公开(公告)号：CN114330591A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210007108.8

申请日：2022-01-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴军 ,  孙欣仪 ,  屈磊 ,  王慧敏 ,  欧阳磊 ,  李园园 ,  韩婷婷

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及基于空域‑光谱维度转换的高光谱分类方法，包括：对于原始高光谱数据集和相对应的标签向量数据集进行等间距不重叠划分；得到转换后的新训练集、新验证集、新测试集、新训练集标签、新验证集标签、新测试集标签；构建基于空域‑光谱维度转换的高光谱分类网络DSSFN；采用Adam算法进行迭代优化，得到分类性能最优的最优网络DSSFN；向最优网络DSSFN中输入测试集、新测试集和对应的测试集标签进行分类结果预测。本发明通过空域‑光谱维度转换，实现光谱全通道信息交互的全像素分类，充分利用光谱信息，提高稀缺高光谱数据的利用率和分类效率，网络的分支结构比较简单，具有较好的分类性能和较好的泛化能力。

公开(公告)号：CN115574825A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211299635.7

申请日：2022-10-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 梁栋 ,  王慧敏 ,  席宇亮

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/34 ,  G06F30/20 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习策略迭代技术的城市路网路径规划方法，与现有技术相比解决了极端路网环境下难以保证路径规划方法稳定收敛的缺陷。本发明包括以下步骤：城市路网数据模型的构建；路网环境中强化学习模型要素的设计；正常状态下城市路网最优路径的生成；城市极端路网环境下最优路径的生成。本发明通过对极端路网环境下(通行压力为0)路径规划方法的收敛性问题进行改进与优化，探索了方法在上述环境下的收敛条件和关键超参数取值的相互关系，利用启发性知识减少了奖励函数要素取值设计的随机性，保证了在任何路网环境下都能够迅速地探索到最优路径。

公开(公告)号：CN114330591B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202210007108.8

申请日：2022-01-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴军 ,  孙欣仪 ,  屈磊 ,  王慧敏 ,  欧阳磊 ,  李园园 ,  韩婷婷

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/08 ,  G06V20/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及基于空域‑光谱维度转换的高光谱分类方法，包括：对于原始高光谱数据集和相对应的标签向量数据集进行等间距不重叠划分；得到转换后的新训练集、新验证集、新测试集、新训练集标签、新验证集标签、新测试集标签；构建基于空域‑光谱维度转换的高光谱分类网络DSSFN；采用Adam算法进行迭代优化，得到分类性能最优的最优网络DSSFN；向最优网络DSSFN中输入测试集、新测试集和对应的测试集标签进行分类结果预测。本发明通过空域‑光谱维度转换，实现光谱全通道信息交互的全像素分类，充分利用光谱信息，提高稀缺高光谱数据的利用率和分类效率，网络的分支结构比较简单，具有较好的分类性能和较好的泛化能力。

公开(公告)号：CN114140504B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202111479226.0

申请日：2021-12-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 屈磊 ,  罗文婷 ,  吴军 ,  王慧敏 ,  李园园 ,  韩婷婷

IPC: G06T7/33

Abstract: 本发明涉及一种三维交互的生物医学图像配准方法，与现有技术相比解决了生物医学图像配准算法精度难以提升的缺陷。本发明包括以下步骤：获取待配准的三维生物医学图像和模板标签图像；生成模板标签图像的三维模型；可视化三维模型和待配准图像；根据待配准图像交互调整模板标签图像三维模型；对应匹配点的获得；得到配准结果。本发明通过将三维生物医学图像进行三维显示，并获取鼠标反馈图像特征点的实时提取信息，杜绝了提取不准确特征点的存在，提升了图像配准的精度；极大的降低了交互配准的操作难度，提高了人机交互的操作效率。

公开(公告)号：CN114140504A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111479226.0

申请日：2021-12-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 屈磊 ,  罗文婷 ,  吴军 ,  王慧敏 ,  李园园 ,  韩婷婷

IPC: G06T7/33

Abstract: 本发明涉及一种三维交互的生物医学图像配准方法，与现有技术相比解决了生物医学图像配准算法精度难以提升的缺陷。本发明包括以下步骤：获取待配准的三维生物医学图像和模板标签图像；生成模板标签图像的三维模型；可视化三维模型和待配准图像；根据待配准图像交互调整模板标签图像三维模型；对应匹配点的获得；得到配准结果。本发明通过将三维生物医学图像进行三维显示，并获取鼠标反馈图像特征点的实时提取信息，杜绝了提取不准确特征点的存在，提升了图像配准的精度；极大的降低了交互配准的操作难度，提高了人机交互的操作效率。