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公开(公告)号：CN111597880B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010258441.7
申请日：2020-04-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于单幅条纹投影的多视角三维指纹获取方法，通过基于条纹投影技术同时获取一幅无相位信息的二维指纹图和带有相位信息的指纹条纹图像，对带有相位信息的指纹条纹图像进行相位提取；进行相位解缠得到连续的相位，通过相位信息对单视角三维指纹完成重建；在获取多个视角的三维指纹后，在每个三维指纹对应的二维指纹图上找到端点或者分叉点作为特征点并且与下个相邻视角二维指纹进行特征点匹配，确定二维指纹的特征匹配点集，在通过特征点集的二维信息，在三维指纹上找到匹配的特征点；获得三维指纹的特征匹配点集后，进行三维指纹配准，重建出多视角的三维指纹模型。本发明测量速度快，通过多视角配准的方法采集出更加完整的三维指纹数据。
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公开(公告)号：CN115619658A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211149964.3
申请日：2022-09-21
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于内容保证的循环生成式对抗网络手指OCT体数据去噪方法，包括如下步骤：1)通过人为方式制作一张高质量的干净手指B‑Scan图像；2)构建内容保证的循环生成式对抗网络模型，设定参数，进行训练；3)利用训练好的卷积神经网络模型，对OCT体数据进行去噪。本发明可以仅使用一张干净图像训练内容保证的循环生成式对抗网络模型，并对手指OCT体数据进行有效去噪。
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公开(公告)号：CN109271567B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201810860167.3
申请日：2018-08-01
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/904 , G06K9/62
Abstract: 一种面向全排列数据的多变量可视分析方法，包括以下步骤：(1)对原始数据集合中的有限项目使用全排列算法得出所有排序方案；(2)根据原始数据中各个项目两两之间的连接属性，分别对排序方案添加连接属性信息；(3)通过MDS算法将所有排序方案降维聚类；(4)可视化分析：MDS view聚类视图、PCP View平行坐标视图、Perm View矩阵视图，各个视图之间交互分析，引导用户选择自己感兴趣的方案集群和排序方案。本发明从大量的全排列方案中挖掘出特殊的集群模式，将排列方案之间的相似性和差异性通过可视化让用户从中分析并结合自己的需求得出最佳的排序方案。
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公开(公告)号：CN111158275A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911344248.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B19/042 , H04L29/08 , H04W4/80
Abstract: 一种基于BLE和Web服务器的液位计读写装置，包括电源模块(1100)、主机(1200)和操作终端(1300)，其中，主机(1200)是系统的核心，电源模块(1100)面向系统提供电源输出，通过数字/模拟接口与主机(1200)进行通信，操作终端(1300)是面向用户的人机交互接口，通过json格式的文件实现与主机(1200)之间的数据传输，通过Web页面的方式实现与用户之间的人机交互。本发明使液位计设备的数据可以及时的通过BLE传输给所述装置，进而上传到Web服务器，使用户可以通过Web页面及时的获取相关信息并进行操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109377549A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811145157.8
申请日：2018-09-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种OCT指尖数据的实时处理与三维可视化方法，包括如下步骤：1)利用频域OCT系统扫描手指样品得到三维原始BIN数据；2)根据干涉成像原理，对原始数据进行解析成像，借助GPU的高速并行运算能力对处理过程进行加速，实现数据的实时处理并将处理后的数据存入三维数组；3)利用改进的光线投射算法对处理后的指尖数据进行三维可视化，展示指尖的表皮指纹、汗腺和真皮层内指纹。本发明有助于更精确的指纹识别；借助GPU的高速并行运算能力对OCT指尖数据的处理过程进行加速，能够实现实时处理；对处理后的指尖数据进行三维可视化，能够更加直观准确地展示手指皮下组织的空间位置、大小、几何形状以及它与周围组织的空间关系。
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公开(公告)号：CN101339670A
公开(公告)日：2009-01-07
申请号：CN200810063464.1
申请日：2008-08-07
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 一种计算机辅助的三维颅面复原方法，包括以下步骤：1)扫描头骨获得3D数字颅骨模型；2)把存在孔洞的3D数字颅骨模型先进行颅骨孔洞的获取和孔洞区域离散点的插入，再采用空间多边形的三角剖分进行孔洞的填充，最后采用最小二乘法拟合和径向基函数插值来进行局部和全局优化进行曲面的平滑优化得到一个完整的数字颅骨模型；3)采用手工标识特征点法和基于曲面的法线方向添加法向软组织厚度的计算方法获得颅面特征点，并对该离散的特征点进行基于径向基函数插值和三角剖分，获得颅骨的面部复原雏形；4)把复原的面部雏形通过约束性纹理映射算法生成具有真实感的3D人脸模型。本发明快速性好、准确性高、可靠性强。
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公开(公告)号：CN111489328B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010149988.3
申请日：2020-03-06
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于血管分割和背景分离的眼底图像质量评价方法，包括以下步骤：1)首先，通过在DRIVE公开眼底图像数据集上预训练的U‑Net模型对输入图像进行血管分割；2)将步骤1)得到的血管特征图与原始图像进行逐元素相乘，得到只含血管和背景信息的图像；3)使用提取后的特征图像分别输入卷积神经网络分支中进行训练，得到模型参数；4)将训练好的卷积神经网络模型对测试图片进行质量评价。本发明实现更高的评价准确率，并降低医生复检率，避免重复检查可能带来的治疗时机延误。本发明提出的模型具有通用性，可以嵌入到各种先进的卷积神经网络结构中并提升网络性能，同时，提供一种融合血管先验知识和神经网络端到端特征提取的方法。
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公开(公告)号：CN108664993B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201810304695.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于密集权重连接的卷积神经网络图像分类方法，包括以下步骤：1)模型的输入图像为经过预处理的原始图像，经过预处理的图像裁剪为一个固定尺寸；2)对图像进行较大尺寸的卷积操作和池化操作；3)将步骤2)中输出的特征送入第一个密集权重连接模块；4)加权组合处理；5)将步骤3)中密集权重连接块的输出继续送入下一个卷积层与池化层，此时的特征图像将近一步缩小；在经过多次密集权重连接块、卷积层、池化层的组合后，特征图像将不断组合并缩小为特征点；得到的特征点直接送入分类层进行分类或送入全连接层后再进行分类。本发明应用于更加复杂的图像分类任务，对多层特征的融合增加了更多的前向通道，近一步避免了梯度问题的发生。
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公开(公告)号：CN112149521A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010916060.3
申请日：2020-09-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于多任务卷积神经网络的掌纹ROI提取与增强的方法，包括如下步骤：1)对样本进行训练前的准备工作，先将样本复制成两份，分别为A和B，对样本A进行BM3D去噪和Gabor小波滤波，以此来对样本进行图像增强处理；对样本B进行标记，分别标记训练样本的两个指间谷点和掌纹ROI区域；最后对标记后的训练样本进行数据扩充；2)用步骤1)生成的训练样本来训练多任务卷积神经网络，得到用于掌纹ROI提取与增强的网络模型；3)通过验证集验证训练好的多任务卷积神经网络模型并输出结果，并对结果进行矫正。本发明能够以更高的准确性和鲁棒性实现从一般掌纹中提取到具备图像增强的掌纹感兴趣区域。
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