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公开(公告)号：CN112507873A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011435160.0
申请日：2020-12-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CPSNet(csresnext‑panet‑spp)与yolov3相结合的地铁安检方法，将CPSNet融入到yolov3组成新的网络结构，利用自采集的地铁安检图像进行训练，将地铁安检图片中的危险物品及辅助检测物品标注并进行识别。本发明使用新型神经网络结构并实现对复杂地铁安检图像的智能识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112508833A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011435159.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的医学图像增强方法及装置，其中，方法包括：步骤(1)采集图像增强数据，包括增强后的数据和需要增强的数据；步骤(2)将采集到的数据进行裁剪、分批处理，得到成批的图像块；步骤(3)计算增强后的图像块和需要增强的图像块之间的误差值，选取误差值高于一定阈值的进行下一步处理；步骤(4)计算选中的图像批次对(增强后的图像块和需要增强的图像块)之间的差值；步骤(5)将需要增强的图像作为输入，差值作为目标输出，对深度网络进行训练，直至误差收敛；步骤(6)将原始图像直接输入训练好的深度网络，网络输出增强后的图像。该方案图像增强效果更好，无明显的噪声放大情况，而且处理速度比较快。
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公开(公告)号：CN113255513B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202110560777.3
申请日：2021-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于背景自选择的遥感船舰多目标跟踪方法，通过前置模块对特定帧进行高精度的目标检测和背景分类，该模块将序列帧分为纯海洋背景和包含海陆背景两类。对于纯海洋背景的帧图像，采用高速度的相关滤波算法进行多目标的跟踪；对于包含海陆背景的帧图像，采用高精度的神经网络进行多目标跟踪。另外，在各个模块处设有跟踪丢失返回机制，对于跟踪模块的跟踪丢失和场景切换现象，返回前置模块重新检测分类。本发明充分发掘船舰遥感视频的特征信息，在保证检测精度的同时大幅度提升跟踪速度，网络结构完整，过程清晰明了，具有较高的领域应用价值。
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公开(公告)号：CN117725755A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311849312.5
申请日：2023-12-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的大型结构件调配方法及系统，大型结构件包括固定块和与其活动连接的活动块，固定块与调节油缸的缸体铰接，活动块与调节油缸的活塞杆铰接，调节油缸活塞杆端部设有调节螺母，用于微调位姿；所述方法包括：建立调配场景的数字孪生模型，包括：对待调配大型结构件建模，对执行调节动作的调节油缸建模，对支撑固定块的支撑固件建模；根据大型结构件与调节油缸的几何位置关系，构建平面度运算方程组和调节油缸的调节运算方程组；结合所述方程组进行正向调控和反向调控，获得调节参数以达到调配要求，缩短了总装时间，提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN112508833B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011435159.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的医学图像增强方法及装置，其中，方法包括：步骤(1)采集图像增强数据，包括增强后的数据和需要增强的数据；步骤(2)将采集到的数据进行裁剪、分批处理，得到成批的图像块；步骤(3)计算增强后的图像块和需要增强的图像块之间的误差值，选取误差值高于一定阈值的进行下一步处理；步骤(4)计算选中的图像批次对(增强后的图像块和需要增强的图像块)之间的差值；步骤(5)将需要增强的图像作为输入，差值作为目标输出，对深度网络进行训练，直至误差收敛；步骤(6)将原始图像直接输入训练好的深度网络，网络输出增强后的图像。该方案图像增强效果更好，无明显的噪声放大情况，而且处理速度比较快。
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公开(公告)号：CN113255513A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110560777.3
申请日：2021-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于背景自选择的遥感船舰多目标跟踪方法，通过前置模块对特定帧进行高精度的目标检测和背景分类，该模块将序列帧分为纯海洋背景和包含海陆背景两类。对于纯海洋背景的帧图像，采用高速度的相关滤波算法进行多目标的跟踪；对于包含海陆背景的帧图像，采用高精度的神经网络进行多目标跟踪。另外，在各个模块处设有跟踪丢失返回机制，对于跟踪模块的跟踪丢失和场景切换现象，返回前置模块重新检测分类。本发明充分发掘船舰遥感视频的特征信息，在保证检测精度的同时大幅度提升跟踪速度，网络结构完整，过程清晰明了，具有较高的领域应用价值。
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