和存取；本发明还公开了一种基于Qt开发的嵌入式智能冰箱的辅助系统，包括：显示模块、食材库存管理模块、过期提醒模块、食谱模块、购物清单模块以及食材识别和存取模块。本发明具有低功耗低成本、使用方便和支持多种外设等优点。
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公开(公告)号：CN107610087B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710338958.5
申请日：2017-05-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的舌苔自动分割方法，包括如下步骤：S1、采集并输入包含舌苔的图像；S2、对包含舌苔的图像，采用Faster R‑CNN深度学习方法实现舌苔检测，自动获得初步的舌苔区域图像；S3、对初步的舌苔区域图像，采用VGG深度学习方法进行校准，获得更准确的舌苔区域图像；S4、根据校准后的舌苔区域图像，自动分割出舌苔图像。本发明基于大数据的深度学习方法来实现更准确的舌苔分割，解决了现有方法对舌苔分割准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN104361041A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410593694.4
申请日：2014-10-28
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: Y02D10/45 , G06F17/30528 , F25D29/003 , G06K9/00691 , G06K2209/17
Abstract: 本发明公开了一种智能冰箱的辅助方法，该辅助方法能够进行食材管理、食谱推荐和购物辅助等；本发明还公开一种智能冰箱的辅助系统，该辅助系统是嵌入在冰箱门外侧的嵌入式设备、服务器以及移动设备。在嵌入式设备上，通过手动及条形码、摄像头采集的手段，将食材信息录入系统。嵌入式设备通过网络连接到服务器，进行高精度识别和其它处理。移动设备与服务器互联，获取系统信息。嵌入式和移动设备上反馈系统辅助信息：根据食材数量进行的缺货提醒。本发明具有成本低，功耗低和高易用性等优点。
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