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公开(公告)号：CN104200120A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410478168.3
申请日：2014-09-18
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及中医学和计算机技术结合应用领域，公开了一种基于中医诊断信息的健康状态监测系统及其方法。本发明提供的一种基于中医诊断信息的健康状态监测系统，包含移动终端，且移动终端包含：信息采集装置，用于采集多个诊断信息，所述多个诊断信息至少包含面诊信息、舌诊信息及问诊信息；信息处理器，利用所述多个诊断信息计算诊断结果；显示器，用于显示诊断记录，所述诊断记录包含所述多个诊断信息与所述诊断结果。从而，用户能够方便快捷地通过中医诊断方法随时了解自己的健康状况。本发明还提供一种基于中医诊断信息的健康状态监测方法。
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公开(公告)号：CN104573723B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510010231.5
申请日：2015-01-08
Applicant: 上海中医药大学
Abstract: 本发明提供一种基于中医望诊的“神”的特征提取与分类方法，上述方法包括以下步骤：获取人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域并按照预设提取策略，提取各个特征因子；根据获得的所述各个特征因子，按照预设分类策略，获取望神分类结果，实现了“神”特征的自动化分类；本发明能直接对面部图像进行神的定量分析和定性描述，辅助中医诊断。
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公开(公告)号：CN104809354A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510239348.0
申请日：2015-05-12
Applicant: 上海中医药大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种健康状态监测管理方法及智能镜，上述方法包括以下步骤：数据采集设备获取诊断对象的诊断数据并将所述诊断数据直接发送或者通过数据存储设备发送至数据处理设备；所述数据处理设备对所述诊断数据进行分析，获得诊断数据分析结果并根据诊断数据、诊断数据分析结果及健康保健信息推送策略对照表，确定向所述诊断对象推送的健康保健信息；其中，所述健康保健信息包括健康报告，本发明能够及时反映诊断对象的健康状态，并给予信息指导。
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公开(公告)号：CN104573723A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510010231.5
申请日：2015-01-08
Applicant: 上海中医药大学
Abstract: 本发明提供一种基于中医望诊的“神”的特征提取与分类方法，上述方法包括以下步骤：获取人脸面部视频图像信息，分割与提取眼睛和脸颊区域并按照预设提取策略，提取各个特征因子；根据获得的所述各个特征因子，按照预设分类策略，获取望神分类结果，实现了“神”特征的自动化分类；本发明能直接对面部图像进行神的定量分析和定性描述，辅助中医诊断。
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公开(公告)号：CN116246196A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211602297.X
申请日：2022-12-14
IPC: G06V20/40 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体为一种利用像素级时空特征记忆库的视频目标跟踪方法。本发明方法包括：剪裁动态目标图像和搜索区域图像、提取图像特征、像素级在线预测、像素级更新策略“融合‑替换”、特征增强与像素级匹配和头部网络结构实现目标跟踪等步骤。本发明在输入目标在初始帧的初始框后，通过高效地利用记忆库，节约存储资源和计算资源，能有效应对目标在视频中的外观变化等场景，具备很高的自适应性和鲁棒性。同时，本方法对于现阶段流行的卷积神经网络模型和Transformer模型均可实现快速部署。本方法适用于在计算机辅助视频分析场景下，自动生成任意目标在视频中的包围框并跟踪，可用于安防监控分析、自动驾驶、人机交互等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115861181A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211398539.8
申请日：2022-11-09
Abstract: 本发明涉及一种面向CT影像的肿瘤分割方法及其系统，该方法包括：获取CT肿瘤图像数据集；采用基于多尺度卷积的边缘检测网络模型，从2D数据中提取图像边缘；通过提取的边缘、检测框的位置，基于自适应泛洪填充和自适应梯度选取，获得弱监督标签；采用CNN和Transformer的混合模型，并使用近似边缘解码器，首先利用弱监督标签进行第一轮训练，经过联合损失函数进行修正结果；之后将修正结果作为第二轮训练的标签，训练得到最终的分割模型；将实际待分割的CT肿瘤图像预处理后输入分割模型，输出得到相应的分割结果。与现有技术相比，本发明能够高效准确生成标签后进行模型训练，从而解决全监督标注所产生的费时费力问题，提高分割任务的效率及准确性。
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公开(公告)号：CN119515973A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411544097.2
申请日：2024-10-31
Applicant: 上海宇航系统工程研究所 , 复旦大学
IPC: G06T7/73 , G06T15/04 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的空间目标自适应位姿估计系统。主要包括空间非合作目标数据集单元、图像预处理单元、深度学习网络模型单元、模型跨域自适应单元和非合作目标高精度位姿估计单元。本发明将3D卫星模型通过渲染后获得图像数据集，通过去噪、数据增强、校正与配准等技术进行图像预处理，利用深度学习构建高鲁棒性的位姿估计模型，同时将模型参数进行跨域自适应优化，从而实现了跨域自适应的非合作目标位姿估计。本发明同时公开了空间非合作目标位姿估计的实现方法，经济、高效地实现了空间非合作目标的高精度位姿估计，为我国在空间自适应非合作目标位姿估计领域做出了巨大贡献。
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公开(公告)号：CN115705616A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110899802.0
申请日：2021-08-06
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T3/00 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于结构一致性统计映射框架的真实图像风格迁移方法，步骤包括：数据集的构建与预处理、网络模型的构建、网络模型的训练优化、网络模型的测试、对图片进行风格迁移等步骤；其中网络模型基于结构一致性统计映射的框架，分为多个连续映射的子网络，每个子网络为结构相同的多尺度的编码解码网络；使用色域均值损失等损失函数对网络进行训练，能充分保持内容结构，并利用全局色彩分布信息，使网络取得更好的生成效果。与现有技术相比，本发明提出的方法能够在保持内容图片内容细节和色彩层次的前提下，实现实时的真实图像风格的迁移，并得到优于其他主流方法的整体效果。
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公开(公告)号：CN112243201A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011494771.2
申请日：2020-12-17
Applicant: 上海大汉三通通信股份有限公司 , 复旦大学
IPC: H04W4/12
Abstract: 本发明公开了5G RCS消息发送中的通道分配方法、装置及系统，该方法包括：预先设置每条通道所支持的各运营商的运营商占比；接收用户提交的5G RCS消息，并确定出对应的业务类型及目标运营商；依据5G RCS消息从业务类型的各条通道中筛选出与目标运营商对应的各条第一通道；依据预设规则从每条第一通道中确定出目标通道，并通过目标通道发送5G RCS消息；预设规则依据运营商占比设定；本发明在使用过程中能够有效避免大量通道处于闲置状态，提高资源利用率，有利于降低整体成本。
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