公开(公告)号：CN114881962B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202210477599.2

申请日：2022-04-28

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 程小辉 ,  李贺军 ,  黎辛晓

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T5/40 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明提出了一种基于改进U‑Net网络的视网膜血管分割方法。通过对彩色眼底图像进行图像增强，提高图像中血管与背景之间的对比度，同时扩增训练数据集。以U‑Net编码器‑解码器结构为基本分割框架，设计密集卷积块和CDBR层结构代替传统卷积块，实现了多尺度特征信息的学习，提高模型的特征提取能力。同时，在模型跳跃连接处引入注意力机制，使模型重新分配权重，调整特征通道的重要程度，抑制噪声同时解决解码器端上采样过程中的血管信息丢失问题，基于以上技术构建GAB‑D2BUNet网络模型。本发明采用国际公开的视网膜眼底血管数据集DRIVE进行训练，最后保留最佳的分割模型验证模型的分割性能。本发明实现了精确的分割视网膜眼底血管的任务，具有较优的分割性能。

公开(公告)号：CN114881962A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210477599.2

申请日：2022-04-28

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 程小辉 ,  李贺军 ,  黎辛晓

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/40

Abstract: 本发明提出了一种基于改进U‑Net网络的视网膜血管分割方法。通过对彩色眼底图像进行图像增强，提高图像中血管与背景之间的对比度，同时扩增训练数据集。以U‑Net编码器‑解码器结构为基本分割框架，设计密集卷积块和CDBR层结构代替传统卷积块，实现了多尺度特征信息的学习，提高模型的特征提取能力。同时，在模型跳跃连接处引入注意力机制，使模型重新分配权重，调整特征通道的重要程度，抑制噪声同时解决解码器端上采样过程中的血管信息丢失问题，基于以上技术构建GAB‑D2BUNet网络模型。本发明采用国际公开的视网膜眼底血管数据集DRIVE进行训练，最后保留最佳的分割模型验证模型的分割性能。本发明实现了精确的分割视网膜眼底血管的任务，具有较优的分割性能。

公开(公告)号：CN114913450A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210400237.3

申请日：2022-04-15

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 鲍金笛 ,  黎辛晓 ,  陶小梅

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向在线视频学习的基于细粒度特征与TCN模型的情感识别方法。包括以下步骤：S1、自建眼动和视频特征的数据库，以学习视频作为刺激材料，提取学习视频中的音频数据和视频图像数据；并对数据对齐、标注、预处理、数据集设置、数据类型转换和数据集样本划分等操作；S2、将划分好的样本再次进行细粒度划分。从细粒度子样本中提取特征，将提取出的特征组成一条特征曲线，选取几个特征进行可视化分析；S3、采用LSTM、LSTM+CNN、TCN、TCN+CNN对划分好的细粒度样本进行识别，提取其中的时序特征；S4、步骤S4对训练过程可视化采用精度(Accuracy)以及混淆矩阵和ROC曲线衡量所设计的网络结构性能效果。S5、在不同数据集上验证模型的有效性。

公开(公告)号：CN114882218A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210477600.1

申请日：2022-04-28

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 程小辉 ,  李贺军 ,  黎辛晓

IPC: G06V10/26 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出一种基于嵌入残差卷积和注意力模块的U型糖尿病视网膜渗出物分割算法，主要用于解决糖尿病视网膜早期病变阶段渗出物病灶区域精确识别分割问题。本发明基于编码器‑解码器结构，在编码路径中使用ResNet50预训练模型作为主特征提取器，在加深特征提取网络深度的同时缓解了梯度消失、模型退化等问题；同时设计注意力机制，并将其嵌入至解码单元中，提升模型对小病灶点的识别能力，在保证大量细节特征信息的同时提高模型对病灶区域特征通道权重的学习；最后在模型解码端建立多尺度特征的融合结构，丰富不同尺度特征的语义信息。利用IDRiD和DIARETDB1两个数据集进行训练，取得较好的分割效果，提高了对眼科医生诊断病情的辅助作用。

公开(公告)号：CN202710721U

公开(公告)日：2013-01-30

申请号：CN201220384511.4

申请日：2012-08-04

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 金红 ,  蒋存波 ,  黎辛晓 ,  陶小梅

IPC: G01R31/327

Abstract: 本实用新型公开一种电工触点电性能智能实验单元。由实验主回路电路、触点运动机构、执行控制流程的嵌入式智能控制装置构成；实验主回路电路电源由两个定触点安装夹具上的接线柱接入；导电片安装在绝缘支架上，而绝缘支架安装在动触点往复运动机构上；嵌入式智能控制装置包括信号检测与处理电路、AD变换电路、功率驱动电路、光电隔离的RS485通信接口电路、光纤通信接口电路和数字显示电路；触点运动机构由动触点往复运动机构、伺服驱动元件、拉压力传感器、安装嵌入式控制装置的金属控制盒、电压检测传感器和电流检测传感器构成。本实用新型较好解决了电工触点电性能实验装置的自动化程度和实验结果的可靠性。