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公开(公告)号：CN106940933B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710136307.8
申请日：2017-03-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/09 , G08G1/0967 , G08G1/16 , G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于智能交通系统的智能车辆决策换道方法，首先，智能驾驶系统解析接收到的智能交通系统广播数据，提取事件信息；其次，智能驾驶系统完成道路事件坐标转换并根据事件信息得到事件影响因子；最后，智能驾驶系统根据事件总体影响因子及当前道路环境判断是否允许车辆决策换道，允许则进行换道路径重规划并同时计算车辆期望行为，并进行换道。通过前方道路事件属性及车辆周围环境信息对当前车道车辆行驶路径进行影响因子计算，对自动驾驶车辆进行决策换道必要性、安全性、可靠性评估，并提前做好车辆换道准备。
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公开(公告)号：CN119992220A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510315948.4
申请日：2025-03-18
Applicant: 北京理工大学 , 中国医科大学附属盛京医院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散空谱特征域学习模型的高光谱脑肿瘤术中近实时分类方法，包括：通过术中近实时脑肿瘤高光谱标准图像采集平台采集高光谱脑肿瘤图像数据，构建标准训练数据集；基于扩散空谱特征域学习模型构建高光谱脑肿瘤分类网络模型，该模型通过扩散隐空间特征增强学习类不偏移能力；利用脑肿瘤组织的高光谱分类数据集对分类网络模型进行训练，得到训练完成的分类模型；将训练好的网络模型部署于高光谱标准图像采集平台，实时对离体脑肿瘤组织进行分类，并输出分类结果，生成快速分类报告，实现术中近实时的脑肿瘤检测与诊断。本发明能够为脑肿瘤手术提供实时精准的分类信息，提高术中检测效率与准确性，具有重要的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN119941710A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510316087.1
申请日：2025-03-18
Applicant: 北京理工大学 , 中国医科大学附属盛京医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于原型注意力网络的高光谱脑肿瘤手术引导分割方法。通过以下步骤实现：通过术中高光谱成像平台采集脑肿瘤的高光谱图像数据，并构建用于训练的标准数据集；设计并构建基于原型注意力网络的高光谱图像分割模型，通过自适应聚焦重要特征，增强肿瘤与正常组织之间的差异性；使用标准数据集对模型进行训练，优化网络参数，从而提高分割精度和实时性能；将训练好的高光谱图像分割模型部署至高光谱图像采集平台，实时处理采集到的脑肿瘤高光谱图像，输出分割结果并生成手术引导信息。本发明的优点是：有效提高脑肿瘤术中实时分割的准确性和效率，为手术提供精准引导。
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公开(公告)号：CN106940933A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710136307.8
申请日：2017-03-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08G1/09 , G08G1/0967 , G08G1/16 , G05D1/02
CPC classification number: G08G1/091 , G05D1/021 , G08G1/096725 , G08G1/167
Abstract: 本发明涉及一种基于智能交通系统的智能车辆决策换道方法，首先，智能驾驶系统解析接收到的智能交通系统广播数据，提取事件信息；其次，智能驾驶系统完成道路事件坐标转换并根据事件信息得到事件影响因子；最后，智能驾驶系统根据事件总体影响因子及当前道路环境判断是否允许车辆决策换道，允许则进行换道路径重规划并同时计算车辆期望行为，并进行换道。通过前方道路事件属性及车辆周围环境信息对当前车道车辆行驶路径进行影响因子计算，对自动驾驶车辆进行决策换道必要性、安全性、可靠性评估，并提前做好车辆换道准备。
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