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公开(公告)号：CN114445430A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210365378.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提出一种轻量级多尺度特征融合的实时图像语义分割方法，包括：构建包括初始化模块、分离‑提取‑合并瓶颈模块、分区‑融合通道注意力模块、特征融合模块和多尺度注意力解码器的图像语义分割网络。通过图像语义分割网络提取待处理图像初始特征图的多尺度特征，得到多尺度特征图；提取并融合初始特征图的全局通道信息和局部通道信息，得到通道信息特征图；将多尺度特征图、通道信息特征图和原始的待处理图像进行特征融合，得到融合特征图；基于融合特征图进行图像精度恢复，得到图像语义分割结果。本发明能够在参数量相对较小的轻量级图像语义分割网络模型中保证模型的精度和准确率，提高模型的推理速度，实现图像的实时语义分割。
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公开(公告)号：CN114445430B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210365378.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提出一种轻量级多尺度特征融合的实时图像语义分割方法，包括：构建包括初始化模块、分离‑提取‑合并瓶颈模块、分区‑融合通道注意力模块、特征融合模块和多尺度注意力解码器的图像语义分割网络。通过图像语义分割网络提取待处理图像初始特征图的多尺度特征，得到多尺度特征图；提取并融合初始特征图的全局通道信息和局部通道信息，得到通道信息特征图；将多尺度特征图、通道信息特征图和原始的待处理图像进行特征融合，得到融合特征图；基于融合特征图进行图像精度恢复，得到图像语义分割结果。本发明能够在参数量相对较小的轻量级图像语义分割网络模型中保证模型的精度和准确率，提高模型的推理速度，实现图像的实时语义分割。
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公开(公告)号：CN111035830A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911374608.X
申请日：2019-12-27
Applicant: 暨南大学
IPC: A61M5/168
Abstract: 本发明公开了一种应用于临床输液护理的智能监控系统，包括：智能输液监控装置、云服务器、安装有智能监控应用程序的移动端和安装有智能监控应用程序的PC端；所述智能输液监控装置包括自动止液装置、药液检测传感器和主控制器；所述药液检测传感器，安装在输液管上，用于采集输液管的有无药液信息，并将有无药液信息发送至主控制器；所述自动止液装置，用于接收主控制器根据无药液信息输出的正转控制信号夹闭输液管，禁止患者的静脉血液回流至输液管；本发明集远程报警、自动夹闭、输液药品、病人信息显示于一体，大大减轻病人及陪护人员不必要的人工检测输液负担，并提高医护人员的换液效率。
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公开(公告)号：CN211912380U
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201922399968.7
申请日：2019-12-27
Applicant: 暨南大学
IPC: A61M5/168
Abstract: 本实用新型公开了一种应用于临床输液护理的智能监控系统，包括：智能输液监控装置、云服务器、安装有智能监控应用程序的移动端和安装有智能监控应用程序的PC端；所述智能输液监控装置包括自动止液装置、药液检测传感器和主控制器；所述药液检测传感器，安装在输液管上，用于采集输液管的有无药液信息，并将有无药液信息发送至主控制器；所述自动止液装置，用于接收主控制器根据无药液信息输出的正转控制信号夹闭输液管，禁止患者的静脉血液回流至输液管；本实用新型集远程报警、自动夹闭、输液药品、病人信息显示于一体，大大减轻病人及陪护人员不必要的人工检测输液负担，并提高医护人员的换液效率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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