公开(公告)号：CN110956617A

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201911129218.6

申请日：2019-11-18

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 柯丰恺 ,  刘欢平 ,  赵大兴 ,  孙国栋 ,  冯维 ,  柳晨康

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/54

Abstract: 本发明公开了一种基于循环注意力模型的大脑核磁共振异常图像可视化方法，采集患者的大脑核磁共振异常图像作为训练样本-利用训练样本对循环注意力模型进行训练，得到训练后的网络参数-利用训练后的RAM模型对大脑核磁共振异常图像进行可视化检测。模型简单，速度快、精度高，比传统的CNN网络检测能力强。

公开(公告)号：CN110781901B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN201911038311.6

申请日：2019-10-29

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 孙国栋 ,  徐亮 ,  王俊豪 ,  柳晨康 ,  江亚杰 ,  徐昀 ,  高媛 ,  林凯 ,  黄劲

IPC: G06V30/148 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06T3/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及图像识别领域，公开了一种基于BP神经网络预测阈值的仪表重影字符识别方法，包括如下步骤：获取数显仪表的彩色图像，并进行灰度化处理取得灰度图像，计算灰度图像的灰度级分布统计量，输入到BP神经网络，预测出理想的二值化全局阈值，并对灰度图像进行二值化，得到消除重影的二值图，再将二值图进行去除小连通域处理，创建二值图的最小外接矩形，计算出倾斜角度，并通过仿射变换实现倾斜矫正，采用投影分割法将矫正后的二值图分割成单个字符图像，将字符图像尺寸归一化到32×32，输入到LeNet‑5模型进行识别，取得数显仪表字符的识别结果。本发明基于BP神经网络预测阈值的仪表重影字符识别方法，有效克服重影的影响，识别率高、识别速度快。

公开(公告)号：CN110781901A

公开(公告)日：2020-02-11

申请号：CN201911038311.6

申请日：2019-10-29

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 孙国栋 ,  徐亮 ,  王俊豪 ,  柳晨康 ,  江亚杰 ,  徐昀 ,  高媛 ,  林凯 ,  黄劲

IPC: G06K9/34 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明涉及图像识别领域，公开了一种基于BP神经网络预测阈值的仪表重影字符识别方法，包括如下步骤：获取数显仪表的彩色图像，并进行灰度化处理取得灰度图像，计算灰度图像的灰度级分布统计量，输入到BP神经网络，预测出理想的二值化全局阈值，并对灰度图像进行二值化，得到消除重影的二值图，再将二值图进行去除小连通域处理，创建二值图的最小外接矩形，计算出倾斜角度，并通过仿射变换实现倾斜矫正，采用投影分割法将矫正后的二值图分割成单个字符图像，将字符图像尺寸归一化到32×32，输入到LeNet-5模型进行识别，取得数显仪表字符的识别结果。本发明基于BP神经网络预测阈值的仪表重影字符识别方法，有效克服重影的影响，识别率高、识别速度快。