公开(公告)号：CN112102230B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202010725339.3

申请日：2020-07-24

Applicant: 湖南大学 ,  深圳市妇幼保健院

Inventor： 李肯立 ,  李红旗 ,  李胜利 ,  邢翔 ,  朱宁波 ,  文华轩 ,  谭光华

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请涉及一种超声切面识别方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别超声图像；对待识别超声图像进行特征提取，得到对应的图像特征；根据图像特征，识别待识别超声图像中的所有前景目标，获得待识别超声图像中包含的各前景目标的定位信息；根据定位信息和图像特征，识别待识别超声图像中的所有切面目标，获得待识别超声图像中包含的各切面目标的第一类别信息和位置信息。采用本方法能够有效识别单张超声图像中包含的多个切面目标。

公开(公告)号：CN111127879A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911254775.0

申请日：2019-12-09

Applicant: 湖南大学

Inventor： 朱宁波 ,  蒲斌 ,  范欣欣 ,  李红旗 ,  程秋锋 ,  闫安民 ,  裴崇杨 ,  翟宇轩

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于生成式对抗网络的城市交通流量预测方法，其包括如下步骤：获取某一城市的位置信息并将该城市区域划分为多个网格区域；采集预设时间内该城市区域中车辆的GPS轨迹数据集，根据时间段统计计算出每个网格区域中的进流量和出流量，并将进流量和出流量组织成流量图集I；将连续的三帧流量图IN-2、IN-1、IN输入到训练好的生成式对抗网络模型中，即可得到预测的下一个时间间隔的流量图IN+1，其中N大于2。与相关技术相比，本发明的基于生成式对抗网络的城市交通流量预测方法采用3D卷积能够有效提取交通流量的时间强相关性和空间依赖性，采用生成流量图的方式来预测，预测结果可靠性更高。

公开(公告)号：CN111127879B

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN201911254775.0

申请日：2019-12-09

Applicant: 湖南大学

Inventor： 朱宁波 ,  蒲斌 ,  范欣欣 ,  李红旗 ,  程秋锋 ,  闫安民 ,  裴崇杨 ,  翟宇轩

IPC: G08G1/01 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于生成式对抗网络的城市交通流量预测方法，其包括如下步骤：获取某一城市的位置信息并将该城市区域划分为多个网格区域；采集预设时间内该城市区域中车辆的GPS轨迹数据集，根据时间段统计计算出每个网格区域中的进流量和出流量，并将进流量和出流量组织成流量图集I；将连续的三帧流量图IN‑2、IN‑1、IN输入到训练好的生成式对抗网络模型中，即可得到预测的下一个时间间隔的流量图IN+1，其中N大于2。与相关技术相比，本发明的基于生成式对抗网络的城市交通流量预测方法采用3D卷积能够有效提取交通流量的时间强相关性和空间依赖性，采用生成流量图的方式来预测，预测结果可靠性更高。

公开(公告)号：CN112102230A

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN202010725339.3

申请日：2020-07-24

Applicant: 湖南大学 ,  深圳市妇幼保健院

Inventor： 李肯立 ,  李红旗 ,  李胜利 ,  邢翔 ,  朱宁波 ,  文华轩 ,  谭光华

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/32 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请涉及一种超声切面识别方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别超声图像；对待识别超声图像进行特征提取，得到对应的图像特征；根据图像特征，识别待识别超声图像中的所有前景目标，获得待识别超声图像中包含的各前景目标的定位信息；根据定位信息和图像特征，识别待识别超声图像中的所有切面目标，获得待识别超声图像中包含的各切面目标的第一类别信息和位置信息。采用本方法能够有效识别单张超声图像中包含的多个切面目标。