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公开(公告)号：CN114266716B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010967797.8
申请日：2020-09-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的盾构隧道墙面渗漏水风险检测的方法，用于根据拍摄盾构隧道墙面得到的检测图像进行盾构隧道墙面渗漏水风险检测，包括：将检测图像通过分类模型进行分类类别判断，得出包含无风险、有风险已处理以及有风险未处理的分类类别，并对分类类别为有风险未处理的检测图像进行定位并上色从而得到上色标签图，将上色标签图输出从而提供警示作用并实现对所警示的监测图像的自动化定位，并根据隧道墙面分类数据集以及隧道墙面分割数据集进行训练。因此，能够减缓针对急剧增加的隧道养护需求，通过发出相关警示并自动化定位从而满足实际工程对渗漏水病害图像识别自动化并且批量化处理的需求，隧道墙面渗漏水检测更加准确高效。
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公开(公告)号：CN112716474B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110078118.6
申请日：2021-01-20
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于生物微波雷达的非接触式睡眠状态监测方法和系统，包括以下步骤：S1：微波雷达传感器向待测个体发送微波信号，接收雷达回波信号并进行预处理后，得到雷达原始数据；S2：对雷达原始数据进行雷达信号处理，得到睡眠体动特征数据集和包括生理体征数据的睡眠状态分类数据集；S3：基于大数据和人工智能算法，结合睡眠体动特征数据集和睡眠状态分类数据集，得到待测个体的睡眠状态结果，完成睡眠状态监测，与现有技术相比，本发明具有便捷、准确等优点。
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公开(公告)号：CN109583293B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811187444.5
申请日：2018-10-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于雷达图像处理技术领域，具体为一种星载SAR图像中的飞机目标检测与鉴别方法。本发明的主要步骤为：机场检测：包括机场粗检测、机场目标精确分割，其中采用鉴别算子对目标进行粗定位，采用替代滤波法，减少图像干涉横条纹造成的影响及采用图像分割技术对机场目标精确定位；飞机目标检测：采用基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法；最后通过面积追踪与长宽比鉴别提取得到飞机目标。本发明能够高效、准确地检测出复杂背景中的飞机目标；本发明提出的飞机检测算法适用于复杂的SAR图像背景，鲁棒性高，实时性好，具有推广应用前景。
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公开(公告)号：CN111738060A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010378975.3
申请日：2020-05-07
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于安防监控技术领域，具体为一种基于毫米波雷达的人体步态识别系统。本发明系统包括：毫米波雷达子系统、数据处理子系统、特征数据库子系统、分类识别子系统和交互界面子系统；毫米波雷达子系统用于发射和接收毫米波，得到包含人体步态信息的数字中频原始数据；数据处理子系统用于对原始数据进行数字信号处理提取雷达特征；特征数据库子系统用于存储和更新所设定步态的特征数据集；分类识别子系统用于利用传统分类方法和深度学习方法进行步态分类识别；交互界面子系统用于交互控制和显示步态识别结果。本发明着眼于室内和室外人体的步态特性分析，适用于智能家居和智能安防场景中的人体行走状态分析、行走特性识别、身份识别等。
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公开(公告)号：CN110197511A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910170727.7
申请日：2019-03-07
Applicant: 上海数城网络信息有限公司 , 复旦大学
Abstract: 基于深度学习的城市建筑色彩获取方法，包括：获取城市建筑的静态图片；对所获得图片进行批量白平衡处理；利用深度学习模型，提取每张图片中的建筑物；对所提取建筑物的颜色进行拾取、汇总，并统计；颜色聚类实现，分别获取不同区域内的主色调。本发明获取速度快，能够准确地分割图像、拾取所需要的内容；人员投入较少，分析方法更为客观，能实现结果的一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109993803A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910137476.2
申请日：2019-02-25
Applicant: 复旦大学 , 上海数城网络信息有限公司
Abstract: 本发明属于城市色彩规划技术领域，具体为城市色调的智能分析与评价方法。本发明方法的步骤包括：采用人工智能算法对街景图像数据进行语义分割，提取其中的建筑物；采用文字智能检测算法与图像处理技术，提取街景中的店招；基于HSV颜色体系，提取统计建筑物与店招颜色；分析判断店招与建筑物色调是否与指定区域的主色调协调，并标出不协调区域；利用图像美学评价算法，评价给出不协调区域的整改方案。本发明利用深度学习算法进行图像分割、店招提取、美学评价，随着数据量的增大，算法的精度亦能逐步提高。本发明方法适用于城市图像大数据，鲁棒性高，实时性好，具有推广应用前景。
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公开(公告)号：CN107527038A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710770840.X
申请日：2017-08-31
Applicant: 复旦大学
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/4604 , G06T17/05
Abstract: 本发明属于地理信息系统与遥感技术领域，具体为基于地理信息与遥感数据的三维地物自动提取与场景重建方法。本发明主要步骤为：地表覆盖类型检测，包括从地图数据和从光学影像数据中提取水域、建筑物、道路、植被等覆盖类型；建筑物检测与高度估计，包括从地图中提取建筑物地理位置信息和从光学影像中估计建筑物高度；植被检测和提取，包括使用神经网络检测植被及高度估计；建立三维地表模型，包括使用数字高程图搭建三维地表、地表目标嵌入。基于全球地理信息数据和遥感数据自动重建的三维场景，具有真实准确、更新快速的特点，可以用来支持如位置服务、虚拟导游等虚拟现实/增强现实应用，也可以用来作为如电磁环境仿真的背景环境模型。
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公开(公告)号：CN118690279A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410736575.3
申请日：2024-06-07
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2431 , G06N5/01 , G06F18/2413
Abstract: 本发明属于电磁效应预测技术领域，具体为一种基于机器学习的阈值加权的小样本电磁效应预测算法。本发明方法包括：检测数据分布，进行数据预处理；训练模型求解特征重要性；将特征重要性和原始数据结合求解设定损伤阈值；将新数据与特征重要性权值结合求解损伤得分，求解预测结果；计算达到下一效应的概率。本发明可以为强电磁环境下的电子系统以及元件提供良好的预测结果，保证系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN115719882A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211299587.1
申请日：2022-10-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于通信技术领域，具体为产生多种模式轨道角动量波的天线。本发明天线由三个螺旋相位板组成；第一螺旋相位板为圆形实心，位于中心位置；第二螺旋相位板为环形，位于第一块螺旋相位板的外围；第三螺旋相位板为环形，位于第二块螺旋相位板的外围；三个螺旋相位板同轴；三个螺旋相位板分别由同步递增的八个梯度面组成，每个梯度面积相同，相邻的梯度面依次递增相同高度；三个螺旋相位板之间用金属环隔开。本发明超材料表面可将线极化方式入射的平面波同时转换成三种模式的轨道角动量波，并且通过改变螺旋相位板的高度形成不同模式的轨道角动量波，具有多模复用、设计灵活、结构简单、成本低廉等优点。
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公开(公告)号：CN114266716A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010967797.8
申请日：2020-09-15
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的盾构隧道墙面渗漏水风险检测的方法，用于根据拍摄盾构隧道墙面得到的检测图像进行盾构隧道墙面渗漏水风险检测，包括：将检测图像通过分类模型进行分类类别判断，得出包含无风险、有风险已处理以及有风险未处理的分类类别，并对分类类别为有风险未处理的检测图像进行定位并上色从而得到上色标签图，将上色标签图输出从而提供警示作用并实现对所警示的监测图像的自动化定位，并根据隧道墙面分类数据集以及隧道墙面分割数据集进行训练。因此，能够减缓针对急剧增加的隧道养护需求，通过发出相关警示并自动化定位从而满足实际工程对渗漏水病害图像识别自动化并且批量化处理的需求，隧道墙面渗漏水检测更加准确高效。
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