公开(公告)号：CN118053063A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410022503.2

申请日：2024-01-05

申请人： 淮阴工学院

发明人： 周恒 ,  宗慧 ,  陈婷 ,  朱好杰 ,  王国平 ,  罗嘉晨 ,  王辰斌 ,  万志友 ,  张乐 ,  王健 ,  杨文俊 ,  安雯龙 ,  唐宇诚 ,  杨占辉 ,  刘向超 ,  陈鑫 ,  周宇

IPC分类号： G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06T7/00

摘要： 本发明公开了一种基于SCAE‑DensNet的肺癌病症诊断分类方法，步骤如下：获取医学图像数据集并对获取的医学图片预处理，对图片进行标签设置，划分为训练集、测试集，对测试集进行数据增强；通过加载构建与迁移学习，用来构建神经网络；训练模型、调整参数，用来达到训练神经网络的效果；学习肺癌病变特征、提取特征，诊断病症分类，达到肺癌病变识别效果；输入测试数据集，得到肺癌医学图像病变分类结果，得到辅助诊断病症种类、最终高精度分类结果；得出分类可信度最高的图像分类结果。本发明对肺癌医学图像识别鲁棒性更高，且识别精度更高、速度更快，解决了深度卷积神经网络可能的出现梯度消失、梯度爆炸或退化问题导致的肺癌识别准确率低的问题。

公开(公告)号：CN113052226A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202110300878.7

申请日：2021-03-22

申请人： 淮阴工学院

发明人： 高尚兵 ,  陈浩霖 ,  吕昊泽 ,  相林 ,  于坤 ,  于永涛 ,  张海艳 ,  蔡创新 ,  王国平 ,  鲜金龙 ,  龚宇晨 ,  曾钰涛

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于单步检测器的时序性火灾识别方法及系统，基于单步检测法获取包含复杂环境的真实的火焰视频数据集，并对数据集进行预处理；构建由多个记忆单元组成的LSTM‑C深度神经网络模型，并使用数据集对其进行训练；使用单步检测器对监控区域下的火焰空间信息进行提取；使用训练后的LSTM‑C模型对一段时间内的火焰空间信息进行预测；对预测信息进行判断后做出相应的防火应对措施。本发明可用于实时火焰检测并预警，且具有较好的鲁棒性与广泛的应用价值。