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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106361376A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610846127.4
申请日：2016-09-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B8/08
CPC classification number: A61B8/0875 , A61B8/0833 , A61B8/4444 , A61B8/52
Abstract: 本发明公开了一种用于脊柱侧弯的超声宽景成像方法，包括下列步骤：S1、将带有位置传感装置的超声探头垂直紧贴皮肤，在脊柱左右两侧的横突上方分别进行扫描以实现图像采集；S2、通过基于位置信息的超声宽景成像方法，分别重建出侧弯脊柱左侧和右侧横突的曲面宽景图像；S3、将所述侧弯脊柱左侧和右侧横突的曲面宽景图像根据其位置信息置于同一三维坐标系，根据两幅宽景图像曲面的弯曲程度，判断出脊柱的侧弯状况，从而进行脊柱侧弯的筛查。该发明提高了超声探头扫描的灵活性和便利性，易于控制超声探头和分辨不同块脊椎，并且通过两次扫描测量，提高了成像结果的准确性，具有简单，便于操作，实用性高的特点。
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公开(公告)号：CN104318761A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410436667.6
申请日：2014-08-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于高速公路场景的检测方法及车辆检测跟踪的优化，其特征在于，包括以下步骤：1、检测视频中的车道线，标记并记录车道线信息；2、检测所标记车道线内的车辆，标记并记录车辆信息；3、检测视频中车辆的距离，标记并记录车距；4、判断车辆的距离是否大于给定阀值，如果是，则进入步骤5，否则，返回步骤1；5、记录在时间t内的车距Di，标记其最大值和最小值，并判断最值差是否小于给定值，如果是，则进入步骤6，否则，返回步骤1；6、判定场景已切换至高速公路；7、对标记车辆进行跟踪。具有减少了视频的处理帧数、减少了计算量和提高了实时性等优点。
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公开(公告)号：CN104318761B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410436667.6
申请日：2014-08-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于高速公路场景的检测方法及车辆检测跟踪的优化，其特征在于，包括以下步骤：1、检测视频中的车道线，标记并记录车道线信息；2、检测所标记车道线内的车辆，标记并记录车辆信息；3、检测视频中车辆的距离，标记并记录车距；4、判断车辆的距离是否大于给定阀值，如果是，则进入步骤5，否则，返回步骤1；5、记录在时间t内的车距Di，标记其最大值和最小值，并判断最值差是否小于给定值，如果是，则进入步骤6，否则，返回步骤1；6、判定场景已切换至高速公路；7、对标记车辆进行跟踪。具有减少了视频的处理帧数、减少了计算量和提高了实时性等优点。
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公开(公告)号：CN104573004B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201510008985.7
申请日：2015-01-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双阶遗传计算的基因表达数据的双聚类方法，将矩阵M中的每一列减去第k列得到矩阵M(k)，k＝1，2，…，n；对M(k)的每一列进行层次聚类，得到双聚类种子的集合；通过遗传计算获得对应的双聚类。本发明所述的算法，可解决传统基于遗传计算的双聚类算法只能针对双聚类进行选择的缺点，通过同时对行列进行优化，可提高搜索效率，并获得更优的双聚类分析效果。
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公开(公告)号：CN104573004A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510008985.7
申请日：2015-01-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双阶遗传计算的基因表达数据的双聚类算法，将矩阵M中的每一列减去第k列得到矩阵M(k)，k＝1，2，…，n；对M(k)的每一列进行层次聚类，得到双聚类种子的集合；通过遗传计算获得对应的双聚类。本发明所述的算法，可解决传统基于遗传计算的双聚类算法只能针对双聚类进行选择的缺点，通过同时对行列进行优化，可提高搜索效率，并获得更优的双聚类分析效果。
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