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公开(公告)号：CN112446838B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202011338644.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 海南大学
IPC: G06T5/70
Abstract: 本发明提供一种基于局部统计信息的图像噪声检测方法、装置，其技术方案包括下列步骤：S1、计算待测图像中每个像素的局部统计信息值；S2、判断待测图像中每个像素处于平坦区域还是复杂区域；S3、计算平坦区域的第一噪声检测阈值，计算复杂区域的第二噪声检测阈值；S4、在某一像素处于平坦区域且该像素的局部统计信息值小于第一噪声检测阈值的情况下，将该像素判定为噪声像素，否则为干净像素；在某一像素处于复杂区域且该像素的局部统计信息值小于第二噪声检测阈值的情况下，将该像素判定为噪声像素，否则为干净像素。
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公开(公告)号：CN117334334A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311272180.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 海南大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种健康风险预测方法、装置、设备及介质。该方法获取现时环境数据；将现时环境数据输入至预测模型中，所述预测模型包括VARLST混合模型和AdaBoost模型，其中，所述VARLST模型包括VARMA模型和BI‑LSTM模型，将VARLST模型的预测结果和AdaBoost模型的预测结果进行加权融合，获得最终预测值；基于现时环境数据下预测的最终预测值以及过去时间段内的危险参考基准值下的疾病患病人数和非患病人数，计算得到预测健康风险的相对危险值；基于相对危险值进行健康风险预警。本发明能够在环境质量指数异常时，通过快速预测以及健康风险的相对危险值的计算，做到提早预防的准备。
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公开(公告)号：CN112036908B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010854187.7
申请日：2020-08-24
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q30/018 , G06Q30/0601 , G06Q50/10
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的高可信度科技服务交易方法，服务提供商向科技服务平台提供服务功能描述以及QOS参数，由科技服务平台甄别服务提供商的服务功能描述以及QOS参数的客观性，然后用户向科技服务平台提供自己的需求，科技服务平台根据用户需求从相似度S、非功能属性评价度Q以及评价信任度R计算得到综合信任度，从而用户可以选择合适的服务进行交易，由于引入了区块链技术，因此可以解决传统的科技服务平台出现的资源无法真正共享、信息容易泄露问题，通过三个方面对服务内容的可信度进行衡量，可以为用户选择可信度高的服务，保证用户的最大利益。
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公开(公告)号：CN112329390B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202011058506.X
申请日：2020-09-30
Applicant: 海南大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/284 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种基于音形义的中文词相似度检测算法，通过综合考虑汉字的音形义三大特征去检测中文字符串的总体相似度，首先将中文字符串s1、s2的每个汉字的拼音转换成对应的音码，将中文字符串s1、s2的每个汉字转换为形码，然后分别计算中文字符串s1、s2之间的音码相似度和形码相似度，其次单独算出中文字符串义的相似度，最后结合音形义，针对应用场景，设置贡献参数算出最后中文字符串s1、s2的总体相似度。此算法可以满足较为复杂的应用场景，可应用于结构化数据项重复度的检测，特别是存在手工输入错误的情况，另外，也可应用于错别字隐藏的敏感词检测等。相比同类型的中文字符相似度检测算法，大大增强了对中文字符串相似度的检测效果。
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公开(公告)号：CN114240797A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111579290.6
申请日：2021-12-22
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种OCT图像去噪方法、装置、设备及介质，该方法包括如下步骤：获取OCT图像形成样本数据集，所述样本数据集分为训练集和验证集；构建OCT图像去噪的特征融合注意力密集网络，所述特征融合注意力密集网络的主体结构为稀疏块、特征增强块、注意力机制和一个重构块，用于对OCT图像去噪；将样本数据集输入所述特征融合注意力密集网络中进行训练和测试，直至收敛；将待检测的图像输入到训练好的特征融合注意力密集网络中进行处理，获得去噪处理后的清晰OCT图像。本发明在原有深度卷积网络的基础上提出了一种用于递进式特征融合注意力密集网络，基于该网络可有效的进行OCT图像噪声的去除。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113920443A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111153151.7
申请日：2021-09-29
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供基于yolov5的遥感有向目标检测方法，包括下列步骤：接收原始遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理，获得初始训练图像；将所述初始训练图像输入yolov5神经网络中进行训练，在训练过程中分别计算边框中心坐标损失函数、边框宽高损失函数、θ角度分类损失函数、置信度损失函数；基于损失函数计算结果，所述yolov5神经网络输出预测边框的六参数。
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公开(公告)号：CN113362350A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110846744.5
申请日：2021-07-26
Applicant: 海南大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本申请提供了一种癌症病历图像的分割方法、终端设备和计算机可读存储介质，获取待识别癌症病历DWI图像；将待识癌症病历DWI图像输入至预先训练的癌症区域分割模型，分别分割出待识别癌症病历DWI图像中的癌症区域和非癌症区域；其中，癌症区域分割模型是采用标记的不同尺度的癌症病历DWI图像样本对改进的神经网络进行训练得到的，改进的神经网络包括注意力网络；该方法可以采用一个模型快速分割出癌症和非癌症区域，减少了操作，提高了识别的效率。另外，该方法采用了改进的神经网络，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN112215814A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011084213.9
申请日：2020-10-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于3DHOG辅助卷积神经网络的前列腺图像分割方法，包括：S1、获取并分析前列腺MRI图像信息，对3D前列腺MRI图像进行预处理；S2、将预处理后的3D前列腺MRI图像的2D HOG特征扩展为3D HOG特征，并进行特征提取；S3、将3D前列腺MRI图像输入卷积神经网络获取深度特征图；S4、将步骤S2获得的3D HOG特征和步骤S3获得的深度特征进行融合，训练得到最终分割模型；S5、通过最终分割模型对测试图像进行处理，获取前列腺MRI分割概率图。本发明可以有效缓解MRI中前列腺边界模糊不清带来的问题，并有效提高分割的准确率。
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公开(公告)号：CN112039855A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010815552.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于联盟链的科技资源数据安全存储与共享方法，该方法包括：IPFS服务器获取科技服务提供商上传的共享数据，为共享数据生成关键字索引；IPFS服务器生成共享数据的哈希信息发送给科技服务提供商，通过智能合约将哈希信息以交易形式存储在区块链上，获取相应的区块ID，所述哈希信息包括共享数据的哈希值和哈希地址；数据请求方节点发送目标数据访问请求到目标数据拥有者节点，通过智能合约对数据请求方进行验证，验证通过后向数据请求方节点发送搜索令牌，数据请求方节点根据搜索令牌从IPFS服务器获取相应共享数据。所述方法通过区块链技术和智能合约保证科技服务资源数据存储与共享的安全性、高效性与可追溯性。
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公开(公告)号：CN112037226A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010876470.X
申请日：2020-08-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的卫星图像道路分割方法及系统，该方法包括：获取第一卫星道路图像，对第一卫星道路图像进行预处理，建立卫星道路自动分割模型，将第一卫星道路图像输入到卫星道路自动分割模型中进行训练；获取第二卫星道路图像，对第二卫星道路图像进行预处理，将第二卫星道路图像输入到卫星道路自动分割模型中对道路元素进行分割，输出分割结果。本发明通过对图像进行预处理增强数据，避免出现网络过拟合现象，基于深度学习技术对卫星道路图像进行自动分割，有效提高了道路元素分割的准确率和效率。
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