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公开(公告)号：CN111738086B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010442397.5
申请日：2020-05-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种用于点云分割的构图方法、系统及点云分割系统、装置，该方法包括：在点云数据中选择一个中心采样点信号，计算与其它采样点信号之间的整体相似度，以此排序得到邻居序列，并计算基准值；捕捉基准值代表的点云数据的数字特征，计算得到阈值；根据基准值及阈值来计算逐维度相似度，捕捉整体相似度无法衡量的信号突变结构信息；融合整体相似度与逐维度相似度，得到融合相似度并排序，选取融合相似度最高的K个点，作为中心点最近邻的K个邻居进行构图。该分割系统包括：图卷积神经网络的构建单元、图卷积神经网络的训练单元及点云数据分割单元。通过本发明，可以节约工作量和时间，并且能显著提高物体连接处点的分类准确率。
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公开(公告)号：CN114862712A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210474083.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种视频染色方法，包括：使用神经网络从参考帧与目标帧的灰度信息中提取多层特征图；基于所述多层特征图进行光流预测和光流优化；利用光流优化获得的结果将所述参考帧中的颜色传播到所述目标帧上。本发明改善了光流长时预测的准确率，所生成的彩色视频帧保真度更优、色彩更加准确，具有极强的实际应用价值。应用在视频编码任务上，可以在保持重构质量的前提下达到减少码率的效果。
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公开(公告)号：CN114283214A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111597434.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T9/00 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供一种光场图像编码和解码方法、系统与装置，属于图像处理技术领域。其主要从光场图像采集各个空间位置的关键视角，计算反映视角间关系的邻接矩阵，编码关键视角和邻接矩阵得到二进制码流。本发明压缩部分关键视角，能够大幅度提升压缩率，并且减小解码缓存大小。通过不同视角间的相关性进行图学习，能够基于邻接矩阵保证重构光场图像的质量，提升率‑失真性能。光场图像广泛应用于环境检测、医学成像等应用领域，由于实际场景中采样得到的光场图像数据可以达到很大量级，亟需设计压缩算法减少存储代价，以及降低传输带宽，本发明提出的模块和算法拥有巨大的工业潜力。
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公开(公告)号：CN113989854A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111384850.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种三维人体姿态估计方法、系统、装置及介质，构建方法包括：通过对人体稠密表面的图拓扑结构进行粗化操作，得到不同粗化层次的图拓扑结构，该粗化图拓扑结构相较于人体骨架图拓扑结构更为稠密；结合人体骨架图拓扑结构，从稀疏到稠密，依次构建具有多条并行分支的图卷积神经网络；通过多尺度特征融合模块来连接不同分支，实现分支间的信息交互，构建得到层次化的图卷积神经网络。该三维人体姿态估计系统包括：层次化图卷积网络的构建单元、图卷积神经网络的训练单元及三维人体姿态估计单元，通过本发明，可以节约网络模型的参数量，并且能够显著提高含有自遮挡和复杂动作的姿态估计准确率。
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公开(公告)号：CN113747163A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110940403.4
申请日：2021-08-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/189 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于上下文重组建模的图像编码、解码方法及压缩方法，其中，采用第一卷积神经网络生成图像的多通道特征图，作为第一特征图；对第一特征图按照通道间相似性分组，重新排列特征通道，输出重组的多通道特征图，作为第二特征图，输出通道索引二进制码流；将第二特征图量化为整数；根据量化后的第二特征图，提取超先验信息，获取超先验信息二进制码流；生成重构超先验信息，利用重构的超先验信息及量化后的第二特征图的上下文信息，获得特征图二进制码流；合并上述三种码流，得到压缩图像二进制码流。本发明可更高效地利用特征图中通道的相关性，通过控制通道分组的组别数在可降低性能的条件下提高编解码效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113256657A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110617162.X
申请日：2021-06-03
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明提供一种高效医学图像分割方法及系统、终端、介质，包括：获取医学图像训练集，训练第一分割网络，用于医学图像预分割，得到分割特征图；优化所述第一分割网络的网络参数和所述分割特征图，获得第二分割网络；基于医学图像训练集迭代更新所述第二分割网络的网络参数至收敛，得到最终医学图像分割网络；将医学图像输入所述最终医学图像分割网络，得到分割结果。本发明由于网络参数和分割特征图均为精度低，计算简单，可以快速给出的医学图像分割结果，适合应用在各类医学设备上辅助诊断。
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公开(公告)号：CN112926570A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110323738.1
申请日：2021-03-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应比特网络量化方法、系统及图像处理方法，包括：获取全精度网络模型；获取所应用的分类任务下的测试数据集，并在测试数据集测试全精度网络模型的分类结果；使用量化函数对全精度网络模型的参数进行量化，并计算不同参数在待选比特位宽条件下量化前后的标准误差；估计不同参数的量化对网络性能的影响，获得当前参数的重要性；求解目标压缩率下具有最高准确度的比特位宽分配策略；将网络按照比特位宽分配策略进行量化，得到最终网络，用于图像分类和目标检测。本发明可以快速给出不同压缩率要求下网络参数的比特位宽和量化模型，同时保证较高的分类准确度，保证了量化方法的通用性。
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公开(公告)号：CN112741651A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011585174.0
申请日：2020-12-25
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院
IPC: A61B8/08
Abstract: 本发明提供一种内窥镜超声影像的处理方法及系统，所述方法包括：获取CP‑EBUS成像技术中三个模式的超声影像，其中，三个模式是指弹性模式E、灰阶模式B和多普勒血流模式F；采用多模态神经网络对三个模式的所述超声影像进行分类，得到识别淋巴结的处理结果。本发明使用CP‑EBUS成像技术中三个模式的图像数据，通过多模态神经网络对这些图像进行处理，能够更为准确的识别超声影像的淋巴结，从而有助于提升淋巴结诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN111640069A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010303504.6
申请日：2020-04-17
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于光感知网络和相位补偿的压缩成像方法、系统和装置，所述方法包括：在空域或者频域中，构建单个或多个并行或串联的光学参数调控层进行图像或视频的采样，获得光强的测量值；对所述光强的测量值进行相位信息补偿，利用复数神经网络从相位补偿后的测量值中重构出原始图像或视频。本发明利用相位补偿的复数神经网络提升信号重构的精确度和效率的同时，光学参数调控层可以通过光学器件或技术进行物理实现；可以避免采样时的模式翻转，大大节省了采样时间；可以实现图像或视频的实时采样与重建，具备良好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN107809784B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201710936588.5
申请日：2017-10-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04W40/22 , H04L12/727
Abstract: 本发明提供了一种多跳无线网络中传输实时视频流的机会路由方法，包括：采用期望任意路径时延来度量将视频数据包按照机会路由的转发方式从各中继节点传输到指定目的节点所需的期望递交时延；借助视频数据包转发过程中节点间的协作，每个中继节点使用增强学习算法动态地更新该节点到目的节点的期望任意路径时延，最终通过给具有低期望任意路径时延的节点分配高中继优先级来实现低端到端时延的无线视频流传输。本发明能够较优地平衡实时视频流传输的可靠性需求和低时延需求，为用户提供更佳的实时视频观看质量。
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