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公开(公告)号：CN101447082A
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200810236675.0
申请日：2008-12-05
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 一种运动目标实时检测方法，属于图像数据的处理方法，解决现有运动目标检测中背景建模方法在背景更新、背景扰动、虚假目标判断以及阴影抑制等方面存在的不足，使目标检测具有稳定性和实用性，用于处理复杂监控场景的运动目标检测。本发明包括：建立模型步骤，模型初始化步骤，目标检测与模型更新步骤，虚假目标处理步骤，阴影检测步骤，后处理步骤，确定目标区域步骤，背景的整体更新步骤和输出步骤。本发明提高了运动目标检测的准确性、鲁棒性和检测目标的完整性，更有效的检测运动目标，为目标分类、跟踪以及事件检测奠定了基础。
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公开(公告)号：CN113768528B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111129682.2
申请日：2021-09-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种CT影像脑出血辅助定位系统，属于图像定位领域。包括：数据获取模块，用于获取多张原始CT图像，标记出CT图像所属颅脑断层，得到训练集；训练模块，用于利用训练集对CT断层分类网络进行训练；第一定位模块，用于获取待定位个体的全部CT图像，输入至训练好的CT断层分类网络，得到颅脑断层预测类别，按序表示为CT图像的颅脑断层分类序列；第三定位模块，用于利用脑区划分映射图对CT图像的断层分类序列中的每一层进行层内脑区划分，将发生脑出血所在的脑区部位输出，实现出血区域定位。本发明利用残差神经网络搭建CT断层分类模型，通过映射关系对层内脑区划分，从而对脑出血区域进行大致定位，起到辅助诊断作用，将CT报告等待时间缩短。
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公开(公告)号：CN113576508B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202110826032.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61B6/03 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的脑出血辅助诊断系统，属于医学图像处理及分割技术领域，包括：获取模块，用于获取多张原始的CT图像，并标记出病灶区域；处理模块，用于对所述多张原始的CT图像进行图像增强，得到训练集；训练模块，用于利用所述训练集对神经网络进行训练；第一诊断模块，用于获取二次拍摄的CT图像并进行预处理，并将处理后的图像输入训练后的神经网络，得到与输入图像尺寸一致的表示每个像素置信度的灰度图；第二诊断模块，用于对所述灰度图依次进行阈值分割、形态学闭运算以及消除孔洞处理；并根据处理后的灰度图实现脑出血病灶检测以及出血量计算。如此，本发明能够提高脑出血诊疗的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN113409325B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011553738.2
申请日：2020-12-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于SAR舰船目标检测识别技术领域，公开了一种基于精细分割的大幅面SAR影像舰船目标检测识别方法，首先对大幅面的SAR原始图像进行拉伸、裁剪处理，获得若干切片图；检测切片图得到检测结果并映射回原图，利用投票策略融合冗余的检测框，计算出新的目标位置；将每个目标区域送入分割网络FCN中，得到目标细腻的像素级分割结果；取出分割后的目标的最小包围框，并送入分类网络AlexNet中，抑制虚警的目标，得到最终的检测识别结果。本发明在检测阶段有效的提高了目标的定位精度和检测速度，经分割、分类网络处理后，进一步增加了预测框的准确度，降低了虚警率，实现了对SAR舰船精细定位的检测识别。
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公开(公告)号：CN113576508A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110826032.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的脑出血辅助诊断系统，属于医学图像处理及分割技术领域，包括：获取模块，用于获取多张原始的CT图像，并标记出病灶区域；处理模块，用于对所述多张原始的CT图像进行图像增强，得到训练集；训练模块，用于利用所述训练集对神经网络进行训练；第一诊断模块，用于获取二次拍摄的CT图像并进行预处理，并将处理后的图像输入训练后的神经网络，得到与输入图像尺寸一致的表示每个像素置信度的灰度图；第二诊断模块，用于对所述灰度图依次进行阈值分割、形态学闭运算以及消除孔洞处理；并根据处理后的灰度图实现脑出血病灶检测以及出血量计算。如此，本发明能够提高脑出血诊疗的效率和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112836571A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011509457.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于SAR舰船目标检测识别技术领域，公开了一种遥感SAR图像中的舰船目标检测识别方法、系统及终端，数据预处理：对拍摄的SAR图像进行三倍均值拉伸处理；滑窗裁取测试图像：将预处理后的SAR图像通过滑窗方式划分为预设大小的图像块；使用检测网络预测目标位置和尺寸：采用预先训练好的检测网络对每一个小图像块进行二分目标检测；使用识别网络进行虚警滤除：采用预先训练好的识别网络对每一个检测结果进行识别，滤除检测到的虚警；将识别出的类型和位置作为最终结果。本发明采用基于参数正则化的小样本迁移学习方法，对每一类训练样本的数量要求低，符合SAR领域的实际应用条件，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108564588B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201810232955.8
申请日：2018-03-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度特征和图割法的建成区自动提取方法。属于图像数据处理技术领域，本发明方法使用经过正射校正和线性裁剪拉伸处理的高分辨率全色图像和多光谱图像作为数据源，将全色图像划分为相同大小的图像块，再使用深度卷积神经网络对图像块提取深度特征，之后以图像块为节点，以深度特征为节点特征，构建图模型，使用图割方法确定建成区，再基于多光谱图像的多种光谱指数以图像块为基元投票去除虚警，之后消除面积过小的建成区和非建成区区域，再对建成区边缘的图像块进行超像素分割，使用基于多光谱图像的多种光谱指数投票去除虚警，得到精细的建成区边缘，最后提取边缘矢量图。本发明方法能快速有效精准的实现建成区的提取。
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公开(公告)号：CN103152566B
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201310057001.5
申请日：2013-02-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/51 , H04N19/527 , H04N19/86
Abstract: 本发明公开了一种视频帧率提升方法，包括：读入视频，设置计数器i=1，并计算视频的第i帧作为当前帧、当前帧的下一帧中所有像素点的梯度值，将第i帧和第i+1帧中所有像素点的梯度值作为像素值，重新构建第i帧和第i+1帧的像素点集合以形成重新构建的第i帧和第i+1帧，对重新构建的第i帧和第i+1帧进行基于预测的双向分层运动估计，以得到前向运动矢量场和后向运动矢量场，根据前向运动矢量场和后向运动矢量场，并采用双线性插值法计算出第i帧和第i+1帧中每个像素的运动矢量，并对第i帧中像素做遮挡判断。相对于现有的视频帧率提升方法，本发明减小了视频本身质量对运动估计准确性的影响，解决了分块过大带来的问题，并使得双线性插值的结果更精确。
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公开(公告)号：CN103164693B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310043922.6
申请日：2013-02-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于视频图像数据处理领域，公开了一种监控视频行人检测匹配方法，包括视频行人目标检测步骤；帧间同目标关联步骤；目标序列及待匹配目标特征提取步骤；特征相似度计算步骤和目标匹配判别步骤。由于相邻帧间行人目标不会有太大的位移，本发明使用被检测出的行人的位置信息对序列连续帧中的同一目标进行关联得到目标序列；目标序列特征提取的方法一是提取目标序列多帧的灰度直方图特征，一是目标序列的PCA模板，由于都采用了多帧的信息，相对于单帧目标匹配有更好的稳定性和匹配精度；匹配判别方法利用迭代特征融合这两个特征的相似度来做出判断，得出匹配结果。
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公开(公告)号：CN103152566A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310057001.5
申请日：2013-02-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种视频帧率提升方法，包括：读入视频，设置计数器i=1，并计算视频的第i帧作为当前帧、当前帧的下一帧中所有像素点的梯度值，将第i帧和第i+1帧中所有像素点的梯度值作为像素值，重新构建第i帧和第i+1帧的像素点集合以形成重新构建的第i帧和第i+1帧，对重新构建的第i帧和第i+1帧进行基于预测的双向分层运动估计，以得到前向运动矢量场和后向运动矢量场，根据前向运动矢量场和后向运动矢量场，并采用双线性插值法计算出第i帧和第i+1帧中每个像素的运动矢量，并对第i帧中像素做遮挡判断。相对于现有的视频帧率提升方法，本发明减小了视频本身质量对运动估计准确性的影响，解决了分块过大带来的问题，并使得双线性插值的结果更精确。
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