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公开(公告)号：CN110797123A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911033766.9
申请日：2019-10-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法，采用图卷积神经网络来模拟正常人脑结构网络演变为抑郁症的演化过程。演化过程中引入了方向向量，该向量既包含了正常人的脑结构网络信息，又包含了抑郁症患者脑结构网络的信息，通过图卷积操作可以同时提取两者的特征，而且可以控制演化的方向以及演化的程度。本发明提出了脑结构网络演化的图卷积神经网络模型，利用基于tensorflow框架下的深度学习方法，通过计算第一次演化结果与真实的抑郁症患者脑网络的交叉熵，利用梯度下降的优化方法使网络的演化始终朝着抑郁症患者脑网络的方向进行。最终输出接近于真实抑郁症患者的脑结构网络，并得到更接近于真实的网络的演化模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110516613A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910807214.2
申请日：2019-08-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种第一视角下的行人轨迹预测方法，采用编解码结构结合循环卷积网络来预测第一视角下行人轨迹策略。原始图像经过编码得到的行人轨迹信息的特征向量，然后进行解码特征向量，预测出未来的行人的轨迹信息。在公共数据集和自己采集到的数据集里，本发明都会准确的预测出多个行人的未来10帧的轨迹信息，最终预测轨迹和最终实际轨迹之间的L2距离误差提高到40，比现有方法提高了30个像素精度。本发明提出了预测行人轨迹的时空卷积循环网络方法，利用一维卷积进行编解码处理，通过时空卷积网络预测，在目前的相关方法中，实现较简单、数据获取和处理清晰、简洁，实用性强。
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公开(公告)号：CN110797123B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201911033766.9
申请日：2019-10-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法，采用图卷积神经网络来模拟正常人脑结构网络演变为抑郁症的演化过程。演化过程中引入了方向向量，该向量既包含了正常人的脑结构网络信息，又包含了抑郁症患者脑结构网络的信息，通过图卷积操作可以同时提取两者的特征，而且可以控制演化的方向以及演化的程度。本发明提出了脑结构网络演化的图卷积神经网络模型，利用基于tensorflow框架下的深度学习方法，通过计算第一次演化结果与真实的抑郁症患者脑网络的交叉熵，利用梯度下降的优化方法使网络的演化始终朝着抑郁症患者脑网络的方向进行。最终输出接近于真实抑郁症患者的脑结构网络，并得到更接近于真实的网络的演化模型。
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公开(公告)号：CN110516613B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910807214.2
申请日：2019-08-29
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种第一视角下的行人轨迹预测方法，采用编解码结构结合循环卷积网络来预测第一视角下行人轨迹策略。原始图像经过编码得到的行人轨迹信息的特征向量，然后进行解码特征向量，预测出未来的行人的轨迹信息。在公共数据集和自己采集到的数据集里，本发明都会准确的预测出多个行人的未来10帧的轨迹信息，最终预测轨迹和最终实际轨迹之间的L2距离误差提高到40，比现有方法提高了30个像素精度。本发明提出了预测行人轨迹的时空卷积循环网络方法，利用一维卷积进行编解码处理，通过时空卷积网络预测，在目前的相关方法中，实现较简单、数据获取和处理清晰、简洁，实用性强。
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公开(公告)号：CN104866857A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510273892.7
申请日：2015-05-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种棒材的计数方法，包括以下步骤：轮廓跟踪；计算最小包围圆；构建模板和计数。本发明采用自适应最小包围圆来逼近棒材端面策略。原始图像经过轮廓跟踪得到的二值图像的轮廓，计算最小包围圆进行多边形逼近、用最小包围圆来标识棒材端面，从而自适应提取棒材端面半径模板。无论棒材端面大小，根据端面自适应地得到一个最小包围圆来逼近该端面，误差不超过±4％。本发明采用棒材端面模板匹配策略，通过迭代得到棒材端面模板，模板的平均半径为Avg，在0.5*Avg和1.5*Avg范围内钢筋端面包围圈半径中进行迭代，有效保证了整扎棒材中每个棒材端面大小存在不完全一致情况下的棒材计数问题，精度达到99.5％。
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公开(公告)号：CN104866857B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510273892.7
申请日：2015-05-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种棒材的计数方法，包括以下步骤：轮廓跟踪；计算最小包围圆；构建模板和计数。本发明采用自适应最小包围圆来逼近棒材端面策略。原始图像经过轮廓跟踪得到的二值图像的轮廓，计算最小包围圆进行多边形逼近、用最小包围圆来标识棒材端面，从而自适应提取棒材端面半径模板。无论棒材端面大小，根据端面自适应地得到一个最小包围圆来逼近该端面，误差不超过±4％。本发明采用棒材端面模板匹配策略，通过迭代得到棒材端面模板，模板的平均半径为Avg，在0.5*Avg和1.5*Avg范围内钢筋端面包围圈半径中进行迭代，有效保证了整扎棒材中每个棒材端面大小存在不完全一致情况下的棒材计数问题，精度达到99.5％。
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