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公开(公告)号：CN114332102A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111680466.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分离表示的脑肿瘤图像生成与分割联合学习方法。基于分离表示将共享的内容和域特定样式特征分离出来，通过将提取的内容特征与分割任务相连接，能够有效提高脑肿瘤图像合成与分割的效果。通过对缺失模态的合成，无需在所有可能的模态子集上训练模型，复杂性相对更小，所需的训练时间更少。该网络模型可以灵活地处理随机一个或多个缺失域，使模型在输入任何多模态子集时都具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114299543A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111636116.0
申请日：2021-12-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种无监督行人重识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取包括若干视角的行人图像数据，构建行人数据集；步骤S2:构建行人重识别模型，并基于无监督的视角内和视角外的训练方法进行训练，得到训练后的行人重识别模型；步骤S3:将待识别图像输入训练后的行人重识别模型，获取识别结果。本发明解决相似度计算问题导致分配伪标签不准确问题，有效提高识别效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN114299058A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111680086.3
申请日：2021-12-30
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G16H50/20 , G16H10/20 , G16H10/60 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于扩散MRI图像的脑网络分析方法，同时采用双任务的模型训练方法，实现脑网络的综合性分析。解决脑网络在非欧空间进行表示学习的问题。同时采用双任务的模型训练方法，实现临床数据的充分利用，得到脑网络的定性和定量分析结果。其采用可在非欧空间上感知不规则结构数据特征的图神经网络（GNNs）模型对脑网络进行表示学习，以提高模型对于脑网络表示的准确度。此外，采用双任务的训练策略调节网络参数，以增加分析结果的实用性。
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公开(公告)号：CN109409434B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201811292849.5
申请日：2018-11-01
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于随机森林的肝脏疾病数据分类规则提取的方法，包括：步骤1：对肝脏疾病中不平衡或者不规则的数据进行预处理，通过SMOTE（合成少数过采样技术）获得肝脏疾病数据集；步骤2：利用随机森林模型对肝脏疾病数据集进行二进制稀疏编码，获得肝脏疾病规则集；步骤3：对肝脏疾病规则集进行弹性范数稀疏编码规则提取，获得编码肝脏疾病规则集；步骤5：进行原始数据验证，生成最终规则集。本发明提出的结合L1和L2范数的弹性范数规则提取和特征选择方法使本发明方法不仅可以选择相对较少的特征，并可以提高泛化能力，提高分类精度。本发明提出的二次规则提取与验证方法大大提升了生成规则的可信度。
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公开(公告)号：CN108528336B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810345901.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 一种本发明涉及一种车辆压线提前预警系统，包括图像信号采集模块，图像处理模块，车辆状态计算模块和车辆状态预警模块；图像信号采集模块采用单目摄像头采集图像信息，经过预处理之后提取边缘，从边缘中提取车道线并计算真实场景中车辆和车道的横向距离和车辆朝向，从而对驾驶人做出车辆和车道线距离预警和角度预警；本发明仅需要摄像头传感器，在已知道路线宽度的标准化道路上，就能实现功能，具有对设备依赖少，准确度高，便携等优点；能够给驾驶员带来便捷和安全的驾驶体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112651969A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202110169782.1
申请日：2021-02-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种结合多信息融合网络和区域增长的气管树分级提取方法，其包括以下步骤：步骤S1：获取肺部的CT图像，并预处理；步骤S2:将预处理后的肺部的CT图像集进行分级，划分整体气管树和细小气管分支两个训练集；步骤S3:分别对整体气管树训练集和细小气管分支训练集进行采样，得到整体气管树训练子集和细小气管训练子集；步骤S4:构建多信息融合分割模型，并根据整体气管树训练子集训练；步骤S5:构建体素分类网络模型，并根据细小气管训练子集训练；步骤S6:将待分割图像数据依次输入训练后的多信息融合分割模型和训练后的体素分类网络模型，得到初步气管树；步骤S7:基于中心线的几何重建方法进处理初步气管树，得到最终的气管树。本发明有效提高分类的准确性。
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公开(公告)号：CN108776767B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201810345892.7
申请日：2018-04-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种有效判别车辆压线及预先提示系统,包括图像采集模块，车道线提取模块，距离计算模块和预警判断模块，图像采集模块通过光学摄像头采集前向图像，经过车道线提取模块处理后提取图像中车道线，距离计算模块计算光学摄像头与左右车道的距离，通过摄像头在车辆中的位置以及车辆的尺寸，计算车辆离左右车道的距离，从而由预警判断模块判断是否预警提醒驾驶员；本发明有益效果为用单目摄像头采集图像并实时计算车辆与左右车道距离，并对驾驶员做出预警，具有设计简单，开发容易，可靠性高，不需要对车辆进行改装，对外界依赖少等优点。
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公开(公告)号：CN108759667B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201810529462.0
申请日：2018-05-29
Applicant: 福州大学
IPC: G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/24 , G06T7/11 , G06T7/30 , G06T7/50 , G06T7/62 , G06T7/90 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种车载摄像头下基于单目视觉与图像分割的前车测距方法，首先基于深度学习算法对目标车辆进行二维边界框与三维边界框的提取，得到其对应位置信息；其次，基于三维边界框的长宽高与3D CAD车辆模型匹配，得到对应车辆近似的三维车辆模型；再而，基于二维边界框对图中车辆提取车型分类信息；随之，将车辆对应的三维信息与车型信息送入实例分割网络中，根据相机成像原理，依照不同车型的尺寸信息计算图像中车辆的绝对深度值。本发明节省了深度计算的时间并且保证了驾驶视野，使驾驶者可以直观地观察前车的具体距离值，做出合理的驾驶判断。
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公开(公告)号：CN108921873A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810529460.1
申请日：2018-05-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开一种基于核相关滤波优化的马尔科夫决策在线多目标跟踪方法，把检测到的目标分配为激活状态，处于激活状态的目标通过预训练的支持向量机分类器被转换到跟踪状态或非激活状态；当目标进入跟踪状态时，结合TLD跟踪算法和核相关滤波跟踪算法在线跟踪每个目标和构建外观模型，利用高置信度模型更新策略和中值流跟踪稳定性判断将目标保持继续跟踪或者转为丢失状态；当目标为丢失状态时，使用相似度函数进行数据关联，如果处于丢失状态的目标与检测到的目标相关联，那么将丢失状态的目标转移到跟踪状态，否则继续保持为丢失状态，如果目标超过T帧处于丢失状态，将丢失状态的目标转移到非激活状态。本发明可使多目标跟踪性能更加鲁棒。
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