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公开(公告)号：CN114648067A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210281624.X
申请日：2022-03-22
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于多元高斯分布的高低阶脑功能连接特征同步提取方法，包括如下步骤：为功能磁共振信号序列划分子集；基于多元高斯分布的子集内低阶特征、高阶特征提取，并利用克罗克达积对所述高阶特征进行降维；基于多元高斯分布的子集间低阶统计特征、高阶统计特征提取；将子集内所述低阶特征、高阶特征及子集间所述低阶统计特征、高阶统计特征融合；分类器训练。本发明的有益效果是：在统一的数学框架下，同步获取低阶和高阶特征，提出分层的方法解决了因子集划分丢失的特征。
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公开(公告)号：CN118840749A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411015603.9
申请日：2024-07-26
IPC分类号： G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
摘要： 本发明属于图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的WSI图像分类系统，包括图像收集及预处理模块，用于获取WSI图像并进行预处理；初步特征提取模块，用于得到不同尺度WSI图像的初步提取特征；多尺度特征融合模块，对提取的初步提取特征进行多尺度特征融合；高斯上下文Transformer注意力门控，基于融合后的特征，获取每个通道对应特征的重要程度并赋予权重值，并对多尺度特征进行降维；二分支注意力分类模块，对处理后的特征进行学习、训练和预测，将patch级别的特征总结为WSI图像级别的表示，用于进行最终的诊断预测。本发明实现了多尺度WSI图像的快速分类，提升了WSI图像分类的效率和精度。
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公开(公告)号：CN118689152A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410880748.9
申请日：2024-07-02
申请人： 山东工商学院 , 山东汉鑫科技股份有限公司 , 烟台华东电子科技有限公司
IPC分类号： G05B19/042
摘要： 本发明涉及一种基于视频检测的公共场所能源智能控制方法及系统，属于智能照明控制技术领域。包括控制器，控制器的电源端连接电源，控制器的信号输入端通过WIFI模块和MTQQ服务器连接计算机，计算机通过RTSP与视频服务器进行通信，控制器的控制输出端连接继电器驱动模块，继电器驱动模块连接继电器，继电器连接电器接线端，电器接线端连接电器，控制器的输出接口连接指示灯，控制器的输入接口连接开关。本发明能够实现精准识别和监测，提高了远程控制的可靠性和实时性，且控制方式灵活，能够大大提高用户的体验感，具体较强的实用性。
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公开(公告)号：CN110473202B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910528161.0
申请日：2019-06-18
申请人： 山东工商学院
摘要： 本发明公开了一种高阶动态功能连接网络的时序不变特征提取方法，主要步骤为：(1)对于给定的滑动窗窗宽和步长，将整个磁共振序列分割为多个子序列；(2)计算每个子序列内的各个脑区之间相关性，得到动态功能连接网络，进而计算任意两个脑区的动态功能连接序列的中心矩特征；(3)对于动态功能连接网络的每一个子序列，将每个脑区与其他脑区的连接序列视为一个一维随机序列，计算任意一对脑区的相关性，进而构建了一个高阶动态功能连接网络并获取它的中心矩特征。本发明利用中心矩特征作为动态功能连接网络及高阶动态功能连接网络的时序不变特征，能够捕获脑功能连接的深层次关联关系，为后续的医学图像处理提供了稳定特征。
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公开(公告)号：CN115018707A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210683222.2
申请日：2022-06-16
申请人： 山东工商学院
摘要： 本发明公开了一种基于九曲面片双四次拟合的图像放大方法和装置，属于图像处理领域。本发明先将图像IL重叠的分成5×5大小的图像块，再将其重叠的分成9个3×3的图像子块，并在每个图像子块上构造二次多项式拟合曲面片；将9个二次多项式拟合曲面片组合成双四次多项式拟合曲面片，将其拼接在一起组合成近似曲面F(x,y)；对近似曲面重采样，得到放大图像；基于残差系数和拉普拉斯算子增强放大图像边缘，得到增强图像；对增提强图像降采样，得到降采用图像；将图像IL减去降采样图像，得到残差图像；基于残差图像构造近似曲面，并将其投影到近似曲面F(x,y)。本发明不仅具有较高的精度，同时在图像纹理细节和结构边缘处有较好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN118427579B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410895302.3
申请日：2024-07-05
申请人： 山东工商学院 , 浙江杜比医疗科技有限公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/10 , G16H50/20 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/24
摘要： 本发明属于语义分析技术领域，具体涉及一种面向多模态神经信号的上下文语义协同建模方法，步骤包括对多模态神经信号进行预处理，计算不同模态的神经信号的脑区特征值，获取处理后的多模态神经信号脑区特征值；对于获取的每个独立被试处理后的多模态神经信号脑区特征值，构建脑区级上下文语义注意力模型，衡量不同模态的神经信号及不同脑区在全脑工作中的语义表达信息；建立基于GCN改进的注意力机制模型，并在其中加入多头注意力模型，进行全脑语义提取。本发明可以在小样本条件下构建对多模态神经信号进行准确表达的模型，具有较强的识别能力和泛化效果，能够更好的应用于精神疾病的辅助诊断。
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公开(公告)号：CN112991395A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110462758.7
申请日：2021-04-28
申请人： 山东工商学院
摘要： 本发明揭示了一种基于前景条件概率优化尺度和角度的视觉跟踪方法，属于计算机视觉领域。实现步骤如下：1)读取视频帧序列，利用SiamMask方法计算该帧回归框、分割掩码(前景)以及最小外接框；2)计算最小外接框内前景区域所占的比例；3)当比例小于设定阈值时，计算该帧最小外接框的可靠性；4)根据可靠性的大小选择不同策略优化最小外接框尺度；5)针对尺度优化后的跟踪框的角度进行偏移设置；6)计算各偏移角度旋转框与前景的IoU值；7)跟踪器自适应输出与前景IoU值最大的旋转框。所述视觉跟踪方法，在目标发生运动、旋转、尺度变化等复杂条件下有效提高了目标跟踪的整体性能。
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公开(公告)号：CN111695479A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010500755.3
申请日：2020-06-04
申请人： 山东工商学院
摘要： 本发明涉及一种基于图像减影技术的跌倒预警方法，属于跌倒预警技术领域，以摄像头的实时视频数据为检测对象，对于视频中当前画面的每一帧，通过减影方法，将当前帧与背景帧进行差值分析，即根据减影后的图像情况，判断是否有人进入拍摄范围，通过减影技术对跌倒进行了实时快速的预警，避免了基于人工观察视频的种种不便、降低了对检测平台的计算力需求，并且在跌倒提示方面明确清晰，对跌倒的及时救助有着重要意义，在保证检测质量的情况下提升了检测效率，降低了对监测平台的配置需求。无需额外佩戴相应设备，降低了使用成本，对被检测者也更为舒适。
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公开(公告)号：CN111311024A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010186373.8
申请日：2020-03-17
申请人： 山东工商学院
摘要： 本发明涉及股票分析技术领域，公开了一种自适应的异同滑动平均线股票趋势预测方法，包括以下步骤：S1、数据划分；S2、构造聚类标准；S3、聚类；S4、确定不同的参数；通过神经网络对已经聚类的波形图分类进行训练学习，再为每个类别确定不同的参数；S5、构建自适应异同滑动平均线；为每类数据建立一个MACD模型，将所有的MACD模型组合起来，构建成最终的自适应的异同滑动平均线；S6、利用自适应异同滑动平均线进行股票预测，这种自适应的异同滑动平均线股票趋势预测方法，对不同类别的股票确定的不同的参数，使得构建出的动态的MACD指标具有较强的适用性，提高预测的准确率。
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公开(公告)号：CN118427579A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410895302.3
申请日：2024-07-05
申请人： 山东工商学院 , 浙江杜比医疗科技有限公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/10 , G16H50/20 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/24
摘要： 本发明属于语义分析技术领域，具体涉及一种面向多模态神经信号的上下文语义协同建模方法，步骤包括对多模态神经信号进行预处理，计算不同模态的神经信号的脑区特征值，获取处理后的多模态神经信号脑区特征值；对于获取的每个独立被试处理后的多模态神经信号脑区特征值，构建脑区级上下文语义注意力模型，衡量不同模态的神经信号及不同脑区在全脑工作中的语义表达信息；建立基于GCN改进的注意力机制模型，并在其中加入多头注意力模型，进行全脑语义提取。本发明可以在小样本条件下构建对多模态神经信号进行准确表达的模型，具有较强的识别能力和泛化效果，能够更好的应用于精神疾病的辅助诊断。
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