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公开(公告)号：CN109165662A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810716964.4
申请日：2018-07-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供一种基于深度学习的消化道内壁病变类型智能识别方法及装置，该方法包括：将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出待识别消化道内壁图像的病变类型识别信息，病变类型识别模型是基于样本消化道内壁图像及样本消化道内壁图像对应的病变类型识别结果进行训练后获得的，待识别消化道内壁图像的格式与样本消化道内壁图像的格式相匹配。本发明实施例通过将待识别消化道内壁图像输入至病变类型识别模型，输出病变类型识别信息。由于病变类型识别模型可以直接输出病变类型识别信息，从而相对于人眼识别提高了识别效率，并且，病变类型识别模型能够避免人眼识别中观察者识别能力对识别结果的影响，提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN108564570A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810273778.8
申请日：2018-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 中国人民武装警察部队总医院
Abstract: 本发明实施例提供一种智能化的病变组织定位的方法和装置，包括：将包括病变组织的待识别图像输入至已训练的深度神经网络，输出病变组织在待识别图像中的位置信息；本发明实施例通过深度神经网络实现对待识别图像中病变组织的识别，并输出病变组织在待识别图像中的位置信息，从而避免了目前通过人眼筛选图片中的异常区域的方法来确定病变组织所在区域的过程中存在的由于图像的信息量大，且受内镜检查操作、观察时间、摄像头拍摄的图片的质量以及观察者识别能力等因素造成对病变组织难以定位的不良影响，提高了对图片中病变组织的定位的精确度。
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公开(公告)号：CN108462452A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810271342.5
申请日：2018-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及太阳能光伏设备技术领域，尤其涉及一种软机器人的致动器及其制造方法、制造装置。该致动器包括与太阳能电池板连接的主壳体，主壳体的内部分别设有横向气室对和纵向气室对，横向气室对和纵向气室对分别均匀的围绕在主壳体的轴线外，且横向气室对与纵向气室对之间间隔排布；其中，横向气室对和纵向气室对分别通过充气膨胀驱动主壳体发生横向弹性变形和纵向弹性变形，以分别实现主壳体的横向弯曲和纵向弯曲，则该致动器不仅能带动太阳能电池板跟踪太阳位置，又能分别控制纵向弯曲与横向弯曲，以减少控制难度，提高控制精度，相较于固定式太阳能发电系统，该致动器的应用可以大幅度提高太阳能发电系统的采光能力，提高光电转换效率。
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公开(公告)号：CN208174621U
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201820438560.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本实用新型涉及太阳能光伏设备技术领域，尤其涉及一种软机器人的致动器及太阳能追踪系统。该致动器包括与太阳能电池板连接的主壳体，主壳体的内部分别设有横向气室对和纵向气室对，横向气室对和纵向气室对分别均匀的围绕在主壳体的轴线外，且横向气室对与纵向气室对之间间隔排布；横向气室对和纵向气室对分别通过充气膨胀驱动主壳体发生横向弹性变形和纵向弹性变形，以分别实现主壳体的横向弯曲和纵向弯曲，则该致动器不仅能带动太阳能电池板跟踪太阳位置，又能分别控制纵向弯曲与横向弯曲，以减少控制难度，提高控制精度，相较于固定式太阳能发电系统，该致动器应用在太阳能追踪系统中能大幅提高太阳能发电系统的采光能力，提高光电转换效率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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