公开(公告)号：CN118821527A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410825231.X

申请日：2024-06-25

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 张小瑞 ,  孟欣 ,  孙伟 ,  李帅橦 ,  王朝明 ,  张浩明

IPC分类号： G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开了基于多模态深度学习与有限元法的软组织预测系统，包括数据预处理模块、多模态数据融合模型构建模块、模型训练模块、有限元模型构建模块、循环神经网络模型构建模块和高级特征提取模块；收集软组织的医学影像数据并进行预处理，构建多模态数据融合模型和循环神经网络模型并进行训练，构建有限元模型，将有限元模型和循环神经网络模型的输出结果输入到卷积循环神经网络中，提取高级特征，完成软组织响应的预测。本发明增强了对软组织行为预测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118522441A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410630934.7

申请日：2024-05-21

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 宋彪 ,  张梓豪 ,  张小瑞 ,  孙伟 ,  张浩明

IPC分类号： G16H50/20 ,  G16H50/30 ,  G06V40/16 ,  G06V40/20 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/62 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于多特征融合的抑郁倾向检测方法、存储介质及设备，包括：获取待预测人物视频，输入到预先训练好的基于多特征融合的抑郁倾向预测模型，得到最终抑郁倾向预测结果；模型处理过程，包括：根据待预测人物视频分别提取头部运动特征和面部表情特征；根据头部运动特征预测基于头动的抑郁倾向预测结果；根据面部表情特征预测基于表情的抑郁倾向预测结果；使用加权投票法对预测结果进行融合得到最终抑郁倾向预测结果。优点：结合表情及头动信息对抑郁倾向进行评估，可以缓解仅凭表情变化对抑郁倾向进行评估的不可靠性，通过时空块提取抽象时空信息，在不大量增加计算量的同时增强模型的视频理解能力，提高模型预测准确率。

公开(公告)号：CN118505911A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410355597.5

申请日：2024-03-27

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 孙伟 ,  孙光磊 ,  张小瑞 ,  杨龙清 ,  王凯博 ,  姚鑫

IPC分类号： G06T17/05 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T7/246 ,  G06T7/269 ,  G06T5/70 ,  G06T5/20 ,  G06T5/90 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06N3/006

摘要： 本发明公开了一种室内场景重建方法、系统及存储介质，方法包括构建室内场景的点云地图；对预获取的RGBD图像进行实时实例分割，获得实例分割地图；将实例分割地图与点云地图进行融合，获得包含语义信息的高密度点云分割地图；采用粒子群优化算法对所述高密度点云分割地图进行舒适性调整，获得室内场景的重建图像。本申请通过对室内场景进行实例分割，将分割后的结果和初构建的地图进行融合解决室内环境暗及常规方法对噪声及异常值处理能力不足的问题，通过粒子群优化算法对融合后的高密度点云分割地图进行舒适性调整，提高了模型的可扩展性和鲁棒性，同时提高了重建后地图的精确度。

公开(公告)号：CN118429432A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410462769.9

申请日：2024-04-17

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 孙伟 ,  叶健峰 ,  张小瑞 ,  郭邦祺 ,  曾豪霆 ,  王煜 ,  沈欣怡 ,  管菲

IPC分类号： G06T7/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80

摘要： 本发明公开了一种相机辅助的激光动态点云剔除方法、设备及存储介质，首先对激光雷达和深度相机进行空间联合标定，同时获得点云与视觉特征。然后使用改进随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对外点进行剔除，加入局部迭代最小二乘(Locally Iterative Least Squares，LILS)循环，更好地改善了内点集合的质量，从而获得动态视觉区域。通过视觉图像与点云的关联，划分出动态点云区域，以下称之为动态背景区域。进一步将动态背景区域内残差较大的点云特征视为动态点云，以提高剔除动态特征的精度，再基于区域生长进行动态目标的聚类，最后将其剔除，进而提高SLAM的定位精度和建图效果，本发明为后续无人车的导航与路径规划作业提供支持。

公开(公告)号：CN117608005A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202410092397.5

申请日：2024-01-23

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 黄柯 ,  张小娜 ,  张小瑞 ,  孙伟

IPC分类号： G01W1/10 ,  G06F30/20

摘要： 本发明公开了一种对区域暴雨频次的研判方法及系统，包括：将实时高空气象要素数据输入至预设的暴雨判定指标模型提取暴雨影响因子，对各暴雨影响因子进行加权处理获得暴雨关联值；基于暴雨关联值结合topsis优劣解距算法分析得到概率评估指数；根据概率评估指数对区域暴雨频次进行评估研判；所述暴雨判定指标模型的构建和优化过程包括：基于降雨要素指标建立暴雨初始判定指标模型，利用历史气象要素数对暴雨初始判定指标模型进行优化获得暴雨判定指标模型，本发明分析得出暴雨发生影响因子对地区暴雨频次进行客观评估，以便于对于暴雨灾害进行更好的预测和防范。

公开(公告)号：CN117275567A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311296276.4

申请日：2023-10-09

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 张小瑞 ,  王朝明 ,  孙伟

IPC分类号： G16B5/00 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

摘要： 本发明属于软组织变形模拟技术领域，具体涉及一种基于细胞神经网络的软组织形变仿真方法及装置。该方法包括构建三维细胞神经网络模型；对三维细胞神经网络模型施加外力，根据施加的外力求取三维细胞神经网络模型中细胞的细胞电流；根据细胞的细胞电流求取细胞的状态电压；根据细胞的状态电压求取细胞的位移；根据细胞的位移对三维细胞神经网络模型进行形变仿真。本发明具有较好的泛化性，能够在保持仿真实时性、仿真效果的同时实现快速建模。

公开(公告)号：CN117237175A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311231864.X

申请日：2023-09-22

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 张小瑞 ,  许亚楠 ,  孙伟 ,  蒋睿 ,  原春霖

IPC分类号： G06T1/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于CSPNet的动态稀疏大容量鲁棒水印方法，包括将水印图像分离出水印近似图像与水印细节图像；将水印近似图像与载体图像输入编码器中生成载密图像，计算载体图像与载密图像的损失并更新编码器参数；将载密图像与载体图像输入鉴别器中，判别是否为含密图像，将载密图像添加噪声后输入解码器中，得到载体解码图像与水印近似解码图像，经过逆离散小波变换得到水印解码图像，根据载体图像与载体解码图像以及水印图像与水印解码图像计算损失函数，更新参数；本方法通过结合CSPNet网络架构和动态稀疏卷积技术，在图像中实现大容量水印的高效嵌入，并保持水印的鲁棒性，从而确保图像的版权保护和数据安全。

公开(公告)号：CN113705039B

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202110879656.5

申请日：2021-08-02

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 张小瑞 ,  张文正 ,  孙伟 ,  宋爱国 ,  赵沁平 ,  牛建伟 ,  刘佳

IPC分类号： G06F30/23 ,  G16C60/00 ,  G16C10/00 ,  A61B34/10 ,  G06F119/14

摘要： 一种融入生物特性的高保真度肺部变形模型及其建模方法，属于非接触医疗技术领域。其包含右柯西‑格林变形张量的第四不变量、非线性黏弹塑性模型和PHANTOM OMNI手控器，所述右柯西‑格林变形张量的第四不变量表示肺部组织的各向异性，所述非线性黏弹塑性模型表示肺部组织的非线性、黏弹性和黏塑性的生物特性，所述PHANTOM OMNI手控器进行操作来感知手术过程中的反馈力；所述非线性黏弹塑性模型由三元素模型与非线性黏塑性模型相串联形成，真实地描述肺部虚拟手术蠕变的全过程，提高模型的保真度。

公开(公告)号：CN116934759A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311200851.6

申请日：2023-09-18

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 张小瑞 ,  莫云菲 ,  孙伟 ,  蒋睿 ,  曾祥龙 ,  陈超

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/10

摘要： 本发明公开了一种医学图像分割技术领域的局部矫正交互式医学图像分割方法及系统，旨在解决针对少样本困难分割任务时，现有技术中医学图像自动分割方法精度不高，且运算量大、成本高等问题，其包括在获得初次自动分割结果后，与用户进行第t次交互；若用户判断分割结果不准确，则进行矫正交互点击，依据点击生成补丁，对主干特征图和前次分割掩码上补丁对应区域进行裁剪，进行局部细化及全局矫正，得到第t次交互细化矫正后的分割结果再次提交用户判断，重复步骤，直至用户判断分割结果准确，输出分割结果。本发明在自动分割的基础上加入基于交互的局部矫正模块，对自动分割结果进行局部细化和全局矫正，提升分割精度。

公开(公告)号：CN115134142B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202210740832.1

申请日：2022-06-28

申请人： 南京信息工程大学

发明人： 张小瑞 ,  陈春辉 ,  孙伟 ,  孙星明 ,  付章杰 ,  夏志华

IPC分类号： H04L9/40 ,  G06F16/172 ,  G06F16/16

摘要： 本发明公开了一种基于文件分割的信息隐藏方法及系统，属于数字取证技术领域，包括：获取映射序列、载体文件和秘密信息；根据映射序列的长度将载体文件平均分割，得到文件片段；对文件片段每次扫描预设数量的字节得到字节码，将字节码排列组成文件片段矩阵；对文件片段矩阵中的字节码进行概率统计得到各字节码出现的概率；根据字节码及其出现的概率计算文件信息序列；对映射序列进行预处理使其长度达到秘密信息的长度，得到判定序列，根据判定序列将秘密信息和文件信息序列进行比对生成对比序列，完成信息隐藏；降低寻找载体文件的难度，提高实用性。