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公开(公告)号：CN117408954A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311300276.7
申请日：2023-10-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G16H70/60
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肾纤维化分级方法、电子设备及存储介质，属于图像处理领域，该方法包括：将待分级的肾穿刺活检标本制作标本后扫描得到全玻片数字图像，并分割为多个全玻片局部切片数字图像；将全玻片局部切片数字图像输入至预先训练好的分级模型中，得到待分级的肾穿刺活检标本的肾纤维化分级结果，其中，分级模型为两阶段弱监督学习框架，在第一阶段用于筛选出多个与全玻片数字图像强相关的全玻片局部切片数字图像，在第二阶段用于将强相关的多个全玻片局部切片数字图像拼接为一张数字图像并送入深度学习卷积分类网络进行决策聚合，由此，将人工智能技术、图像处理技术应用到临床医学诊断中，解决了人工分级不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116310355A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211093180.3
申请日：2022-09-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂结构件的激光点云去噪和缺陷检测方法，以标准理想点云为先验信息，包括以下步骤：1、获取目标物采集点云和标准点云；2、基于主成分分析(PCA)和最近点迭代(ICP)算法将采集点云配准到标准点云；3、将标准点云进行多向偏移并合成膨胀标准点云；4、基于膨胀标准点云对采集点云进行去噪；5、利用倒角距离和二次确认算法提取缺陷；6、基于密度聚类(DBSCAN)算法分类缺陷。本发明基于先验信息实现了对激光LIDAR采集到的复杂结构目标物激光点云数据精细化去噪以及缺陷检测，去噪和检测效果良好。本发明应用广泛，在点云去噪、设备检修、建筑验收等场合均有重大意义。
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公开(公告)号：CN110276264B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910446452.5
申请日：2019-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于前景分割图的人群密度估计方法，该方法包含以下步骤：标注每张图的人头获得点标记图；基于点标记图利用高斯平滑方法得到人群密度图；基于密度图利用阈值分割的方法获得人群前景分割图；分别设计用于图像特征提取的神经网络，用于人群密度回归的神经网络分支，和用于人群前景分割的神经网络分支，最后将两个网络分支的输出融合得到最终输出；制作训练集，训练模型；利用训练好的模型测试输入图像得到人群密度估计结果。本发明方法无需额外的标记信息就可以让神经网络学习到前景分割信息，利用该方法可以有效的避免复杂背景的误检问题。
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公开(公告)号：CN115861461A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211180628.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06T11/00 , G06T9/00 , G06T3/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G10L15/26 , H04N19/40
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的语音驱动人脸生成方法，涉及模式识别技术领域，解决了不能自动且准确的生成符合文本信息的人脸的技术问题，其技术方案要点是针对驱动人脸的输入类型在系统框架上作出针对性改进，创新性地加入语音识别模块，通过语音识别直接获取人脸的基本面部特征，简化了人脸生成的流程；同时充分利用StyleGAN2模型中不同人脸生成模型间映射关系的相似性，能够针对性的生成某一风格的人脸脸型，在刑侦领域具有重要的实践意义。
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公开(公告)号：CN115393748A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210380237.1
申请日：2022-04-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/30 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F40/289 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于Logo识别的侵权商标检测方法，该方法包括：使用含有数据库正版商标信息的数据集训练目标检测神经网络，并使用神经网络检测图片中与正版Logo相同或相似Logo的出现位置并对其进行提取；将提取出的Logo分为纯文本、纯图形和图文混合三类；对不同类别的Logo进行相对应的特征相似度比较，判别商标是否可能对已注册的正版商标造成侵权，本发明通过Logo识别，能够实现商标侵权的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108492293B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201810243292.X
申请日：2018-03-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的汽车轮毂钢套检测方法，该方法首先对生产线上采集得到的轮毂图片进行检测，定位轮毂所在区域；结合钢套在轮毂上的实际位置，选出一个矩形区域，若含有钢套，则钢套就在以轮毂中心为正中心的矩形区域内；对矩形区域进行灰度拉伸，然后对得到的灰度图进行圆检测；由检测出的圆通过聚类和寻找N个角点的方法，找到这N个钢套候选区域；对候选区域进行二值化，统计候选区域中灰度值大于预设值的像素点个数，判断该区域是否含有钢套。本发明应用于汽车制造领域，对轮毂出厂前进行钢套检测，找出少装或者漏装钢套的轮毂。
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公开(公告)号：CN113096116A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110468868.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰阶图像的医用超声设备性能的自动检测方法，该方法包括图像预处理、纵向几何位置标定、横向几何位置标定、盲区几何位置标定，然后根据获取的纵向几何位置、横向几何位置、盲区几何位置进行结石/囊肿检测，最后处理指标计算；本发明通过将阈值分割与霍夫圆检测等方法相结合，本发明能够对不同拍摄条件下的超声图像进行快速有效的探测关键点标定与误差分析，从而实现超声探测仪的性能自动检测，并避免人工筛查的繁琐步骤。
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公开(公告)号：CN109829353A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811389750.7
申请日：2018-11-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间约束的人脸图像风格化方法，该方法包括如下步骤，首先，将输入的风格图像和原始图像进行归一化，通过特征编码器提取人脸的多层深度特征图，并通过人脸建模网络提取人脸空间特征点；然后，在深度特征图的每一层，利用人脸空间特征点的空间约束和普氏变换，执行特征块匹配方法，获得从风格图像到原始图像的映射；将映射后的风格图像与原始图像进行特征融合得到新的深度特征图，通过预先训练的特征解码器，最终获得风格化的原始图像。本发明属于计算机视觉领域，充分利用了人脸的空间对应关系，设计出快速的特征块匹配方法，能有效提升人脸图像风格化的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN105005764B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201510369488.X
申请日：2015-06-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供自然场景多方向文本检测方法，具体步骤如下：步骤一、边界提升MSER区域提取；在原始MSER算法得到的稳定极值区域成分树上递归的对存在父亲‑独子关系且面积变化ΔS不超过的第一阈值的两个区域，依据边界吻合度公式，对其中边界吻合度小的区域进行剔除；步骤二、字符分检树区域分拣；步骤三、字符多层融合形成文本行；对步骤二最终得到分拣出的字符区域集合进行多层融合，依次为膨胀融合层、自由生长层、双射生长层、竞争层，最终生成文本行。
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公开(公告)号：CN105719285A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610032031.4
申请日：2016-01-19
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/6269 , G06T2207/20016 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明提供了一种基于方向倒角距离特征的行人检测方法，包括如下步骤：步骤(1)：输入待检测图像，对待检测图像进行预处理得到待检测边缘图像；步骤(2)：提取方向倒角距离特征；步骤(3)：以方向倒角距离作为距离度量比较经步骤(1)处理的待检测边缘图像轮廓与模板图像轮廓的相似性判断待检测边缘图像是否为行人图像；模板图像为已判断为是行人轮廓的图像。本发明将原始倒角距离特征进行扩展，加入轮廓方向特征，并进一步对特征进行码本和多尺度描述，形成具有尺度不变性的强方向倒角距离特征，提高了方向倒角距离特征对噪声的抗干扰能力，充分提升了行人检测系统的正确率。
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