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公开(公告)号：CN116736714A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310709091.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 西南科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种云台分层控制系统及其设计方法，包括方位子系统，方位子系统的控制器配置为等效滑模控制器，并基于跟踪微分器设计非线性扰动观测器；俯仰子系统，俯仰子系统的控制器配置为有限时间自适应等效滑模控制器，并设计自适应律对俯仰子系统干扰上界予以估计；非线性扰动观测器输入端分别与等效滑模控制器输出端和方位子系统输出端连接；所述自适应律输入端与有限时间自适应等效滑模控制器输入端连接，有限时间自适应等效滑模控制器的输出端与俯仰子系统输入端连接。本发明通过两个子系统中的等效滑模控制算法分别构成两个闭环控制系统，对云台两轴的转动角度分别进行更高效和准确的控制，使云台整体能够快速响应。
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公开(公告)号：CN117575923A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311386810.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/33 , G06T7/62 , G06T5/40 , G06F17/16 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/52
Abstract: 基于局部主方向多尺度的多模态内镜图像配准融合方法,包括如下步骤：步骤S1.获取白光内镜图像和窄带光图像,构建多模态图像数据集；步骤S2.对步骤S1获取的多模态图像数据进行筛选和修复；步骤S3.对多模态图像数据进行匹配,具体为:步骤S3.1.利用Harris角点检测,找出多模态图像数据关键点；步骤S3.2.对各个关键点,求出局部主方向值；步骤S3.3.构建广义的梯度位置方向直方图；S3.4.多尺度空间匹配关键点，得到配准图像；步骤S4.图像融合。本发明综合利用多模态图像数据具有的各自呈现优势，可相互弥补各自的缺陷，在融合后的图像上展示更多图像细节。
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公开(公告)号：CN119131642A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411615814.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/143 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种单目卡塞格林结构的双波段红外图像决策融合检测方法，包括搭建中波红外和卡塞格林结构长波红外的双目视觉平台；获取中波和卡塞格林结构长波的无人机目标图像；构建KAN_yolov10预检测头；采用多尺度特征融合模块将中波和卡塞格林结构长波的无人机目标图像进行融合处理，得到无人机目标的融合图像；将融合图像输入至KAN_yolov10预检测头中，输出无人机目标的检测结果。本发明方法在不需要完全严格像素对齐的情况下，利用硬件设备放大感兴趣区域，增强无人机目标的特征，通过决策级融合提高弱小目标在复杂背景下的检测精度。
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公开(公告)号：CN113566736A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110853211.X
申请日：2021-07-27
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于多路线激光扫描的铝模板识别检测装置及其识别方法，包括用于铝模板传输的传送机构、用于对铝模板传输工位到达确认的红外对管、用于对铝模板数据信息进行采集的纵向激光扫描仪和横向激光扫描仪以及用于对采集数据信息进行建模和识别匹配的工控机；本发明引入多路线激光扫描的方法对铝模板及加强筋进行扫描以及采用特征编码方式进行识别，有效的提高检测精确性，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN116703798B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310989853.1
申请日：2023-08-08
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应干扰抑制的食管多模态内镜图像增强融合方法，涉及医学图像的多模态融合技术领域。该方法包括获取食管内不同类别病变组织的多模态图像数据；对获取的多模态图像数据进行预处理，以调整亮度细节并去除镜面反射干扰；对预处理后的多模态图像数据进行图像配准和融合，得到融合病灶边缘形态细节纹理信息和组织结构形态信息的融合图像。本发明基于自适应亮度均衡和镜面反射抑制的食管多模态图像增强融合方法，将多种成像方式的图像进行配准和融合后形成一张新的图像，提高了内镜图像的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116703798A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310989853.1
申请日：2023-08-08
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应干扰抑制的食管多模态内镜图像增强融合方法，涉及医学图像的多模态融合技术领域。该方法包括获取食管内不同类别病变组织的多模态图像数据；对获取的多模态图像数据进行预处理，以调整亮度细节并去除镜面反射干扰；对预处理后的多模态图像数据进行图像配准和融合，得到融合病灶边缘形态细节纹理信息和组织结构形态信息的融合图像。本发明基于自适应亮度均衡和镜面反射抑制的食管多模态图像增强融合方法，将多种成像方式的图像进行配准和融合后形成一张新的图像，提高了内镜图像的质量。
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公开(公告)号：CN116052845A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211388905.1
申请日：2022-11-08
Applicant: 西南科技大学
IPC: G16H30/20 , G16H40/60 , A61B1/00 , A61B1/04 , A61B5/00 , G06N3/08 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 多模态图像及光谱曲线结合的内窥镜辅助诊疗系统，包括置于探测软管内的光声内窥模组和光谱内窥模组，及位于探测软管末端的锥面反射镜，所述光声内窥模组包括超声换能器；探测软管的管头盖板设置有光声内窥模组和光谱内窥模组的探测用通孔；所述诊疗系统还包括数据采集与处理系统,所述数据采集与处理系统包括与光声内窥模组中超声图像模块连接的光声成像模块,与所述超声换能器连接的超声图像模块。本发明结合了光学图像、光声图像、光谱曲线和超声图像，为医生提供了更直观准确病灶区域早期判断依据，有效提高了检测人体内部癌病变分期的灵敏度，为进一步靶向活检和引导精准诊疗提供了判断基础。
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公开(公告)号：CN115375712B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211306520.6
申请日：2022-10-25
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/12 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于双边学习分支实现实用的肺部病变分割方法，属于医疗影像技术领域，包括：S1：获取肺部数据集；S2：对所述肺部数据集中的每一张图像进行预处理操作，得到预处理后的肺部数据集；S3：利用病灶图像分割网络对所述预处理后的肺部数据集进行分割，得到病灶区域。本发明能够解决现有卷积神经网络在建模全局信息时全局语义及局部细节的不均衡性、Transformer和多层感知机（MLP）在医疗图像领域普遍存在计算开销较大的问题，能够针对间质性肺炎病灶区域尺寸、形态变化不规则的特点，在精确分割出肺部CT图像中的炎症病变区域的基础上，提高推理速度并降低计算开销。
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公开(公告)号：CN114872061A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210458803.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车载式柔性检测机器人，其包括移动架和安装架，移动架上设置有电机驱动的麦克纳姆轮，移动架和安装架之间设置有升降组件，安装架上固定设置有角度调整组件，角度调整组件上固定设置有蛇形操作手的底座，底座远离角度调整组件的一端依次铰接有蛇形操作手的若干关节，关节沿周向均匀设置有若干驱动索。本发明中，蛇形操作手通过麦克纳姆轮实现前行、横移、斜行、旋转及其组合运动；蛇形操作手分别通过升降组件和角度调整组件来实现高度和角度调整；不同的驱动索的收缩程度可以不一致，蛇形操作手的自由度极大，并可通过光纤传像束对外界进行检测，有利于在狭小空间内弯曲并进行检测作业。
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公开(公告)号：CN119131642B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411615814.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/143 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种单目卡塞格林结构的双波段红外图像决策融合检测方法，包括搭建中波红外和卡塞格林结构长波红外的双目视觉平台；获取中波和卡塞格林结构长波的无人机目标图像；构建KAN_yolov10预检测头；采用多尺度特征融合模块将中波和卡塞格林结构长波的无人机目标图像进行融合处理，得到无人机目标的融合图像；将融合图像输入至KAN_yolov10预检测头中，输出无人机目标的检测结果。本发明方法在不需要完全严格像素对齐的情况下，利用硬件设备放大感兴趣区域，增强无人机目标的特征，通过决策级融合提高弱小目标在复杂背景下的检测精度。
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