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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112542230A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011537199.3
申请日：2020-12-23
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种针对医学图像的多模式交互分割方法及系统，包括：提取医学图像的图像特征；采用多模式包围框选定目标分割区域后生成初始交互指导图，将初始交互指导图与图像特征拼接后输入神经网络得到初始分割结果；采用多模式细节修复指导图对初始分割结果进行修复后得到残差图；根据残差图、多模式细节修复指导图对应的修复范围以及初始分割结果得到最终的医学图像分割结果。是一种用于解决医学图像分割多歧义性的多模式交互方法，可以根据图像结构的复杂性以各种初始交互方式围绕目标区域，基于初始分割可以共同利用区域和边界相互作用来细化由不同歧义引起的标注错误的区域，有效提高医学图像分割精度。
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公开(公告)号：CN107015632A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201610063541.8
申请日：2016-01-28
Applicant: 南开大学 , 长城汽车股份有限公司
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/015
Abstract: 本发明提供了一种基于脑电驾驶的车辆控制方法、系统，其中方法包括以下步骤：采集驾驶员的脑电波信号，并对驾驶员的脑电波信号进行处理和分类识别以获取脑电波信号的产生方式，其中，脑电波信号的产生方式包括稳态视觉诱发产生方式、事件关联诱发产生方式或运动想象产生方式；根据脑电波信号的产生方式和预先设定的规则将脑电波信号转换为驾驶员的意图信号；接收意图信号，并对意图信号进行运算处理以获取车辆控制指令；以及根据车辆控制指令对车辆进行驾驶控制。本发明的方法能够使驾驶员利用意图实现对车辆的驾驶控制，包括电话的拨出与接听、饮料的选择、车窗和天窗的开闭、空调的调节、车载多媒体的控制以及车辆的行驶控制等。
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公开(公告)号：CN107015489A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201610060881.5
申请日：2016-01-28
Applicant: 长城汽车股份有限公司 , 南开大学
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明提供了一种车辆的制动控制方法和系统，其中，方法包括以下步骤：采集驾驶员的脑电波信号，并对驾驶员的脑电波信号进行处理和识别以获取驾驶员的制动意图信号；接收制动意图信号，并对制动意图信号进行运算处理以获取车辆制动指令；以及根据车辆制动指令对车辆进行制动控制。本发明的方法能够根据驾驶员的脑电波信号快速对车辆进行制动控制，有效减少了驾驶员手动操作的反应过程，缩短了操作执行的时间，并且有效解决了误将油门当刹车的情况，提高了行车的安全性。
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公开(公告)号：CN107015489B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201610060881.5
申请日：2016-01-28
Applicant: 长城汽车股份有限公司 , 南开大学
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明提供了一种车辆的制动控制方法和系统，其中，方法包括以下步骤：采集驾驶员的脑电波信号，并对驾驶员的脑电波信号进行处理和识别以获取驾驶员的制动意图信号；接收制动意图信号，并对制动意图信号进行运算处理以获取车辆制动指令；以及根据车辆制动指令对车辆进行制动控制。本发明的方法能够根据驾驶员的脑电波信号快速对车辆进行制动控制，有效减少了驾驶员手动操作的反应过程，缩短了操作执行的时间，并且有效解决了误将油门当刹车的情况，提高了行车的安全性。
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公开(公告)号：CN110458797A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910524475.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度图过滤器的显著性物体检测方法，属于图像处理技术领域。图像的深度图为显著性物体检测任务提供了有效的辅助信息，因此近些年许多基于RGB-D的显著性物体检测方法被提出。但是，深度图质量的高低对预测结果的准确度有显著影响。本发明创新性地提出了一种基于深度图过滤器的显著性物体检测方法，通过深度图过滤器模块过滤低质量的深度图，抑制不良深度图所带来的干扰信息，进而使用特征学习模块提取更加有效的交叉模态特征。本发明在7个公开的数据集上采用了4个广泛使用的评测指标，实验结果表明本发明超越了当前所有最先进的RGB-D显著性物体检测方法。
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