公开(公告)号：CN113516586B

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202110443108.8

申请日：2021-04-23

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  洪千茜 ,  姜智伟

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/70 ,  G06T5/30 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明公开一种低剂量CT图像超分辨率去噪方法，包括：获取低剂量CT图像；基于生成式对抗网络构建训练系统，包括生成器和判别器，生成器包括特征提取模块、至少1个轻量高效像素注意力模块、至少1个多尺度细节上下文模块和融合模块，融合模块用于将去噪特征向量和上下文细节紧密联系的特征向量进行融合处理得到预测高剂量CT图像；构建训练系统的总损失函数，利用总损失函数对训练系统进行训练，训练结束时，确定参数的生成器组成CT图像超分辨率去噪模型；应用时，将低剂量CT图像输入至CT图像超分辨率去噪模型，经计算获得超分辨去噪的CT图像。利用所述方法能够抑制低剂量CT图像噪音，提高低剂量CT图像分辨率。

公开(公告)号：CN111191608B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201911422311.6

申请日：2019-12-30

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  姚宇

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv3改进的交通标志检测与识别方法，包括以下步骤：(1)获取和标注交通标志图像数据集，作为训练集；(2)构建YOLOv3改进网络模型；(3)通过训练集对所述的YOLOv3改进网络模型进行训练；(4)通过训练好的YOLOv3改进网络模型对待测交通标志图像进行检查与识别。通过上述方法，本发明实现了相较于YOLOv3原有算法相近的检测性能，同时模型得到了精简。

公开(公告)号：CN109360157B

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN201810961332.4

申请日：2018-08-22

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  万宇

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于TV和小波正则化的空间变化模糊图像复原方法，包括：(1)对模糊图像进行灰度化；(2)根据灰度化的模糊图像构建模糊核分解模型，在所述模糊核分解模型中，采用奇异值分解方法将模糊核分解为基滤波矩阵和系数矩阵；(3)应用所述模糊核分解模型，并结合TV正则项和小波正则项构建去模糊模型；(4)将所述去模糊模型转化为增广拉格朗日形式后，在对增广拉格朗日形式的去模糊模型进行改进，得到新去模糊模型；(5)采用ADMM算法对新去模糊模型进行数值迭代求解，获得复原图像。该方法解决了TV正则化算法在复原过程中产生的细节信息丢失问题。

公开(公告)号：CN111209743A

公开(公告)日：2020-05-29

申请号：CN201911301915.5

申请日：2019-12-17

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  黄杰

IPC: G06F40/279 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵与词长信息改进的HIDFWL特征提取方法，属于文本特征提取方法领域，包括：将训练集文本预处理得到文本列表和类别列表；将文本列表中所有不重复的特征词组成特征词列表；计算特征词表中特征词的IDF，所有特征词的IDF组成IDF向量；计算特征词的信息熵与词长权重，利用信息熵与词长权重计算得到信息值，将所有特征词的信息值组成文本向量；利用IDF向量与文本向量得到特征向量，并将特征向量归一化得到特征矩阵；利用特征矩阵与类别列表对分类器进行训练；利用测试文本对训练后的分类器进行测试；利用测试后的分类器对文本进分类。利用本发明所述的HIDFWL特征提取方法对文进行分类，提高了文本分类的准确率、查全率、召回率以及F1-score值。

公开(公告)号：CN111047524A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911105543.9

申请日：2019-11-13

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  蒋晓奔 ,  姚宇

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的低剂量CT肺部图像的去噪方法，属于数字图像领域，包括：1，收集高剂量CT肺部数据集，将高剂量CT肺部图像退化成低剂量CT肺部图像，并利用低剂量CT肺部图像，制作模型训练集；2，构建深度卷积神经网络；3，利用模型训练集训练所述深度卷积神经网络；4，利用训练后的深度卷积神经网络，得到去噪后的低剂量CT肺部图像。本发明提出的基于深度卷积神经网络的低剂量CT图像的去噪方法，使用残差学习将网络的优化目标从直接学习含噪图中的干净图片转化成学习含噪图中的噪声分布，降低了网络学习的难度，进一步提升去噪的精度，并且缩短了训练时间。

公开(公告)号：CN106897971A

公开(公告)日：2017-06-27

申请号：CN201611219204.X

申请日：2016-12-26

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  蒋文宇 ,  万宇 ,  赵羿 ,  杜伟龙 ,  王雪丽

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/002

Abstract: 一种基于独立分量分析和奇异值分解的非局部TV图像去噪方法，为了减少噪声对像素相似度权重函数的干扰，提高像素相似度权重赋值的准确性，构建了一种基于待去噪图像中各领域图像块最大奇异值的新型像素相似度权重函数，用于NLTV模型，从而得到新的NLTV模型。通过新的NLTV方法对输入的唯一含噪图像u0进行初步去噪，得到另一含噪图像u1，把初步去噪图像u1认为是另一幅含噪输入图像，在获得的u1、u0基础上应用ICA方法对输入图像u0去噪，得到ICA方法去噪后的图像u2，提高了ICA在图像去噪领域的应用价值。为了得到更好的去噪效果，对图像u2再一次应用新的NLTV方法去噪，得到最后去噪图像ufinal。

公开(公告)号：CN106803239A

公开(公告)日：2017-06-06

申请号：CN201611222995.1

申请日：2016-12-26

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  蒋文宇 ,  万宇 ,  赵羿 ,  杜伟龙 ,  王雪丽

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/002

Abstract: 基于ICA和NLTV的去噪方法，步骤如下：(1)首先输入N×N大小的含噪图像u0；(2)设置本发明去噪方法中的相关参数；(3)对含噪图像u0进行NLTV第一轮去噪，得到初步去噪图像u1；(4)构建混合矩阵S，对S进行中心化后得到矩阵Se，对Se进行白化处理，得到处理结果Z；(5)建立初始解混矩阵B；(6)建立随机列向量L；(7)对L进行迭代运算；(8)若满足L迭代运算停止条件，则转向步骤(9)，否则返回步骤(7)；(9)用迭代运算结果L替换B的一个列向量，如果B的每个列向量都被替换过一次，则转向步骤(10)，否则返回步骤(6)；(10)进行W＝BTS运算，得到u2；(11)对u2进行NLTV第二轮去噪，得到最后去噪结果图像ufinal。

公开(公告)号：CN103208104B

公开(公告)日：2015-10-07

申请号：CN201310132243.6

申请日：2013-04-16

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  何萍 ,  王晶

IPC: G06T5/00

Abstract: 基于非局部理论的图像去噪方法，包括如下步骤：输入含高斯白噪声图像u；设置算法中的参数；初步滤波得到u1；计算差图像uc1=u-u1;调用梯度算子（Candy算子、Roberts算子及Prewitt算子均可），检测出uc1的边缘ub1，并把它的位置当作所要提取的细节的位置信息，即检测出的边缘位置，也就是细节丢失的位置；利用步骤5中得到的细节的位置信息将u中丢失的细节ux1提取出来，包括位置信息所在像素点及其邻域的像素值，其他位置的像素值置零；将已经提取出的细节按比例叠加回图像u1；依据步骤2中的迭代参数ξ，ξ为一常数，然后利用步骤5中所调用的梯度算子所检测出的边缘图像矩阵ub1，计算矩阵ub1内所有像素的和θ，如θ≤ξ，则迭代停止，如θ≥ξ，则重复4～7步骤；迭代完成后，得到输出图像un。本发明的图像去噪新方法可以在滤除噪声的同时有效地保持图像的边缘细节信息。

公开(公告)号：CN103686598A

公开(公告)日：2014-03-26

申请号：CN201310442664.9

申请日：2013-09-25

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  刘彦敏 ,  解振方 ,  郑炬山 ,  陈晓圆

IPC: H04W4/02

Abstract: 具有本地行程记录和远程监护功能的移动通信终端，由主控终端和被控终端组成，被控终端内设有第一GPS导航单元和远程控制单元、监听主控终端的远程控制命令的监听单元、向主控端发送信号的信号发送单元；主控终端具有第二GPS导航软件并且可以编辑、发送远程控制命令的主控单元、接收被控终端信号的信号接收单元被控终端的监听单元监听所述的主控终端的远程控制命令，启动远程控制单元，所述的远程控制单元校对密码，远程控制单元使被控终端处于主控终端控制状态；被控终端打开第一GPS导航单元开始记录行程。

公开(公告)号：CN103543455A

公开(公告)日：2014-01-29

申请号：CN201310424438.8

申请日：2013-09-17

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 金燕 ,  郑炬山 ,  解振方 ,  刘彦敏 ,  吕铖杰 ,  何伟 ,  王绍楠

IPC: G01S19/13

CPC classification number: G01S19/13 ,  G01S19/37

Abstract: 基于FPGA的GPS信息终端设备，包括FPGA模块、用于接收GPS卫星信号的GPS接收机模块、温度采集模块、用于存储信号的外部SDRAM存储模块、GSM模块和稳压电源模块，所述的FPGA模块包括NiosⅡ软核处理器模块、Avalon交换结构总线模块、温度采集控制模块、GPS-UART驱动模块、SDRAM控制器和GSM-UART驱动模块，所述的FPGA模块、GPS接收机模块、温度采集模块、外部SDRAM存储模块、GSM模块均与所述的稳压电源模块相连。本发明的有益效果是：功耗低，内部资源丰富，逻辑控制功能强，比硬核处理器具有的优点是应用灵活，能够随时更新使用最新的技术。