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公开(公告)号：CN115457009A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211171081.2
申请日：2022-09-24
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明提出一种基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法，包括以下步骤：步骤S1：对原始医学图像的标签图的边缘进行逐类提取；步骤S2：对原始医学图像的原图、标签图和标签图的边缘图像进行随机翻转、旋转和缩放处理；步骤S3：将处理后的图像输入医学图像分割模型进行各类组织器官的分割；所述医学图像分割模型是由训练集数据经过标签图的边缘提取后再对原图、标签图和标签图边缘图像随机翻转、旋转和缩放处理后产生的图像数据在基于Transformer和卷积神经网络的结合形态结构学习的网络模型进行训练获得。应用该技术方案可实现增强最终分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112911586B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110060104.1
申请日：2021-01-18
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于智能反射面实现隐蔽通信的方法及系统，包括以下步骤：在隐蔽通信模型上加入智能反射面,构建基于智能反射面的隐蔽通信模型；根据窃听者处的检测错误概率和期望接收用户处的中断概率，构建优化问题的数学模型;通过联合优化传输功率和智能反射面的相位和振幅，从而最小化期望用户传输中断概率，最大化窃听者检测错误的概率。本发明有效增强隐蔽通信的性能，提高了无线通信的安全传输。
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公开(公告)号：CN114743032A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210507403.X
申请日：2022-05-11
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于偏好引导过滤的深度学习图像特征匹配方法，包括以下步骤：步骤1：对于给定的图像对I和I'，采用SIFT算法建立初始特征匹配集S；步骤2：通过偏好引导过滤网络进行误匹配剔除，得到匹配为内点的概率集W；步骤3：将步骤2得到的概率集W视为权重集，通过加权八点算法估计本质矩阵；步骤4：根据步骤3得到的本质矩阵恢复准确的相对姿态。该方法及系统有利于提高图像特征匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN112001432B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010806097.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法。该方法根据贝叶斯原理，建立匹配图像A与B之间的引导匹配策略模型、建立图像A与B中所在邻域内向量长度比及其夹角之间的软指派表达式并依据邻域拓扑加权一致性进行平滑性判断以及根据两幅图像中所选择的向量的长度比和其夹角以及多尺度K邻域的方法构造寻求最小代价的数学模型。本发明的图像匹配方法在精度、召回和F值这三个指标方面表现较好，因此本发明图像匹配方法具有良好的应用前景，可应用于三维重建和快速地实现无人机遥感图像的拼接等领域中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108921871A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810610626.2
申请日：2018-07-27
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06T7/231
Abstract: 本发明公开一种基于全局贪婪搜索的鲁棒模型拟合方法，具体为：设置数据集，初始化参数；使用label来获取类标为m的第m个模型实例的内点；根据全局贪婪搜索的采样方法在 及输入数据 上生成模型假设 或根据HMSS的采样方法在label中类标为0的数据上生成模型假设；根据模型假设及label来获得新的label；融合最近生成的 个模型假设来得到 模型假设，然后用 模型假设来获得新的label;输出已生成的 个模型假设，并根据输出已生成的 个模型假设，对图像进行分割，完成模型拟合。本发明从内点中选取数据子集来生成更准确的初始模型假设，可应用于单应性矩阵估计、基本矩阵估计、两视图平面分割和运动分割等计算机视觉任务。
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公开(公告)号：CN106774941A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710032321.3
申请日：2017-01-16
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种触屏终端3D虚拟角色与场景摄像机运动冲突的解决方法，具体为：1、虚拟角色运动方向为实时获取手势相对于虚拟按钮坐标系的方向。2、场景摄像机的位置始终保持与虚拟角色Z轴坐标固定距离处，跟随虚拟角色移动，方向控制始终与虚拟角色保持等距同向，或者保持面向屏幕。3、场景摄像机与虚拟角色的运动可在同一进程中完成运算，水平方向按手势的不同划分为四种运算，垂直运算按照重力规律单独运算。本发明将虚拟按钮与手势相结合，避开了三角函数的计算，通过屏幕的平面坐标换算，解决对角色与视角的控制冲突问题。
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公开(公告)号：CN106584860A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611098720.1
申请日：2016-12-04
Applicant: 福建农林大学
IPC: B29C64/386 , B33Y50/00
CPC classification number: B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种3D打印中带岛层片区域的快速路径规划方法，能高效地处理可带岛、可凹的待打印层片区域，通过将打印区域剖分为数量有限的多个凸形区域,避开了路径中大量的出岛和进岛几何判断，以及随之而来的频繁激光关闭与开启操作，有效延长了激光器的寿命；该方法包括：使用带岛三角化算法对多边形层片区域进行剖分；使用贪心策略，进行区域的凸化生长；对每个凸形区域，进行打印路径规划，进而获得全局区域的打印路径。本发明对于规模为n的多边形打印区域进行带岛层片区域三角化的时间复杂度是O(nlogn)；对由m个三角形组成的层片区域，采用贪心策略的三角形凸化生长算法的时间复杂度为O(m2)；TSM4CSA方法的总体时间复杂度不高于O(n2)。
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公开(公告)号：CN106294985A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610642979.1
申请日：2016-08-08
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种高效分布式与并行Delaunay三角形构建方法，该方法包括以下步骤：首先，根据分布式与并行计算环境的规模p，确定问题求解递归划分的次数k和叶子问题的数目2k；然后，按平面扫描序的方式对规模为n的待求解问题的数据集进行排序。紧接着，采用分治法的划分策略，自顶向下逐步划分，将规模为n的待求解问题递归划分为2k个叶子问题；再接着，对2k个叶子问题，使用2k个并行计算节点进行子问题的凸壳法Delaunay三角网并行构建。最后，采用分治法的合并策略，自底向上逐步合并子问题的解，每次合并都使用子问题数目t个一半的计算节点 个进行分布式与并行合并处理，直到获得全局问题的整体解。本发明方法的效率得到了明显的提高。
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公开(公告)号：CN106250944A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610581584.5
申请日：2016-07-22
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06K17/00
CPC classification number: G06K17/0022
Abstract: 本发明涉及一种基于条形码或二维码扫描的快速药品信息输入系统，用于方便快速得到所扫描药品的信息。它是由微控制器、条形码或二维码扫描器、液晶显示屏、2.4G无线收发模块、食用级PC材料和配套的App应用构成，它由PC材料形成一个长方体的盒子，并在盒子上及内部放置条形码或二维码扫描器和2.4G无线收发模块的电路板，液晶显示屏在药物储存设备侧面。本发明药物储存设备通过条形码或二维码扫描器获取当前准备储存药品的条形码或二维码信息，并通过无线网络查询对应的药品详细信息，并与服务器和app进行同步，避免手动输入药品信息。
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