公开(公告)号：CN118071804B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410194034.2

申请日：2024-02-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 肖云 ,  张春雷 ,  黎汪琦 ,  江波 ,  陈媛 ,  汤进

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/74

Abstract: 一种基于混合变形的多模态遥感图像配准方法及存储介质，属于计算机视觉技术领域，解决复杂变形场景下的多模态图像配准问题，获取待配准的不同模态的遥感图像对，利用掩码学习的特征提取器获得图像特征，将图像特征送入刚性配准模型，获取变换参数和粗配准结果，将粗配准结果和目标图像再次经过特征提取器处理，将图像特征送入非刚性配准模型获取变换参数，对原始待配准图像进行处理获得配准结果，计算变换参数误差和重投影误差，根据误差更新模型参数，使用联合配准网络对图像进行处理得到配准的结果，计算图像的角点误差损失；本发明将刚性配准和非刚性配准方法结合在一起对遥感图像进行配准，采用双向配准策略来增加模型的鲁棒性和准确性。

公开(公告)号：CN119632513A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202510174858.8

申请日：2025-02-18

Applicant: 安徽大学

Inventor： 董兴波 ,  陈周慧 ,  陈国勋 ,  黎汪琦 ,  王晗宇 ,  金哲 ,  吴婷

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/22 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F18/27 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06V40/20 ,  G06T7/00 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明涉及咀嚼能效评估技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能的咀嚼能效评估系统及方法。其包括数据采集单元、数据处理单元和模型导出单元。本发明通过数据采集单元采集受试者咀嚼的面部图像以及咀嚼时环境的声音以及颌骨振动的声音，来获取受试者的咀嚼的信息，并通过数据处理单元将数据采集单元采集到的数据分为训练集、验证集和测试集，并利用深度学习模块处理训练集中的数据来是模型建立模块建立咀嚼能效回归模型，再借助优化模块将验证集和测试集导入到咀嚼能效回归模型来对咀嚼能效回归模型进行优化完善，以此来提高咀嚼能效回归模型的精度和鲁棒性，提高咀嚼能效评估的准确信。

公开(公告)号：CN118071804A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410194034.2

申请日：2024-02-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 肖云 ,  张春雷 ,  黎汪琦 ,  江波 ,  陈媛 ,  汤进

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/74

Abstract: 一种基于混合变形的多模态遥感图像配准方法及存储介质，属于计算机视觉技术领域，解决复杂变形场景下的多模态图像配准问题，获取待配准的不同模态的遥感图像对，利用掩码学习的特征提取器获得图像特征，将图像特征送入刚性配准模型，获取变换参数和粗配准结果，将粗配准结果和目标图像再次经过特征提取器处理，将图像特征送入非刚性配准模型获取变换参数，对原始待配准图像进行处理获得配准结果，计算变换参数误差和重投影误差，根据误差更新模型参数，使用联合配准网络对图像进行处理得到配准的结果，计算图像的角点误差损失；本发明将刚性配准和非刚性配准方法结合在一起对遥感图像进行配准，采用双向配准策略来增加模型的鲁棒性和准确性。