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公开(公告)号：CN115880262B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211643031.X
申请日：2022-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及基于在线噪声抑制策略的弱监督病理图像组织分割方法，包括：获取H&E染色图，对所述H&E染色图进行处理，获得数据集，对所述数据集进行划分，基于划分后的所述数据集训练分类网络，生成伪标签；基于在线噪声抑制策略抑制所述伪标签中存在的噪声，通过抑制噪声后的所述伪标签以及所述伪标签对应的训练集训练语义分割网络，获得训练后的所述语义分割网络的预测结果，将所述预测结果作为最终分割结果。本发明利用数字病理学和深度学习的分类算法及分割算法，可实现仅使用patch级标签实现肺癌/乳腺癌H&E染色图像的组织分割，生成像素级分割结果，直观地展示肿瘤内部组织结构的空间分布情况。
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公开(公告)号：CN112285786B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202011104977.X
申请日：2020-10-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超高密度电法设备提高勘探深度的方法，超高密度电法设备发射生成自定义编码双极性波，该波由选择的多个主频进行混频处理与根据本原多项式产生的逆M序列叠加，最后进行编码操作而成。主频的幅度、相位、个数根据探测需求自由选择，产生的自定义编码波形在频谱分析上其能量主要落在选择的主频上，在自相关分析上具备逆M序列的循环自相关性质，自定义的波形既可满足频率域探测要求，又可利用伪随机逆M序列码提高系统辨识度，消除辨识误差提高分辨率，接收端采集到的数据采用自适应噪声对消方法消除噪声，利用差分递归最小二乘算法提取纯激电效应和电磁耦合效应，实现在低信噪比的情况下依旧能提取有效信息从而提高勘探深度。
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公开(公告)号：CN104089911B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410299422.3
申请日：2014-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/359
Abstract: 本发明为基于一元线性回归的光谱模型传递方法，主要步骤Ⅰ对M台光谱仪器的样品光谱进行相同预处理；Ⅱ根据样品的m种成分将光谱数据分为m个校正集和预测集，分别在M台仪器上建立m个校正模型；Ⅲ校正模型评价；Ⅳ将预测效果最好的仪器作为主仪器，其它为从仪器；Ⅴ选取主仪器校正集中针对各从仪器的最佳样品，按其序号确定各从仪器转换集样品，用一元线性回归求回归系数，校正从仪器光谱，然后代入主仪器校正模型得样品成分含量结果。本方法有效消除不同光谱仪器的差异，实现主仪器上建立的校正模型能够在多台从仪器上共享，减少了分析测试工作量，节约模型建立的成本；且所求参数少、模型简单，预测准确度更高。
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公开(公告)号：CN102524237A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210007284.8
申请日：2012-01-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种飞机场鸟情监控驱鸟系统及方法，包括远程鸟情监控装置、驱鸟终端和桌面监控中心；其中远程鸟情监控装置的输出端连接桌面监控中心的输入端，桌面监控中心的输出端与驱鸟终端相连；通过远程鸟情监控装置对机场停机坪附件的鸟情进行实时监测，桌面监控中心进行数据处理，根据当前鸟目标情况发出驱鸟信号至驱鸟终端，实现主动驱鸟，并可对鸟情数据进行记录与统计，便于对机场周边鸟情环境的分析和预测。
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公开(公告)号：CN113959974B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111138492.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 一种普适性近红外光谱模型的传递方法，搭建的1D‑MSRCNN，在普通一维卷积神经网络的基础上，加入构以二维图像的inception‑resnet结构为基础，1D‑inception‑resnet网络层；显著提升模型对近红外光谱的特征提取能力，并能够有效避免数据过拟合，达到更好的预测结果。且引入迁移学习方法，将在已有的厂商仪器采集的近红外光谱上建立的卷积网络模型迁移到其他厂商仪器采集的光谱，并在全连接层中加入多核MMD核函数，利用多核MMD核函数度量迁移前和迁移后数据间的差异，通过减少域差异来增强1D‑MSRCNN的具体任务层的特征迁移性。解决采集近红外光谱的仪器存在台间差异，在一台仪器上建立的模型，无法在另外的厂商仪器中应用问题，实现模型跨不同厂商的不同型号仪器的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114973244B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210659966.0
申请日：2022-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，属于数字图像处理技术技术领域，包括：输入图像预处理模块：对原始图片进行按照预定的patch尺寸切割，并通过图片翻转、旋转等方式进行数据增强；分割模块：通过在训练集中裁剪patches训练一个分割网络，将测试集数据按相应尺寸切割并送入分割网络，得到patch级的分割结果，然后将分割后结果按照其在预处理阶段截取的patch坐标信息来重建出属于原始尺寸的图像。该乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，对于准确地分割和分类乳腺癌有丝分裂的细胞，特别是样本细胞数量稀少，特征复杂的，具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113421067A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110806911.3
申请日：2021-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及共享自行车管理领域，具体涉及一种共享自行车品牌识别与数量管理方法及系统。所述方法包括：获取待测共享自行车的图像数据和位置数据；使用图像检测识别算法对待测共享自行车的图像数据进行检测识别，得到待测共享自行车的品牌信息和数量信息；所述图像检测识别算法是经过共享自行车样本图像集训练的目标检测模型，所述共享自行车样本图像集中的样本图像已标注其对应的共享自行车品牌；存储待测共享自行车的位置信息、品牌信息和数量信息并基于这些信息对共享自行车进行管理。本发明提供了集数据采集、图像检测、数据存储及应用于一体的系统，能够准确检测共享自行车的品牌、数量和位置，并实现共享自行车的精准管理。
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公开(公告)号：CN119293729A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411413493.1
申请日：2024-10-11
IPC: G06F18/25 , G06F18/21 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于Transformer架构的分布式多源异构信息融合方法，所述方法提出多层级分布式特征融合框架，基于异构源信息一次特征，采用端到端自注意力机制编码器架构实现二次特征提取融合，降低了计算难度，实现了计算成本与时间效率平衡。
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公开(公告)号：CN117036811A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311020950.6
申请日：2023-08-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双分支融合网络的病理图像智能分类系统及方法，包括：将病理图像进行图像预处理，获得病理图像的图数据结构和固定大小的病理图像；将所述病理图像的图数据结构和固定大小的病理图像进行特征提取，获得包含病理图像类别信息的图特征和包含病理图像类别信息的深度卷积特征；将所述包含病理图像类别信息的图特征和包含病理图像类别信息的深度卷积特征进行特征融合，获得病理图像的最终分类结果。模型主要针对乳腺癌病理图像分类进行设计，在BRACS上取得了目前最佳的分类性能67.03％。同时模型也在直肠癌CRA数据集上进行验证，同样取得了目前最佳的性能97.33％。
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公开(公告)号：CN114973244A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210659966.0
申请日：2022-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，属于数字图像处理技术技术领域，包括：输入图像预处理模块：对原始图片进行按照预定的patch尺寸切割，并通过图片翻转、旋转等方式进行数据增强；分割模块：通过在训练集中裁剪patches训练一个分割网络，将测试集数据按相应尺寸切割并送入分割网络，得到patch级的分割结果，然后将分割后结果按照其在预处理阶段截取的patch坐标信息来重建出属于原始尺寸的图像。该乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，对于准确地分割和分类乳腺癌有丝分裂的细胞，特别是样本细胞数量稀少，特征复杂的，具有重要意义。
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