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公开(公告)号：CN115631531A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211338482.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的视频眼震图眼震类型识别方法及系统，所述的方法包括：所述的方法包括以下步骤：步骤S1、读取输入的视频眼震图；步骤S2、对步骤S1得到的视频眼震图进行预处理，得到预处后的视频眼震图数据；步骤S3、根据引入了结合注意力机制的改进的MoblieNetV2算法对步骤S2中预处理后的视频眼震图数据进行特征提取；步骤S4、根据步骤S3提取的特征预测出眼震类型。与现有技术相比，本发明具有提升特征提取能力、提升眼震类型分类准确率、医学临床应用上价值高等优点。
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公开(公告)号：CN114972533A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210570115.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种单目视觉里程计方法和系统。该方法采用光流预测网络获取光流图像，并在挑选得到第一特征点对后，将图像序列数据输入至深度预测网络得到深度信息图，再将图像序列数据输入至深度预测网络生成刚性光流；接着，生成第二特征点对后，结合刚性光流作为约束条件训练光流预测网络；然后，采用训练好的光流预测网络获取图像序列数据中相邻两帧图像间的光流，并在挑选得到第三特征点对后，从图像序列数据中随机挑选部分帧，根据所述深度信息图和第三特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，剩余部分帧根据所述深度信息图和第二特征点对通过PNP或对极几何方式求解位姿，以通过融合传统几何和深度学习的方式使得精度更高、鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN113421274B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110787777.7
申请日：2021-07-13
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于CT影像的胃癌智能分期方法；所述方法包括以下步骤：包括以下步骤：将获取的CT医疗文件转化为CT图像；所述CT图像中至少包括胃部CT图像；对所述CT图像进行预处理，获取预处理后的CT图像；从所述预处理后的CT图像中分离出胃壁，获取对应所述胃壁的掩模图像；处理所述掩模图像，提取出所述胃壁及所述胃壁的中心线；基于所述中心线对所述胃壁进行分割，获取分割产生的局部组织区域及所述局部组织区域的像素值分布情况；本发明实现了在CT图像上对胃壁的分离、提取等功能，能够实现自主分析胃癌相关医学图像，期间不需要医生的过度参与，从而大大减轻了医生的工作负担，提高了医生对于疾病的诊断效率。
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公开(公告)号：CN112381890B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011358438.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点线特征的RGB‑D视觉SLAM方法，包括如下步骤：S1、RGB‑D相机内参标定；S2、线特征提取；S3、获取相机初始变换位姿；S4、关键帧到当前帧的直线投影；S5、形成视觉里程计模块的误差函数；S6、当前帧相机初始变换位姿的迭代优化和当前帧相机的位姿求解；S7、关键帧的判断；S8、局部BA优化；S9、回环检测；S10、重定位；S11、地图构建；S12、结果输出。本发明提供的SLAM方法，以RGB‑D相机为图像采集设备，利用场景中物体的点和边缘线条作为定位特征实现SLAM，在低语义、低纹理等富有挑战性的场景下具有较好的准确性。
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公开(公告)号：CN114564960A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210201476.6
申请日：2022-03-03
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/289 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06K9/62
Abstract: 一种基于领域适应和小样本学习的关系抽取方法，包括以下步骤：领域适应性训练，使用对应领域的无标注数据对BERT模型进行遮蔽词汇预测训练；小样本关系分类训练，使用通用领域标注数据对模型进行关系对比判断训练；加入NOTA检测的小样本关系分类训练，使用通用领域标注数据对模型进行加入NOTA情况的关系对比判断训练。本发明通过结合领域适应与考虑NOTA情况的小样本学习，同时考虑到小样本关系抽取在实际应用中面对的领域迁移及关系不在例举范围内的问题，为在实际应用中使用小样本关系抽取替代有监督关系抽取提供了切实可行的方案，检测效果满足实际需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114564597A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210201472.8
申请日：2022-03-03
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 一种融合多维度多信息的实体对齐方法，包括以下步骤：将两个异构知识图谱同时作为输入；根据邻域结点对中心结点的重要程度实现下采样；将实体作为中心结点利用图卷积网络获得的嵌入表示同实现下采样后包含重要邻居信息的表示融合；通过余弦相似度计算源实体与区域内的这些目标实体的相似度，加权求和相似矩阵、、和，得到最终跨图的实体对齐得分表。本发明的方法结合结果层和表示层的实体相似度，实现了利用多维度结果加权拼接的方式解决实体对齐问题。本发明的方法融合实体的多方面信息，即实体名称、属性和实体描述，分别从语义级、词语级、句子级定义实体相似度度量方法，有效判别实体是否对齐。
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公开(公告)号：CN112381890A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011358438.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点线特征的RGB‑D视觉SLAM方法，包括如下步骤：S1、RGB‑D相机内参标定；S2、线特征提取；S3、获取相机初始变换位姿；S4、关键帧到当前帧的直线投影；S5、形成视觉里程计模块的误差函数；S6、当前帧相机初始变换位姿的迭代优化和当前帧相机的位姿求解；S7、关键帧的判断；S8、局部BA优化；S9、回环检测；S10、重定位；S11、地图构建；S12、结果输出。本发明提供的SLAM方法，以RGB‑D相机为图像采集设备，利用场景中物体的点和边缘线条作为定位特征实现SLAM，在低语义、低纹理等富有挑战性的场景下具有较好的准确性。
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公开(公告)号：CN112362677A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011367396.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机检测飞机表面缺陷的5G图像实时传输系统，包括无人机采集端、5G传输基站和计算机终端；所述无人机采集端是用于采集被检测飞机的喷漆表面图像；所述5G传输基站分别与无人机采集端和计算机终端信号连接，是用于接收无人机采集端采集的图像并将接收到的图像传输至所述计算机终端；所述计算机终端是用于接收通过5G传输基站所传输的图像，并对所接收的图像进行进一步的处理。本发明提供的用于无人机检测飞机表面缺陷的5G图像实时传输系统，能够实时监测出民用飞机蒙皮喷漆表面的缺陷，以及时对飞机表面进行修复，极大的提高了飞机表面缺陷的检测效率。
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公开(公告)号：CN111798419A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010593460.5
申请日：2020-06-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种金属喷漆表面缺陷检测方法，包括：获取包含有缺陷图像和无缺陷图像的金属喷漆表面图像数据集；采用二分类方式对金属喷漆表面图像数据集进行初选，得到带有标注的正样本、无标注的正样本和负样本；获取金属喷漆表面包含未知类别缺陷的图像，结合二分类初选得到的样本，通过对深度学习神经网络进行训练测试，得到缺陷检测模型；将实际金属喷漆表面图像输入缺陷检测模型，输出得到该实际金属喷漆表面图像的缺陷检测结果。与现有技术相比，本发明结合Blob块检测和深度学习神经网络，能准确、快速地进行前期样本筛选和标注，同时利用未知类别缺陷图像训练神经网络，使得本发明能够对金属喷漆表面缺陷进行快速、准确、全面的检测。
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公开(公告)号：CN108596054A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810314275.0
申请日：2018-04-10
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数方法，其包括以下步骤：输入一张图片，分别进入三个分支网络，以用于获得不同尺度的特征图；将获得的各个分支网络的特征图进行融合，得到最终估计的特征图；将输出的特征图映射为密度图；对密度图进行求和运算实现当前人群数量的估计。本发明提供的一种基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数方法，可克服遮挡、场景透视扭曲和不同的人群分布等对人群计数的严重影响，具有较强的实用性，鲁棒性好，能精确进行人群计数或者人群密度估算，将对监控人群异常事件具有重要价值。
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