公开(公告)号：CN118229578A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410413373.5

申请日：2024-04-08

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李达 ,  赵巨峰 ,  崔光茫

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/70 ,  G06T5/20

Abstract: 本申请公开了一种图像清晰化方法、装置，涉及图像处理技术领域，包括如下步骤：根据输入视频帧实时计算光源信息，并将实时的光源信息反馈到控制单元和图像增强单元；控制单元接收到光源信息后，根据实时的光源信息调整电控滤镜密度，使亮度衰减；所述光源信息包括光源的运动信息和光源强度，运动信息包括光源的位置和方向；其中，根据光流法和块匹配法融合得到距离变换权重，根据距离变换权重对图像的距离变换进行动态加权处理；输出图像。本方案对亮度变化较大区域和暗区域都有更好的处理效果。

公开(公告)号：CN119924838A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510001463.8

申请日：2025-01-02

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  朱骐轩 ,  李达 ,  梁立军 ,  高云园 ,  吕忠 ,  李鲁亚 ,  林毓聪 ,  汪婷

IPC: A61B5/22 ,  A61B5/389 ,  A61B5/397 ,  A61B5/00 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提出了一种基于长短时记忆网络结合注意力机制的肌力估计方法，旨在解决传统肌力评估方法的局限性，该方法首先通过肌电传感器和力传感器采集多通道表面肌电信号和力数据，并进行小波去噪滤波处理。随后，应用通道注意力机制为每个通道分配权重，突出关键特征。处理后的数据输入长短时记忆模型，利用其记忆能力捕捉时间序列数据中的动态变化。为了进一步优化模型性能，引入残差连接和自注意力机制，使模型更关注自身信息。而后，构建混合注意力机制模块，结合通道和空间维度的注意力，增强特征表示能力。最后，对多个受试者的训练结果进行融合，提高模型的泛化能力。本发明增强了对肌力变化趋势的预测能力，具有优秀的准确率。