公开(公告)号：CN116959711A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310861866.0

申请日：2023-07-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 阎波 ,  张国宁 ,  李超 ,  陈邵 ,  林水生

IPC: G16H50/20 ,  G16H70/60 ,  G06V20/69 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的FCDⅡ型病理特征测量方法，属于FCD II型病理特征测量领域，该方法包括获取并根据FCD II型的病理样本，利用抗波形蛋白抗体进行免疫组化染色，得到病理全切片图像；根据染色程度和病变细胞数量，将病理全切片图像划分为数量相等的四组，得到训练数据集；利用训练数据集对UNet++分割网络模型进行训练，得到病变细胞检测模型；利用病变细胞检测模型对获取的待测病理切片进行检测，得到检测结果；对检测结果进行可视化操作，并计算得到病变细胞数量和病变细胞密度，完成病理特征测量。本发明解决了现有的FCDⅡ型病理特征测量准确度低和耗时长的问题。

公开(公告)号：CN114359683A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111671159.2

申请日：2021-12-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 阎波 ,  张国宁 ,  孙王超 ,  陈俊希 ,  覃昊洁

IPC: G06V10/94 ,  G06V10/96 ,  G06V30/18

Abstract: 本发明公开了一种面向文本定位的单内核HOG高效异构加速方法，其包括为每个像素分配一个工作项，并对每个像素周围的像素进行卷积，对卷积后的像素进行幅度和相位计算，通过双线性插值算法计算得到像素的离散梯度方向，并保存在硬件的局部内存中，释放为像素分配的工作项；为每个cell单元分配一个工作项，并进行硬件的全局索引；计算离散梯度方向的投票结果，完成每行像素的统计；对统计的像素进行归一化以及求和，组合成一个HOG特征向量，得到图像的特征向量；在异构平台对该方法加以实现，完成异构加速。本发明满足了文本定位实时性以及低能耗的需求，能够进一步提高场景字符识别技术的可靠性。

公开(公告)号：CN114359683B

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202111671159.2

申请日：2021-12-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 阎波 ,  张国宁 ,  孙王超 ,  陈俊希 ,  覃昊洁

IPC: G06V10/94 ,  G06V10/96 ,  G06V30/18

Abstract: 本发明公开了一种面向文本定位的单内核HOG高效异构加速方法，其包括为每个像素分配一个工作项，并对每个像素周围的像素进行卷积，对卷积后的像素进行幅度和相位计算，通过双线性插值算法计算得到像素的离散梯度方向，并保存在硬件的局部内存中，释放为像素分配的工作项；为每个cell单元分配一个工作项，并进行硬件的全局索引；计算离散梯度方向的投票结果，完成每行像素的统计；对统计的像素进行归一化以及求和，组合成一个HOG特征向量，得到图像的特征向量；在异构平台对该方法加以实现，完成异构加速。本发明满足了文本定位实时性以及低能耗的需求，能够进一步提高场景字符识别技术的可靠性。