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公开(公告)号：CN113920208B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202010661255.8
申请日：2020-07-10
Applicant: 同方威视科技江苏有限公司 , 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06T9/00 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088
Abstract: 本公开实施例提供了一种图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备。该方法包括：获取待测原始图像；编码所述待测原始图像，生成所述待测原始图像的目标特征图；根据正样本原始图像获得与所述目标特征图匹配的第一目标解码向量，所述正样本原始图像为无异常区域的图像；解码所述第一目标解码向量，获得所述待测原始图像的待测生成图像。通过本公开实施例提供的技术方案，通过无异常区域的正样本原始图像来获得待测原始图像的待解码的解码向量，可以更加准确地重构待测原始图像，避免重构待测原始图像的异常区域。
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公开(公告)号：CN111861967B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201910315913.5
申请日：2019-04-18
Applicant: 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 提供了一种用于检测辐射图像中的局部异常的网络，包括重建网络部分和孪生网络部分。重建网络部分包括第一编码网络、生成网络、判别网络和第二编码网络，第一编码网络用于根据原图像生成原图像的本征向量和类别，生成网络用于根据本征向量和类别生成重建图像，第二编码网络用于根据重建图像生成重建图像的本征向量。孪生网络部分基于原图像的本征向量和对应的重建图像的本征向量来判断原图像和重建图像之间的相似性，以确定是否存在局部异常。本发明还提供了对应的训练方法以及利用该网络来检测辐射图像中的局部异常的方法。
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公开(公告)号：CN115793077A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202111054291.9
申请日：2021-09-09
Applicant: 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC: G01V5/00
Abstract: 本申请涉及行李物品智能安检系统和方法。该系统包括：一级检测设备，用于对传送设备上的受检物品进行一级检测；二级检测设备，用于对已经过一级检测而被确定为可疑的受检物品中的一个或多个特定区域进行二级检测，其中，传送设备包括缓冲传送段，该缓冲传送段位于一级检测设备和二级检测设备之间，用于将可疑的受检物品运送到二级检测设备；以及控制设备，用于根据缓冲传送段上的可疑的受检物品的运送情况来控制缓冲传送段的运行以缓冲一级检测设备和二级检测设备的检测速率之间的差异。
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公开(公告)号：CN113805240A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202010471992.1
申请日：2020-05-28
Applicant: 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
Abstract: 公开了一种车辆检查方法和系统。在该方法中，获取被检查车辆的待检图像；使用第一神经网络模型获取所述待检图像的视觉特征；基于所述待检图像的所述视觉特征，从车辆模板库中检索出模板图像；确定所述待检图像与所述模板图像之间的变动区域；以及向用户呈现所述变动区域。
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公开(公告)号：CN110836901B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810942770.6
申请日：2018-08-17
Applicant: 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC: G01N23/046
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于K边缘成像的优化阈值方法、装置、设备和介质。该方法包括：光子计数探测器根据预设阈值组预扫描待探测物体，得到第一探测数据；依据第一探测数据，确定每条射线中基函数组合的分解系数的线积分值，每条射线均是固定的基函数组合；在每条射线中基函数组合的分解系数的线积分值中，筛选出基函数组合的造影剂材料基函数的线积分值大于预设线积分阈值的射线；将筛选得到的每条射线对应的探测数据输入预训练神经网络模型中，得到筛选得到的每条射线的局部最优化阈值组；依据局部最优化阈值组，确定光子计数探测器的K边缘成像的整体最优化阈值组。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107677693B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710882633.3
申请日：2017-09-26
Applicant: 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC: G01N23/04 , G01N23/046
Abstract: 本发明公开了一种用于物品安全检查的扫描成像系统及其成像方法。该扫描成像系统包括：传送单元，用于使所述物品沿所述传送单元的传送方向移动；多个射线源，所述多个射线源位于所述传送单元一侧，且沿与所述传送单元所在平面相垂直的方向依次设置，所述多个射线源交替发出射线束以形成扫描区域；位于所述传送单元另一侧的线性探测器阵列，所述线性探测器阵列用于探测在所述物品穿过所述扫描区域的过程中，所述多个射线源发出的射线束透过所述物品后形成的第一投影图像；成像单元，所述成像单元用于根据所述多个射线源的第一投影图像，得到所述物品的第一重建图像。采用本发明实施例中的技术方案，能够消除待测物品的重建图像中的伪影。
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公开(公告)号：CN110836901A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201810942770.6
申请日：2018-08-17
Applicant: 同方威视技术股份有限公司 , 清华大学
IPC: G01N23/046
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于K边缘成像的优化阈值方法、装置、设备和介质。该方法包括：光子计数探测器根据预设阈值组预扫描待探测物体，得到第一探测数据；依据第一探测数据，确定每条射线中基函数组合的分解系数的线积分值，每条射线均是固定的基函数组合；在每条射线中基函数组合的分解系数的线积分值中，筛选出基函数组合的造影剂材料基函数的线积分值大于预设线积分阈值的射线；将筛选得到的每条射线对应的探测数据输入预训练神经网络模型中，得到筛选得到的每条射线的局部最优化阈值组；依据局部最优化阈值组，确定光子计数探测器的K边缘成像的整体最优化阈值组。
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公开(公告)号：CN107356615B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201610304724.4
申请日：2016-05-10
Applicant: 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
IPC: G01N23/046
Abstract: 公开了一种用于双能X射线CT的方法和系统。在该方法中，保留占主导地位的两种效应例如康普顿效应和电子对效应，而把其他的效应例如光电效应的影响剔除，从而提高材料分解的精度。该发明的独特优势在于能够有效的消除现有双能CT(无论keV低能或MeV高能)方法在材料分解过程中直接选择两种效应公式计算原子序数Z带来的误差，大大提高双能CT材料分解和识别的准确性，对于临床医疗、安检、工业无损检测等领域的应用都有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN109959669A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201711432840.5
申请日：2017-12-26
Applicant: 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
IPC: G01N23/046
Abstract: 本公开公开了一种基材料分解方法和装置及计算机可读存储介质，涉及辐射成像领域。该方法包括根据被扫描物体的每个点的等效原子序数，将被扫描物体划分为若干区域，每个区域采用相同的一组基材料组合，不同区域之间采用不同的基材料组合；分别确定每个区域中每个点对该区域的基材料组合分解得到的分解系数；根据区域中每个点处的分解系数和该区域的基材料组合的原子信息，分别确定每个区域中每个点的等效原子序数，以便根据各个区域中每个点的等效原子序数更新被扫描物体划分的区域；循环执行上述步骤，直至所有区域的分解系数收敛。从而实现了一种动态基材料分解方法，降低基材料组合选择不当带来的分解误差，提高多能CT基材料分解和物质识别的准确性。
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公开(公告)号：CN105806856B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201410842363.X
申请日：2014-12-30
Applicant: 清华大学 , 同方威视技术股份有限公司
Abstract: 公开了一种双能射线成像方法和系统。该方法包括：利用标定的曲面拟合方法计算两种材料重叠区域的材料质量厚度，再将该像素原始的一对高低能数据分解为对应两种材料的两组高低能数据，最后计算得到每一个像素不同材料的分解结果。该发明的独特优势在于能够消除由于两种材料前后重叠导致的材料错误识别问题，可以实现多种材料的分层成像，有效提高物质识别的准确性，降低误报率和漏报率，特别是对于安检、海关缉私等领域的应用具有十分重要的意义。
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