基于深度学习的2CMOS相机的去噪增强系统及方法

    公开(公告)号:CN116843582B

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202311109010.4

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习的2CMOS相机的去噪增强系统及方法,属于去噪增强技术领域,其具体包括:利用2CMOS相机采集患者心脏部位的含噪图像,并对心脏部位的图像进行预处理,利用神经网络模型对心脏部位的图像进行去噪处理,将去噪心脏部位的图像的RGB颜色空间转换为HSV空间,对心脏部位的图像进行增强处理,将增强后的去噪心脏部位的图像进行重组,去噪时考虑到CMOS相机噪声、心电波噪声和心脏颤动噪声,有效解决以往去噪算法需要合成噪声、进行噪声估计、噪声去除不干净的问题,使得去噪效果更加精确和稳定,并且通过图像增强,同时保持了图像细节的完整性和准确性。

    一种用于腹腔镜光学件的镀膜方法

    公开(公告)号:CN116641035B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310923284.0

    申请日:2023-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种用于腹腔镜光学件的镀膜方法,涉及光学件镀膜技术领域,所述方法包括以下具体步骤:A1、将腹腔镜光学件放置在镀膜机中,确保腹腔镜光学件的表面干净无油;A2、在镀膜机中加入镀膜材料,并对其进行加热处理;A3、分别测量镀膜材料加热时的温度、腹腔镜光学件表面的温度,镀膜机里的实时气压,腹腔镜光学件镀膜后的光线透射率;A4、构建关于温度、气压对腹腔镜光学件膜层品质的影响模型;A5、根据不同腹腔镜光学件品质的要求,通过所述模型对镀膜机中的温度、气压进行实时预测并自适应调节。

    一种基于鼻颅镜系统的颅内肿瘤定位系统

    公开(公告)号:CN116630326B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310912830.0

    申请日:2023-07-25

    Abstract: 本发明属于颅骨内肿瘤定位技术领域,本发明公开了一种基于鼻颅镜系统的颅内肿瘤定位系统,包括图像采集模块、图像定位模块、图像分析模块和输出控制模块;图像采集模块通过鼻颅镜采集鼻颅骨图像以及颅内不同深度的显微图像;图像定位模块根据鼻颅骨图像构建鼻颅骨三维空间模型,图像分析模块对所述显微图像进行灰度预处理,生成灰度显微图像,对所述灰度显微图像进行纹理分析,通过灰度共生矩阵对肿瘤纹理特征提取,获得肿瘤纹理特征关联量;根据预设归一化计算公式计算相似度可获取疑似肿瘤所在比对图像块中的疑似肿瘤灰度值矩阵,将不同深度的所有疑似肿瘤灰度值矩阵整合生成疑似肿瘤灰度值坐标集。

    一种基于位置识别的食道细胞采集胶囊及其控制系统

    公开(公告)号:CN116687466A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310974175.1

    申请日:2023-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于位置识别的食道细胞采集胶囊及其控制系统,首先构建神经网络模型,对使用者口腔、食道和吞咽数据进行采集,将数据代入事先构建的神经网络模型中,对口腔至伤患处的距离进行估算,代入参数模型方程中计算患者口腔至伤患处的距离,以准确控制拉绳的长度,通过拉绳的释放长度导入长度控制模块中,到达指定长度后经过一段时间消化底盖和消化紧固套被食道中的黏液经过一段时间消化,自动控制胶囊打开对采集网进行释放在指定位置,上展开套在弹性展开绳的作用下展开在患处上方,然后向上移动与上展开套合为一体,这样上展开套对采集网进行保护,避免在采集网拉出的过程中采集到伤患处上方的细胞。

    基于拉曼光谱的癌症组织的识别方法及系统

    公开(公告)号:CN118155007A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410589596.7

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本发明提供一种基于拉曼光谱的癌症组织的识别方法及系统,获取预设波段下的正常组织和癌症组织分别所对应的第一拉曼光谱数据构建样本数据库,基于平滑滤波法对样本进行滤波处理,以及基于最小二乘算法对样本进行光谱基线校正;基于高斯白噪声算法对样本进行数据增强以扩充数据数量,得到拉曼光谱数据集;构建具有特征提取模块和特征融合模块的拉曼光谱识别网络;对所述拉曼光谱数据集进行划分得到训练集、测试集,基于训练集、测试集对所构建的拉曼光谱识别网络训练后部署;获取术中患者的第二拉曼光谱数据,对所述第二拉曼光谱数据滤波、基线校正处理后输入至拉曼光谱识别网络,生成识别拉曼光谱识别结果。

    一种2CMOS图像识别数据分析方法和系统

    公开(公告)号:CN117011507B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311128189.8

    申请日:2023-09-04

    Abstract: 本发明涉及图像识别领域,尤其涉及一种2CMOS图像识别数据分析方法和系统,所述方法包括:使用2CMOS图像传感器对装车平台左侧和右侧图像进行采集;对采集到的装车平台图像进行预处理;在预处理后的装车平台图像中,基于车牌与出库产品的特征进行定位并识别;将识别的结果记录并进行数据分析,得出统计规律。本发明对运动区域进行去噪操作,能提降低图像的噪声,并且基于表面复杂度高的视点视图能更好地判断产品分类。(56)对比文件张杨和健;方颢;何燕思.基于STM32的智能车位锁车牌识别设计.电声技术.2019,(第02期),全文.崔诗晨;迟宗涛.基于MATLAB的车牌识别的设计.工业控制计算机.2017,(第08期),全文.王永茂;刘贺平.强噪声车牌图像中的字符识别.计算机仿真.2006,(第12期),全文.莫玲;麦康机.基于机器视觉的车牌识别系统设计.机电工程技术.2018,(第11期),全文.

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