一种吸附重金属离子的纳米纤维及其制备方法

    公开(公告)号:CN105457603B

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201510733565.5

    申请日:2015-11-02

    Abstract: 本发明提供一种吸附重金属离子的纳米纤维及其制备方法,所述方法包括:S1.在质量份数为2000份的乙醇中,加入20‑80份的二棕榈酰磷脂酰胆碱、10‑100份的胆固醇、10‑100份磷脂;在20‑70℃下磁力搅拌,搅拌至完全溶解并无明显块状物;S2.在质量份数为2000份的水中,加入20‑50份的乙酸,混合均匀后,加入40‑100份的壳聚糖;在室温下磁力搅拌,搅拌至完全溶解并无明显颗粒;S3.将S1所得的溶液加入到S2所得溶液中,持续搅拌,得到壳聚糖‑二棕榈酰磷脂酰胆碱的混合溶液;S4.利用S3所得混合溶液进行静电纺丝,得所述纳米纤维。本发明所得纤维具有高效、低成本、吸附离子种类多等诸多优点。

    一种携氧氟碳乳剂及其制备方法

    公开(公告)号:CN105343001A

    公开(公告)日:2016-02-24

    申请号:CN201510734204.2

    申请日:2015-11-02

    Abstract: 本发明提供了一种携氧氟碳乳剂及其制备方法,所述方法步骤为:(1)称取二棕榈酰磷脂酰胆碱、磷脂、甘油、生育酚(VE),用生理盐水溶解,并在一定温度下于恒温磁力搅拌仪上进行搅拌;(2)待搅拌至无明显块状物时,冷却至室温,呈乳浊液状态;(3)在乳浊液中加入适量的氟碳化合物以及酶类物质,在室温下采用匀浆机以一定的速率进行间歇性搅拌;(4)搅拌完成后,将乳液置于冰箱中过夜静止,弃去下层沉淀,取上清液于离心机中离心,取上层溶液即可以得到携氧氟碳乳剂。本发明制备的氟碳乳剂,粒径均匀,且尺寸小,分散性好,能够应用于紧急供养药物,肺部供氧等方面。

    骨扫描图像热点分割方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN111539963B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202010251600.0

    申请日:2020-04-01

    Inventor: 乔宇 徐航

    Abstract: 本发明提供了一种骨扫描图像热点分割方法、系统、介质及设备,包括:步骤S1:得出一个4维的位置特征向量;步骤S2:将4维位置特征、33维纹理特征、1维邻域对比度特征组合成骨扫描图像的人工特征;步骤S3:构建一个38维的特征;步骤S4:用MIL训练一个小块级别分类器,得出热点的概率分布图,通过阈值分割求得与分割目标相似的初始轮廓;步骤S5:使用水平集演化得到骨扫描图像热点分割结果,获取骨扫描图像热点分割结果信息。本发明能够利用CGAN求取位置特征,将位置特征、纹理特征、对比度特征组合成骨扫描图像的人工特征。

    视频跟踪中自适应遮挡检测系统及方法

    公开(公告)号:CN109886994B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN201910027720.X

    申请日:2019-01-11

    Inventor: 乔宇 谷月阳

    Abstract: 本发明提供了一种视频跟踪中自适应遮挡检测系统及方法,包括:背景跟踪器:根据目标跟踪器对目标的跟踪结果,跟踪遮挡目标的背景小块和目标周边的背景小块;遮挡检测器:根据目标跟踪器和背景跟踪器的跟踪结果,判断目标与背景小块之间的位置关系,输出遮挡目标的背景小块的位置;模板更新器:计算目标被遮挡的程度,当遮挡程度小于一阈值时,对目标模板进行更新,当遮挡程度大于等于阈值时,停止对目标模板的更新;搜索范围预测器:根据目标被遮挡的程度改变目标跟踪器对目标的跟踪范围。本发明引入背景跟踪器对背景小块进行跟踪,并利用先前帧的遮挡信息设定自适应阈值,从而能够更好的对背景与目标的关系进行判定,更加精准的检测出遮挡。

    基于目标检测的标签分配方法及装置

    公开(公告)号:CN117274709A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311291657.3

    申请日:2023-10-08

    Inventor: 乔宇 李子昊

    Abstract: 本公开提供一种基于目标检测的标签分配方法及装置。基于目标检测的标签分配方法,包括:获取目标检测模型的训练样本;根据每一训练样本与每一训练样本对应的真值框之间的联合损失值,确定训练样本中的正样本和负样本;根据负样本对应的预测框和真值框之间的交并比,确定负样本对应的预测框种类,负样本对应的预测框种类包括第一类假阳性预测框、第二类假阳性预测框、第三类假阳性预测框;根据抑制负样本对应的预测框种类的目标,确定正样本的类别标签和正样本的回归损失权重。通过本公开,有效抑制不同种类假阳性预测框产生,优化目标检测模型,提高目标检测的准确性,还能够实现对具有复杂纹理的目标物进行目标检测。

    一种基于交并比损失函数的目标检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117197418A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311159980.5

    申请日:2023-09-08

    Inventor: 乔宇 张希文

    Abstract: 本发明提供了一种基于交并比损失函数的目标检测方法及系统,包括:对输入图像提取语义特征;通过图像候选框生成器对提取的语义特征生成目标候选框;将生成的候选框与真值计算交并比;通过最大化交并比的方式用梯度下降法更新网络参数,输出物体准确的检测框。本发明在网络参数更新时,通过最小化交并比函数优化网络,使得网络生成的候选框尽可能与标注框重叠,使得网络能够更好的预测图像中的目标位置,精准完成目标检测任务。

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