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公开(公告)号：CN106897253B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201710010833.X
申请日：2017-01-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F40/109 , G06T11/60
Abstract: 本发明公开了一种基于改进膨胀算法的字形合成方法，首先通过对两字形各部件分别进行凸剖分，建立部件间的映射关系，并在对应的部件内建立凸多边形的映射关系，然后对存在映射关系的凸多边形利用吻合边的特点进行膨胀，并利用吻合边的特点对膨胀结果进行处理，最后对膨胀结果进行曲线拟合，实现汉字字形的合成。本发明方法具有字形合成效果好、合成质量高等优点。
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公开(公告)号：CN112598003A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011499496.3
申请日：2020-12-18
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据扩充和全监督预处理的实时语义分割方法。本发明通过设置细节路径部分、空间路径部分，其中，细节路径部分利用高分辨率的输入得到丰富的边界信息，空间路径部分利用细节路径部分产生的高质量特征图获得足够大的感受野，最后利用图像融合方式进行融合处理，以达到在计算速度与分割性能之间取得良好的平衡；在空间路径部分的后面加入了注意力模块，并通过特征融合模块将细节信息和空间信息有效结合；同时，本发明还通过裁剪—粘贴小目标的方式，增加小目标点在训练集上的比重，实现提升小目标点的分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112598634A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011499386.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及医疗图像处理技术领域，具体涉及一种基于3D CNN和迭代搜索的CT影像器官定位方法，包括以下步骤：提取所有目标器官确定对应所述目标器官在目标CT影像中的位置；基于所述目标器官，进行分距离多密度块采样；设置损失函数，结合所述训练网络模型进行迭代搜索，得到各类器官定位信息。本发明只需要单个网络即可实现对全部器官进行3D bounding box预测，灵活且容易复现。同时，可以忽略体积的影响，对任意大小的原始CT图像进行准确预测，并取得准确地定位结果，在算法性能上得到很大提升。
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公开(公告)号：CN106897253A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710010833.X
申请日：2017-01-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进膨胀算法的字形合成方法，首先通过对两字形各部件分别进行凸剖分，建立部件间的映射关系，并在对应的部件内建立凸多边形的映射关系，然后对存在映射关系的凸多边形利用吻合边的特点进行膨胀，并利用吻合边的特点对膨胀结果进行处理，最后对膨胀结果进行曲线拟合，实现汉字字形的合成。本发明方法具有字形合成效果好、合成质量高等优点。
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公开(公告)号：CN112598634B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202011499386.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及医疗图像处理技术领域，具体涉及一种基于3D CNN和迭代搜索的CT影像器官定位方法，包括以下步骤：提取所有目标器官确定对应所述目标器官在目标CT影像中的位置；基于所述目标器官，进行分距离多密度块采样；设置损失函数，结合所述训练网络模型进行迭代搜索，得到各类器官定位信息。本发明只需要单个网络即可实现对全部器官进行3D bounding box预测，灵活且容易复现。同时，可以忽略体积的影响，对任意大小的原始CT图像进行准确预测，并取得准确地定位结果，在算法性能上得到很大提升。
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公开(公告)号：CN112598003B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202011499496.3
申请日：2020-12-18
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据扩充和全监督预处理的实时语义分割方法。本发明通过设置细节路径部分、空间路径部分，其中，细节路径部分利用高分辨率的输入得到丰富的边界信息，空间路径部分利用细节路径部分产生的高质量特征图获得足够大的感受野，最后利用图像融合方式进行融合处理，以达到在计算速度与分割性能之间取得良好的平衡；在空间路径部分的后面加入了注意力模块，并通过特征融合模块将细节信息和空间信息有效结合；同时，本发明还通过裁剪—粘贴小目标的方式，增加小目标点在训练集上的比重，实现提升小目标点的分割结果。
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公开(公告)号：CN206177661U
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201621104588.6
申请日：2016-10-09
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N1/28
Abstract: 本实用新型公开了一种用于食品安全监测的样品处理装置，包括底座、分离箱、破碎搅拌室、一号支撑板、二号支撑板和固相收集箱，底座的左中部上表面通过焊接方式固定垂直安装有支撑杆，底座的上表面还分别固定放置有分离箱和固相收集箱，分离箱的左侧腰部通过固相排料口与固相收集箱的右侧上部相连通，支撑杆的腰部还通过焊接方式固定连接有连接块,连接块的左端固定设置有三号支撑板,连接块的右端固定设置有一号支撑板，一号支撑板的上表面固定放置有破碎搅拌室，三号支撑板的上表面固定安装有驱动电机。本实用新型结构简单，设计合理，操作方便，能够定量且快速的得到待检液，提高了检测效果。
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