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公开(公告)号：CN111833348B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010795680.6
申请日：2020-08-10
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述检测方法包括步骤：对待测血管超声图像进行预处理获取预处理后待测血管超声图像；使用所述预处理后待测血管超声图像对超分辨率对抗网络模型进行训练；获取待测感兴趣区域图像；将所述待测感兴趣区域图像输入已训练检测模型；获取所述待测血管超声图像的检测结果。本发明提高了超声图像质量，一定程度上解决超声仪在拍摄超声图像过程中，由于仪器本身、拍摄原理以及操作者个人因素造成的超声图像分辨率不高的问题，方便后续处理提高检测准确性；缩小检测范围并可以有效提高检测效率；具有高识别率和高效率的特点。
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公开(公告)号：CN110555827B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910721584.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习驱动的超声成像信息计算机处理系统，包括：高频超声图像获取模块；组织器官膜状结构信息定位模块；patch小块获取模块，采用滑动窗口自动获取小块区域范围，筛选掉成像质量低于设定阈值的patch小块，将其余patch小块用于深度学习网络的训练和测试；网络训练模块，用于根据组织器官膜状结构和实质结构区域的不同图像特点，分别选择符合两种区域图像特点的深度学习网络模型进行训练以及后续特征的提取；两级分类模块，用于利用组织器官膜状结构模型A和实质模型B对patch小块获取模块输出的patch小块进行分类结果处理，经投票方法得到整体高频超声图像的分类结果。本发明应用到肝硬化的分期诊断中达到了较高的准确率和灵敏度。
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公开(公告)号：CN113034395A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110326154.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种低照度图像增强方法，包括：将原始图像从RGB色彩空间变换为HSV色彩空间；获取所述HSV色彩空间的V通道信息并根据所述V通道信息获取虚拟曝光矩阵AL；对所述虚拟曝光矩阵AL进行非线性变换获取非线性映射矩阵KL，并根据所述非线性映射矩阵KL调整相机响应模型的参数；将所述原始图像输入至调整后的所述相机响应模型中获取目标图像。本发明能够较好的解决增强区域不全面和饱和区域细节纹理丢失问题；能够较好的突显区域间边界信息；在运算处理速度上更快，提高了处理图像的效率。
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公开(公告)号：CN110555827A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910721584.4
申请日：2019-08-06
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习驱动的超声成像信息计算机处理系统，包括：高频超声图像获取模块；组织器官膜状结构信息定位模块；patch小块获取模块，采用滑动窗口自动获取小块区域范围，筛选掉成像质量低于设定阈值的patch小块，将其余patch小块用于深度学习网络的训练和测试；网络训练模块，用于根据组织器官膜状结构和实质结构区域的不同图像特点，分别选择符合两种区域图像特点的深度学习网络模型进行训练以及后续特征的提取；两级分类模块，用于利用组织器官膜状结构模型A和实质模型B对patch小块获取模块输出的patch小块进行分类结果处理，经投票方法得到整体高频超声图像的分类结果。本发明应用到肝硬化的分期诊断中达到了较高的准确率和灵敏度。
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公开(公告)号：CN119672629A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722381.4
申请日：2024-11-28
Applicant: 上海工程技术大学 , 上海五零盛同信息科技有限公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv8模型的异常路灯检测系统及方法，所述系统包括图像获取模块、目标检测模块以及异常路灯识别模块，所述图像获取模块用于实时获取道路上的监控图像，所述目标检测模块采用YOLOv8模型对图像数据进行目标检测，对图像中路灯区域进行识别，定位图像中的路灯并标记其位置；所述异常路灯识别模块利用图像特征对检测到的路灯状态进行分析，采用多次识别策略，对于同一时段采集的多张路灯图像，进行多次异常检测，通过投票机制判断最终结果，从而识别出异常的路灯。本发明利用YOLOv8模型对路灯进行自动检测和状态分析，旨在实现对异常路灯的实时监控和识别，提升城市道路照明系统的智能化管理水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119648666A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411759997.9
申请日：2024-12-03
Applicant: 上海工程技术大学 , 上海五零盛同信息科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种智慧灯杆LED屏幕缺陷检测方法及装置，所述方法包括：通过智慧灯杆附近配置的摄像头采集智慧灯杆LED屏幕的图像数据，并对采集的图像进行预处理；利用YOLO网络对预处理后的图像进行目标区域检测，识别并定位LED屏幕的具体区域；将YOLO网络模型定位出的LED屏幕区域输入至改进的ShuffleNet模型进行缺陷检测分类；将检测出的缺陷类别及其位置信息作为故障输出，便于后续维护人员及时处理。本发明能够实现自动、快速且高效地检测LED屏幕的缺陷，以减少人工巡检的时间和成本，提升维护效率和准确性。
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公开(公告)号：CN109145724B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810746557.8
申请日：2018-07-09
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明涉及一种基于人物面部图像特征分析的“四季型人”自动判别方法，包括：第一步，基于人脸区域数字图像选择皮肤、眼睛、嘴唇和眉毛四个面部关键区域；第二步，根据所建立的标注季节类型的人物图像数据库，分别为四个面部关键区域选择四种季节类型的样例；第三步，使用基于颜色直方图和灰度均值的区域色彩相似度算法，将待测图像每个关键区域的色彩依次与四种季节类型的对应区域样例进行色彩相似度比较，分别得出人物每个关键区域的季节类型；第四步，将四个关键区域的季节类型进行综合分析，得出人物整体的最终季节类型。与现有技术相比，本发明具有自动判别、客观分析、准确高效等优点。
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公开(公告)号：CN105115428B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510197679.2
申请日：2015-04-24
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种面向辐对称电缆切面绝缘层厚度的并行图像测量方法，该方法基于机器视觉和图像分析进行非接触式高精度测量，同时采用GPU多核并行平台进行高速测量，从辐对称电缆切面图像中提取有用的信息，进行绝缘层厚度测量。与现有技术相比，本发明具有降低精确测量的时间消耗，填补国内电缆行业辐对称电缆切面绝缘层厚度的高精度并行图像测量的空白,打破国外相关设备厂商的垄断和技术封锁，提高我国产品质量在线检测的技术水平，加快本土生产厂商生产自动化进程等优点。
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公开(公告)号：CN119579925A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411619203.9
申请日：2024-11-13
Applicant: 上海五零盛同信息科技有限公司 , 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视频特征与相似计算的媒体屏内容比对方法及系统，包括：获取视频图像，并对视频图像进行预处理；对预处理后的视频图像进行关键帧提取得到关键帧序列；从关键帧序列中，提取每一帧对应的具有尺度不变性的SURF特征；根据视频特征点的SURF特征构建K‑D树，基于K‑D树和RANSAC进行二阶段特征匹配；通过特征匹配的结果，对匹配点数进行统计指标的计算后逐帧输出相似度指标；根据相似度指标，比对视频图像每一帧之间的相似度，并根据不同相似度等级制定相应的预警方案。本发明通过视频内容比对技术建立综合评价模型，实现了实时监测和预警，能够及时发现播放内容与预设内容的不一致之处，避免错误信息的传播，确保城市光环境的绿色健康。
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公开(公告)号：CN111833348A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010795680.6
申请日：2020-08-10
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的血管沉积物自动检测方法，其特征在于，所述检测方法包括步骤：对待测血管超声图像进行预处理获取预处理后待测血管超声图像；使用所述预处理后待测血管超声图像对超分辨率对抗网络模型进行训练；获取待测感兴趣区域图像；将所述待测感兴趣区域图像输入已训练检测模型；获取所述待测血管超声图像的检测结果。本发明提高了超声图像质量，一定程度上解决超声仪在拍摄超声图像过程中，由于仪器本身、拍摄原理以及操作者个人因素造成的超声图像分辨率不高的问题，方便后续处理提高检测准确性；缩小检测范围并可以有效提高检测效率；具有高识别率和高效率的特点。
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