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公开(公告)号：CN118205688A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410354718.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于生物机器人、水下机器人领域，公开了一种双尾鳍耦合驱动的翻车鱼型仿生机器人及控制方法，包括外壳、仿生双尾鳍、直流伺服电机模块、控制系统，所述直流伺服电机模块包括两个，分别对称安装在外壳左右两侧，直流伺服电机模块两端从外壳内向外壳外延伸出外壳，仿生双尾鳍安装在直流伺服电机模块两端，仿生双尾鳍摆动方向与直流伺服电机模块转动方向一致，控制系统安装在外壳中部，直流伺服电机模块与控制系统电连接，控制系统用于控制直流伺服电机模块工作。本发明模仿了翻车鱼独特的身体结构和游泳方式，具有优秀的水动力学效能。其扁平的身体和尾鳍设计能够产生高效的推进力，使机器人在水中具有良好的推进性能。
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公开(公告)号：CN115664894B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210582320.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种IRS辅助的双向中继网络信道估计的导频图案设计方法，建立智能反射面辅助的双向中继网络基本模型，所述智能反射面辅助的双向中继网络基本模型中包含有接收信号模型；将接收信号模型转化成含有级联信道的接收信号模型；通过发射四段符号不同的导频信号序列，并对应调整智能反射面的相移配置，对两个直连通道和两个级联通道进行分离，并获得四个接收信号矩阵；根据四个接收信号矩阵计算得到仅包含单个信道信息和噪声的矩阵；使用最小二乘准则分别估计四个信道，通过将智能反射面与双向中继网络结合，可以完美且快速的分离出两个直连通道和两个级联通道，且信号估计的均方误差更小。
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公开(公告)号：CN117974803A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410062086.4
申请日：2024-01-16
Applicant: 海南大学
IPC: G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种多传感器融合标定的方法及相关装置。该方法包括如下步骤：获取多传感器数据并进行预处理，所述多传感器数据来源于不同类型的传感器分别采集同一场景的数据；将多种传感器数据输入预设的CNN‑DNN组合模型中进行训练，获得训练结果，将训练结果输入到损失函数中进行损失计算，得到与真实地面值的损失值，基于损失值利用反向传播算法对模型进行参数调优，直至达到迭代次数或损失值满足预测要求，输出训练好的CNN‑DNN组合模型；将待融合的多传感器数据输入至训练好的CNN‑DNN组合模型中，进行多传感器数据的实时标定。本发明可以有效地融合和处理多种传感器数据，实现端到端学习，并提取高级特征以完成标定任务。
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公开(公告)号：CN117876445A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410152162.0
申请日：2024-02-03
Applicant: 海南大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/00 , G06T3/147 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于Transformer和ConvNet融合模型的无监督MRI图像配准算法及系统，该方法包括以下步骤：S1，将MRI图像进行预处理；S2，通过预先训练得到的融合模型提取预处理后的MRI图像中的形变场，所述融合模型包括并行的Transformer子网络和ConvNet子网络；S3，将移动图像与得到的形变场输入空间变换网络中，得到配准后的图像。本发明可有效地不同的二维或者三维图像进行快速配准，既利于医学图像的后续融合分割等处理，还有利于辅助医生能够更好的了解随访病人的身体变化状况，精准判断身体的患病区域变化情况。
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公开(公告)号：CN113362350B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110846744.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 海南大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本申请提供了一种癌症病历图像的分割方法、终端设备和计算机可读存储介质，获取待识别癌症病历DWI图像；将待识癌症病历DWI图像输入至预先训练的癌症区域分割模型，分别分割出待识别癌症病历DWI图像中的癌症区域和非癌症区域；其中，癌症区域分割模型是采用标记的不同尺度的癌症病历DWI图像样本对改进的神经网络进行训练得到的，改进的神经网络包括注意力网络；该方法可以采用一个模型快速分割出癌症和非癌症区域，减少了操作，提高了识别的效率。另外，该方法采用了改进的神经网络，识别准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117522664A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311469031.7
申请日：2023-11-07
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及医学图像处理领域，公开了一种基于ConvNeXt‑DCT算法的医学图像鲁棒水印方法，包括：构建ConvNeXt卷积神经网络并进行迁移学习，得到ConvNeXt模型；利用ConvNeXt模型对医学图像进行特征提取，得到特征序列；对特征序列进行DCT变换，得到二进制特征向量；将二进制特征向量与混沌加密水印逐位逐行依次进行异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。这样兼顾了ConvNeXt模型具备较强的鲁棒性及泛化能力和抗攻击能力等优点和DCT变换具备低频集中性、能量集中性及适应性等特点，能够实现多尺度特征融合，提高图像特征的鲁棒性，并且有效维护患者的隐私和保护敏感数据的安全。
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公开(公告)号：CN117197787A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310996175.1
申请日：2023-08-09
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/60 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于改进YOLOv5的智能安检方法、装置、设备及介质。该方法，包括如下步骤构建基于BiFormer注意力模块和解耦头部的改进YOLOv5模型，将数据集输入改进YOLOv5模型中进行训练，直至达到迭代次数或满足预设要求，输出识别模型并保存；获取待识别X光安检图像并将所述待识别X光安检图像输入识别模型中，输出识别结果，所述识别结果包括X光安检图像中违禁品的位置信息和类别信息。本发明提高了安检的检测速度和检测精确度，降低了企业和单位培养安检人员的成本。
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公开(公告)号：CN117130260A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310583893.6
申请日：2023-05-23
Applicant: 海南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开一种污水处理系统的无扰PID控制方法，包括如下步骤：步骤1、建立污水处理系统的正切换系统状态空间模型；步骤2、构建污水处理系统的无扰异步切换PID控制器；步骤3、构建污水处理系统闭环系统；步骤4、设计污水处理系统平稳运行的条件；步骤5、污水处理系统的闭环系统的正性验证过程；步骤6、污水处理系统的闭环系统的稳定性验证过程；步骤7、污水处理系统的PID控制器的无扰性验证过程。本发明可以有效地解决由于污水处理系统的控制器结构和控制器切换波动造成的控制精度不足问题，并提高污水处理系统的控制准确性、稳定性和快速性，节约污水处理系统的控制成本。
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公开(公告)号：CN116843409A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310681831.9
申请日：2023-06-09
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/26 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开基于TimesBlock的多任务预测的方法、装置、设备及介质。该方法将服务访问量数据样本、服务评价数据样本分别输入第一、二特有特征提取网络，得访问特征和评价特征；将服务访问量数据样本和服务评价数据样本同时输入共有特征提取网络，得共有特征；基于访问特征、评价特征、共有特征输入判别器中，进行交替训练；将服务访问量、服务评价数据样本分别输入训练好的第一、二特有特征提取网络中、将两类数据同时输入训练好的共有特征提取网络中，所提取的特征以及历史数据作为预设预测网络的输入，输出预测结果，根据预测结果的误差进行反向传播以优化预设预测网络的参数，获得训练好的预测网络。本发明实现多任务预测且效果更好。
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公开(公告)号：CN116757906A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310779304.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明涉及图像水印领域，公开了一种基于MSER‑DCT的医学图像鲁棒水印方法，包括：对医学图像进行MSER特征提取及描述，得到医学图像的特征描述符矩阵；对医学图像的特征描述符矩阵进行DCT变换，获取医学图像的视觉特征向量；将医学图像的视觉特征向量和混沌置乱水印进行逐位异或运算，以将水印信息嵌入至医学图像中。上述方法基于MSER‑DCT变换对医学图像进行特征提取，可以简单高效地得到医学图像抗几何攻击的视觉特征向量，并将混沌加密技术与水印技术结合起来，能够实现医学图像零水印抗几何攻击及常规攻击的目的，很好地解决了传统的水印嵌入技术对原图数据修改造成的缺陷，具有强大的鲁棒性和不可见性。
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