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公开(公告)号：CN114239392A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111503559.2
申请日：2021-12-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请公开了一种无人机决策模型训练方法、使用方法、设备及介质，训练方法包括：获取第一无人机的第一态势信息与第二无人机的第二态势信息；根据第一态势信息与第二态势信息生成第一融合信息并输入待训练模型的评估层网络，评估层网络基于第一策略生成分值期望，待训练模型的决策层网络根据分值期望生成第二策略并基于第二策略生成第一动作指令；向第一无人机发送第一动作指令，并获取第一无人机的第三态势信息与第二无人机的第四态势信息；将根据第三态势信息与第四态势信息生成的第二融合信息输入评估层网络以更新第一策略，直至待训练模型训练完成，得到无人机决策模型，通过该模型提升无人机的适应能力、实现无人机决策的自主化与智能化。
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公开(公告)号：CN114239392B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202111503559.2
申请日：2021-12-09
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本申请公开了一种无人机决策模型训练方法、使用方法、设备及介质，训练方法包括：获取第一无人机的第一态势信息与第二无人机的第二态势信息；根据第一态势信息与第二态势信息生成第一融合信息并输入待训练模型的评估层网络，评估层网络基于第一策略生成分值期望，待训练模型的决策层网络根据分值期望生成第二策略并基于第二策略生成第一动作指令；向第一无人机发送第一动作指令，并获取第一无人机的第三态势信息与第二无人机的第四态势信息；将根据第三态势信息与第四态势信息生成的第二融合信息输入评估层网络以更新第一策略，直至待训练模型训练完成，得到无人机决策模型，通过该模型提升无人机的适应能力、实现无人机决策的自主化与智能化。
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公开(公告)号：CN114359157B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202111488122.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及结直肠息肉检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的结直肠息肉检测方法，包括：从CT影像中获取数据对其进行数据预处理，通过二值化、腐蚀、膨胀等技术，对图像数据进行肠腔实质掩膜提取；然后切割图像进行感兴趣区域(ROI)提取；之后将切割出来的数据影像进行标号保存构建结直肠训练数据集；最后采用一种新的LeNet‑5结构搭建深度学习网络，训练数据，获得影像检测和训练结果。本发明在进行模型训练时，先采用图像预处理技术，找到了疑似区域，大大提高了训练结果的准确性，检测原理简单，检测速度较快，并且随着训练数据的增加，准确率会不断提高。
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公开(公告)号：CN114359157A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111488122.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及结直肠息肉检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的结直肠息肉检测方法，包括：从CT影像中获取数据对其进行数据预处理，通过二值化、腐蚀、膨胀等技术，对图像数据进行肠腔实质掩膜提取；然后切割图像进行感兴趣区域(ROI)提取；之后将切割出来的数据影像进行标号保存构建结直肠训练数据集；最后采用一种新的LeNet‑5结构搭建深度学习网络，训练数据，获得影像检测和训练结果。本发明在进行模型训练时，先采用图像预处理技术，找到了疑似区域，大大提高了训练结果的准确性，检测原理简单，检测速度较快，并且随着训练数据的增加，准确率会不断提高。
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