基于目标检测与图像分割的道路坑洼边缘检测方法

    公开(公告)号:CN118154633A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410338878.X

    申请日:2024-03-25

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于目标检测与图像分割的道路坑洼边缘检测方法,包括:将待检测的道路图片进行缩放,采用标准化对缩放后的图像进行预处理;构建目标检测模型,对预处理之后的道路图片进行坑洼检测,得到检测图片,将坑洼所在的矩形区域从检测图片中裁剪出来,再对坑洼图片进行图像降噪,得到降噪后的图片;构建图像分割模型,将降噪后的图片和坑洼的中心坐标值输入至图像分割模型中进行处理,使坑洼在降噪后的图片中被分割出来,得到坑洼的边缘。本发明能够保护坑洼图像的边缘信息,使图像边缘更加锐利,细节更加平滑;采用的图像分割模型,极大降低了对高质量坑洼图像的依赖,具有极高的准确性和强大的鲁棒性。

    基于形变场融合的可变形医学图像配准方法

    公开(公告)号:CN116977387B

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311227166.2

    申请日:2023-09-22

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开一种基于形变场融合的可变形医学图像配准方法,将预处理的待配准图像和参考图像输入到双流配准网络,双流配准网络设有两个架构相同但损失函数不同的分支网络,得到两个不同的形变场,通过形变场融合模块将这两个形变场融合,形变场融合模块分别对两个形变场进行最大池化和平均池化,并将得到的特征经过卷积层进行特征提取后,再由卷积层降维得到最终的形变场;最终根据形变场对待配准的图像进行配准,得到配准后的图像。本发明通过形变场融合模块有效地结合不同的形变场,充分利用不同形变场的优势来描述不同类型的形变,其双流配准网络的相似性损失函数能够描述参考图

    基于形变场融合的可变形医学图像配准方法

    公开(公告)号:CN116977387A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202311227166.2

    申请日:2023-09-22

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开一种基于形变场融合的可变形医学图像配准方法,将预处理的待配准图像和参考图像输入到双流配准网络,双流配准网络设有两个架构相同但损失函数不同的分支网络,得到两个不同的形变场,通过形变场融合模块将这两个形变场融合,形变场融合模块分别对两个形变场进行最大池化和平均池化,并将得到的特征经过卷积层进行特征提取后,再由卷积层降维得到最终的形变场;最终根据形变场对待配准的图像进行配准,得到配准后的图像。本发明通过形变场融合模块有效地结合不同的形变场,充分利用不同形变场的优势来描述不同类型的形变,其双流配准网络的相似性损失函数能够描述参考图像和待配准图像之间的相互依赖的上下文变化,提高配准精度。

    一种智能核酸采样机器人系统
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115816437A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211092752.6

    申请日:2022-09-08

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种智能核酸采样机器人系统,包括主控系统模块、立体视觉系统模块、机械臂,包括以下技术步骤:步骤(1):利用立体视觉系统模块扫描识别人脸图像,并将人脸图像信息传输给主控系统模块;步骤(2):主控系统模块利用人脸关键点位置定位算法进行空间坐标运算,并根据计算得出的坐标,采用RRT算法,规划机械臂运动轨迹及空间位置;步骤(3):主控系统模块操控机械臂按照规划轨迹采样咽拭子。本发明采用人脸关键点定位算法,极大的优化了嘴部、口腔定位问题,准确识别,定位目标高效,安全可靠。机械臂路径规划采用RRT算法灵活性高,效率高,适用于机械臂在空间中选用最短路径精准采样。

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