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公开(公告)号:CN116206771A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310052657.1
申请日:2023-02-02
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于传染病防治技术领域,具体为基于集成卡尔曼滤波和社交网络的传染病参数估计方法。本发明方法包括:构建地区社交网络,表征传染病的传播路径;获取该地区疫情传播过程中感染人数占比和移除人数占比的观测数;基于SIR传染病模型和社交网络,建立社交网络上节点之间的传染病模型;通过集成卡尔曼滤波获取当前时刻估计的节点之间平均感染概率、节点平均移除率和修正之后的感染人数占比和移除人数占比;根据集成卡尔曼滤波修正之后的感染人数占比和移除人数占比,修正模型在当前时刻的节点状态;集成卡尔曼滤波收敛后,得到对传染病参数的估计。本发明可有效估计在相对封闭地区的疫情传播参数,利用社交网络信息提高估计的准确性。
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公开(公告)号:CN108417271B
公开(公告)日:2021-11-19
申请号:CN201810027371.7
申请日:2018-01-11
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医药技术领域,具体为基于精神障碍亚型分类的精神抑制药物推荐方法与系统。本发明采用人工智能与机器学习的技术,通过精神障碍诊疗量表数据的挖掘与分析,对给定精神障碍进行分类;本发明具体包括:基于精神障碍量表评估数据的双聚类亚型分类;利用机器学习算法和治疗前的量表数据,建立治疗后评估预测模型;精神分裂症药物分析推荐:对于每个精神分裂症病人和初步疾病判断,通过量表打分数据和病人信息,划分其亚型;依据病人的量表指标分量数据,以及病人基本信息,对于每种候选药物分别执行评估预测模型;把治疗后能进入优效亚型和/或量表总分降低最多的药物,作为推荐药物。本发明可实现精确和客观的因病辅助诊疗,提高疗效。
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公开(公告)号:CN111428929B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202010208372.9
申请日:2020-03-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了带二维装卸和时间窗口限制的路径规划系统,包括,堆叠模块、装箱搜索模块、超启发算法模块、调度模拟器、线路搜索模块;所述堆叠模块与线路搜索模块相连接,所述堆叠模块与装箱搜索模块相连接,所述堆叠模块与调度模拟器相连接,所述装箱搜索模块与线路搜索模块相连接,所述装箱搜索模块与超启发算法模块相连接,所述调度模拟器与线路搜索模块相连接;本发明计算效率较高,使用调度模拟器和分支定界等减枝手段,利用计算机的运算优势,极大的节省了货车运行时间,同时可以做到交叉运输,当货车内部物品卸下时,可计算出无物品空间大小,进行即时物品补充,提高了货车车厢利用率,节省了时间。
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公开(公告)号:CN112257514B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202011034785.6
申请日:2020-09-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于设备故障巡检技术领域,具体为用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法。本发明中,机器人上安装一双镜头相机,可见光镜头安装于云台上;拍摄分为两阶段:第一阶段在某个作业点上以最广角状态拍摄该作业点全景图;并使用计算机视觉中的深度神经网络对图像进行检测和分割,识别其中的设备数量、位置,大体判断哪些设备可能有故障;第二阶段是对全景图中的某一个设备单独进行拍摄,通过云台控制相机拍摄角度、焦距,拍摄完后对该设备图像进行分割,判断故障并通过设备名称编号对应到具体设备上。本发明方法可代替人工拍摄与故障检测识别,大大降低人力消耗和成本,提高效率和准确率,可以有效推进巡检设备的发展,并应用于大量场合。
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公开(公告)号:CN115187499A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202110310893.X
申请日:2021-03-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/72 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种胰腺疾病的超声内镜影像识别方法、装置及存储介质,方法具体为:1)通过超声内镜设备扫描患者,抓取多个关键帧,对应获得多张待识别病例图像;2)将多张待识别病例图像输入训练好的胰腺癌性质分类网络,获得多个第一识别结果,该结果包括正常和胰腺癌性质种类;3)将多个第一识别结果中的种类数量最多的一种作为第二识别结果;4)判断第二识别结果是否为正常,若是则结束,否则将其中一张待识别病例图像输入训练好的胰腺癌语义分割网络,获得病灶区域。与现有技术相比,本发明具有效率高、准确性高和操作难度低等优点。
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公开(公告)号:CN112257514A
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN202011034785.6
申请日:2020-09-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于设备故障巡检技术领域,具体为用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法。本发明中,机器人上安装一双镜头相机,可见光镜头安装于云台上;拍摄分为两阶段:第一阶段在某个作业点上以最广角状态拍摄该作业点全景图;并使用计算机视觉中的深度神经网络对图像进行检测和分割,识别其中的设备数量、位置,大体判断哪些设备可能有故障;第二阶段是对全景图中的某一个设备单独进行拍摄,通过云台控制相机拍摄角度、焦距,拍摄完后对该设备图像进行分割,判断故障并通过设备名称编号对应到具体设备上。本发明方法可代替人工拍摄与故障检测识别,大大降低人力消耗和成本,提高效率和准确率,可以有效推进巡检设备的发展,并应用于大量场合。
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公开(公告)号:CN111738148B
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202010573632.2
申请日:2020-06-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种利用红外巡检拍摄的故障识别方法,属于设备管理领域。本发明包括如下步骤:步骤1,将相机设置为最广角状态后拍摄全景图,并存储全景图;步骤2,对全景图进行检测及图像分割,得到全景分割图,初步确定待检设备中存在故障的设备;步骤3,确定在全景分割图中待检设备的数量,设置待检设备巡检的检测顺序;步骤4,对待检设备进行拍摄,得单个待检设备图片;步骤5,对单个待检设备图片的进行识别;步骤6,对单个待检设备图片进行图像分割,确定与该单个待检设备图片相对应的待检设备是否存在故障;步骤7,生成待检设备的检测报告。本发明可以对每个设备在短时间内实现两次检测判断其是否存在故障。
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公开(公告)号:CN115187158A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202210673769.4
申请日:2022-06-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种装卸次数受限的快速复合运输路径规划方法,用于在指定最大装卸次数约束条件下,输出顶点之间的最短路径。该方法在Lewis算法的基础上,增加了对装卸次数的限制,在装卸次数受限条件下实现了快速复合运输路径规划算法。相较于现有算法,本发明的快速复合运输路径规划方法不仅解决了复合运输中最短路径的求解问题,还在不引入额外的计算复杂性的情况下,从装卸次数的角度出发,灵活实现装卸次数受限的快速复合运输路径规划,降低复合运输的成本,为复合运输提供便利,具有较高的适用性。
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公开(公告)号:CN115033765A
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202210630473.4
申请日:2022-06-06
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/901 , G06F16/29
Abstract: 本发明提供一种解决局部路网分离的路由连通性方法,该方法首先对起点和终点设定误差距离序列,根据该误差距离序列选定初始范围,在该初始范围内建立起多条能够使得起点和终点与路网连通的虚拟连接路,进一步地采用完备路由的最短路算法计算出基于虚拟连接路连通的起点到终点的路由,只要路由存在,则起点到终点即可基于虚拟连接路连通,若路由不存在,则可以根据误差距离序列递进式地在由小到大的范围内按照上述过程继续查找、建立连通的虚拟连接路。该方法可以解决局部路网分离的路由连通性,而用于辅助连通性而建立的虚拟连接路,一般可以通过步行完成。并且,通过上述迭代的方式实现的连通性,可以保证步行距离最短,尽可能地利用了路网数据。
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公开(公告)号:CN111738148A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010573632.2
申请日:2020-06-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种利用红外巡检拍摄的故障识别方法,属于设备管理领域。本发明包括如下步骤:步骤1,将相机设置为最广角状态后拍摄全景图,并存储全景图;步骤2,对全景图进行检测及图像分割,得到全景分割图,初步确定待检设备中存在故障的设备;步骤3,确定在全景分割图中待检设备的数量,设置待检设备巡检的检测顺序;步骤4,对待检设备进行拍摄,得单个待检设备图片;步骤5,对单个待检设备图片的进行识别;步骤6,对单个待检设备图片进行图像分割,确定与该单个待检设备图片相对应的待检设备是否存在故障;步骤7,生成待检设备的检测报告。本发明可以对每个设备在短时间内实现两次检测判断其是否存在故障。
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