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公开(公告)号：CN113822916B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110945138.9
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种图像匹配方法、装置、设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像包括多个第一关键点，第二图像包括多个第二关键点；确定多个关键点对的第一点对特征，每个关键点对包括一个第一关键点和一个第二关键点；确定多个关键边对的第一边对特征，每个关键边对包括任意两个关键点对中第一关键点之间的边和任意两个关键点对中第二关键点之间的边；基于多个关键点对的第一点对特征确定各个关键点对的匹配结果，基于多个关键边对的第一边对特征确定各个关键边对的匹配结果；基于各个关键点对的匹配结果和各个关键边对的匹配结果，确定第一图像和第二图像的匹配结果，能提高图像匹配的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113822916A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110945138.9
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种图像匹配方法、装置、设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。方法包括：获取第一图像和第二图像，第一图像包括多个第一关键点，第二图像包括多个第二关键点；确定多个关键点对的第一点对特征，每个关键点对包括一个第一关键点和一个第二关键点；确定多个关键边对的第一边对特征，每个关键边对包括任意两个关键点对中第一关键点之间的边和任意两个关键点对中第二关键点之间的边；基于多个关键点对的第一点对特征确定各个关键点对的匹配结果，基于多个关键边对的第一边对特征确定各个关键边对的匹配结果；基于各个关键点对的匹配结果和各个关键边对的匹配结果，确定第一图像和第二图像的匹配结果，能提高图像匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN113066526B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110377912.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超图的药物‑靶标‑疾病相互作用预测方法。本方法为：1)根据药物、靶标、疾病两两之间的二元关系R，建立语义超图G；根据药物分子指纹、靶标序列、疾病表型建立药物节点、靶标节点、疾病节点的特征相似图；2)在语义超图G上应用超图神经网络得到药物、靶标、疾病对应的节点表示；分别在药物、靶标、疾病的特征相似度图上应用图卷积网络得到药物、靶标、疾病对应的节点表示；3)将步骤2)得到的节点表示进行融合；4)利用步骤3)所得每个超边对应的融合后的节点表示训练预测模型；5)生成待预测药物a、疾病c的节点表示并将其输入到训练后的预测模型进行预测，得到药物a通过靶标b治疗疾病c的预测概率。
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公开(公告)号：CN113313147A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110516741.5
申请日：2021-05-12
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于深度语义对齐网络模型的图像匹配方法，通过建立对象位置感知的语义对齐网络模型OLASA，逐步估计两个语义相似图像之间的对齐；采用三重采样策略训练网络模型OLASA，通过潜在对象协同定位POCL、仿射变换回归ATR、双向薄板样条回归TTPS三个子网络Ntran，Naffi和Nttps，分别估计平移、仿射变换和样条变换；再通过分层建立和优化图像之间的对齐关系，得到图像匹配结果。利用本发明提供的技术方案，可提高位置差异较大的图像对齐效果，提高图像匹配的准确度。本发明可应用于计算机视觉领域的目标跟踪、语义分割和多视点三维重建等应用中。
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公开(公告)号：CN113313147B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110516741.5
申请日：2021-05-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06V10/766
Abstract: 本发明公布了一种基于深度语义对齐网络模型的图像匹配方法，通过建立对象位置感知的语义对齐网络模型OLASA，逐步估计两个语义相似图像之间的对齐；采用三重采样策略训练网络模型OLASA，通过潜在对象协同定位POCL、仿射变换回归ATR、双向薄板样条回归TTPS三个子网络Ntran，Naffi和Nttps，分别估计平移、仿射变换和样条变换；再通过分层建立和优化图像之间的对齐关系，得到图像匹配结果。利用本发明提供的技术方案，可提高位置差异较大的图像对齐效果，提高图像匹配的准确度。本发明可应用于计算机视觉领域的目标跟踪、语义分割和多视点三维重建等应用中。
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公开(公告)号：CN113066526A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110377912.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超图的药物‑靶标‑疾病相互作用预测方法。本方法为：1)根据药物、靶标、疾病两两之间的二元关系R，建立语义超图G；根据药物分子指纹、靶标序列、疾病表型建立药物节点、靶标节点、疾病节点的特征相似图；2)在语义超图G上应用超图神经网络得到药物、靶标、疾病对应的节点表示；分别在药物、靶标、疾病的特征相似度图上应用图卷积网络得到药物、靶标、疾病对应的节点表示；3)将步骤2)得到的节点表示进行融合；4)利用步骤3)所得每个超边对应的融合后的节点表示训练预测模型；5)生成待预测药物a、疾病c的节点表示并将其输入到训练后的预测模型进行预测，得到药物a通过靶标b治疗疾病c的预测概率。
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