公开(公告)号：CN116205953A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310389141.6

申请日：2023-04-12

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 贾浩 ,  冯淼杰 ,  许刚伟 ,  杨欣

IPC: G06T7/269 ,  G06T7/246 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于分层全相关代价体聚合的光流估计方法，特征编码模块分别提取两帧图像的特征，构建全相关代价体建模两张图像所有像素之间的相似性。分层全相关代价体聚合模块首先将全相关代价体分为更小的块，并在空间上进行重新组合以允许使用2D和3D卷积进行代价聚合；该模块通过分层的方式进行聚合，在块内执行2D卷积进行局部匹配聚合，在块间执行3D卷积进行全局匹配聚合。光流迭代优化模块在每次迭代中基于当前估计光流从全相关代价体中查找匹配信息，与第一帧图像的上下文特征输入到基于卷积GRU的更新模型，得到当前光流的残差，经过多次迭代得到光流估计结果。本发明还提供了相应的基于分层全相关代价体聚合的光流估计装置。

公开(公告)号：CN110717916A

公开(公告)日：2020-01-21

申请号：CN201910930769.6

申请日：2019-09-29

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 杨欣 ,  林一 ,  苏建超 ,  王翔 ,  李翔

IPC: G06T7/11 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的肺栓塞检测系统，包括：候选区域提取网络是一个使用了带有跳跃连接的自动编码解码的全卷积网络，对待检测计算机断层扫描肺血管造影图像进行候选区域提取，得到多个不同大小的假阳性候选区域；3D仿射变换网络，用于从多个不同大小的假阳性候选区域中产生血管对齐的、大小固定的立方体并取出它们三个正交层；假阳预测筛查网络，将所述三个正交层输入到一个包含2个全连接层的2D分类网络进行假阳预测筛查。本发明方法可以解决误差累积的问题；能自动抽取更具有辨别力的3D图像特征，减少了容积效应的影响，并且不依赖与研究者的经验；在保证召回率的同时提高了准确率。

公开(公告)号：CN107945265A

公开(公告)日：2018-04-20

申请号：CN201711227295.6

申请日：2017-11-29

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 杨欣 ,  罗鸿城 ,  高杨 ,  吴宇豪

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/70 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于在线学习深度预测网络的实时稠密单目SLAM方法：通过最小化高梯度点的光度误差优化得到关键帧的相机姿态，并且采用三角测量法预测高梯度点的深度得到当前帧的半稠密地图；选择在线训练图片对，采用逐块随机梯度下降法在线训练更新CNN网络模型，并利用训练后CNN网络模型对当前帧图片进行深度预测得到稠密地图；根据所述当前帧的半稠密地图和预测稠密地图进行深度尺度回归，得到当前帧深度信息的绝对尺度因子；采用NCC得分投票方法根据所述两种投影结果选择所述当前帧的各像素深度预测值得到预测深度图，并对所述预测深度图进行高斯融合得到最终深度图。本发明还提供了相应的基于在线学习深度预测网络的实时稠密单目SLAM系统。