公开(公告)号：CN116957164A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202311011225.2

申请日：2023-08-11

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李文超 ,  朱宇杰 ,  管政 ,  沙晓鹏 ,  郭周鹏 ,  谢德瀚

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种基于LightGBM‑XGBoost集成学习的农药残留量测量方法，涉及农业药物残留技术领域，本发明基于作物生长时的实际农药残留数据，整合了多种机器学习算法的数据驱动方法来分析作物农药残留量与作物生长时的各种外界因素之间的关系。猎人猎物优化算法的使用可以自动得出模型中超参数的最优值，使模型的精度大大提升、泛化性更强。并可以代替人工进行调参，节省工作人员的时间与精力，提升工作效率，对种植户使用农药有特殊指导意义，而且还可以为国家制定农药残留相关法则提供参考依据。

公开(公告)号：CN117765566A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311660760.0

申请日：2023-12-06

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李文超 ,  管政 ,  闫雪文 ,  汪逸 ,  桑新奇 ,  沙晓鹏

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/46 ,  G06V10/56 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于多任务网络的舌象端到端辨识方法，涉及计算机视觉技术领域，本发明采集人舌体图像，构建舌象分割和分类标准数据集用以网络训练。使用一种多任务网络模型通过共用的特征提取网络共享不同任务之间的潜在特征信息，联合舌体分割和舌象分类两个任务。考虑舌象不同属性之间的相关性，将舌象的多种特征分类任务定义为多标签分类任务，实现对舌质颜色、舌苔颜色、苔质厚薄、舌面有无裂纹、舌体有无齿痕的分类。本发明提供的方法可以同时完成舌体分割和舌象多标签分类，实现舌象多标签特征的端到端辨识。

公开(公告)号：CN119006414A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411095970.4

申请日：2024-08-12

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 沙晓鹏 ,  孙凯 ,  吕晓永 ,  闫雪文 ,  张轶尧 ,  管政

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/194 ,  G06T7/62 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供一种踝关节距骨软骨分割及厚度测量方法，涉及图像处理技术领域，本发明采集人踝关节距骨核磁图像，构建踝关节距骨软骨分割标准数据集用以网络训练。方法首先对踝关节距骨核磁图像进行标准化处理，利用标注好的数据集训练分割模型。接着，将训练好的模型应用于新的核磁图像数据，通过模型预测得到距骨软骨的分割结果。最后，基于分割结果，利用数学算法和图像处理技术，计算出距骨软骨的平均厚度。本发明提供的方法能够为临床医生提供准确的诊断依据，帮助骨科医生预测需要修复的软骨量，避免过度治疗，显著提高踝关节距骨软骨分割的准确性和效率，减少人工操作的时间和误差。该方法在距骨软骨损伤评估和治疗效果监测等方面具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN116543290A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310591616.X

申请日：2023-05-24

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李文超 ,  郭周鹏 ,  沙晓鹏 ,  管政 ,  朱宇杰 ,  谢德瀚

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于新型半断层FPN+PAN特征融合网络的小目标检测方法，属于目标检测领域。本方法在FPN+PAN特征融合网络的基础上切断其中FPN较深层的信息传递过程，有效地削弱浅层特征图的尺度混淆问题，提高了小目标检测精度。同时，采用Dconv模块与C3‑Res模块构成的特征提取网络，以自适应提取特征并加深网络深度。同时，采用K‑means++算法得到先验框，加速模型收敛。最后，对检测结果进行非极大值抑制，筛出重叠物体框，整个网络采用端到端的方式，整体进行网络权值的更新，直至收敛。最终，提出的新型半断层FPN+PAN多尺度特征融合网络有效地提高了复杂背景、多尺度目标下的小目标检测精度。

公开(公告)号：CN116542955A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310589738.5

申请日：2023-05-24

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 司晓鹏 ,  李文超 ,  沙晓鹏 ,  肖乐 ,  郭周鹏 ,  朱宇杰 ,  管政

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/00 ,  G06T7/187 ,  G06T7/90 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供一种基于聚落检测和特征筛选的板材钉位检测方法，涉及图像数据处理技术领域。本方法以PC端内板材钉位检测算法为核心，通过RS‑485串口实现PLC与PC端的双向通信，并在起始阶段将板材加工的相关参数传输至PC端以完成PC端内部程序的初始化。检测系统开始时，由摄像机捕捉流水线上加工完成的板材图像数据并传至PC端中，由板材钉位检测算法进行检测，结果则返回至PLC。本发明可替代繁琐的人工检测环节，工作效率和检测精度高，能够根据板材图像信息有效筛查出缺钉漏钉的生产次品。