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公开(公告)号:CN115331011A
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202211084181.1
申请日:2022-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的视盘分割方法,其特征在于,包括如下步骤:1)定义TU‑Net网络;2)搭建U‑Net网络;3)依据输出的标注图像对视盘进行定位;4)对图像进行预处理;5)构建AU‑Net网络;6)设置训练策略;7)设置损失函数;8)训练网络和更新参数;9)将输出的图像进行图像后处理;10)设置评价标准。这种方法实现简单,普适性强,可以减少眼底图像噪声影响。
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公开(公告)号:CN116912203B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202310862291.4
申请日:2023-07-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能模型结合的异常眼底图像低耗检测方法及系统,涉及图像检测技术领域。该方法包括:利用基于细节匹配和空间熵值比对相结合的相似度检测模型,计算待检测眼底图像和异常眼底模板图像之间的相似度,若大于相似度阈值,则认定其为异常眼底图像;反之,则利用基于训练样本多维度智能筛选的SVM检测模型,对其进行检测,若大于分数上限值,则认定其为正常眼底图像;若小于分数下限值,则认定其为异常眼底图像;若处于临界区域,则利用基于差异性层级网络模块相互校验的检测模型对其进行检测,得到最终的检测结果。本发明结合多种不同复杂程度的智能模型,在保证检测精度的前提下最大限度地降低计算资源消耗。
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公开(公告)号:CN116912203A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310862291.4
申请日:2023-07-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能模型结合的异常眼底图像低耗检测方法及系统,涉及图像检测技术领域。该方法包括:利用基于细节匹配和空间熵值比对相结合的相似度检测模型,计算待检测眼底图像和异常眼底模板图像之间的相似度,若大于相似度阈值,则认定其为异常眼底图像;反之,则利用基于训练样本多维度智能筛选的SVM检测模型,对其进行检测,若大于分数上限值,则认定其为正常眼底图像;若小于分数下限值,则认定其为异常眼底图像;若处于临界区域,则利用基于差异性层级网络模块相互校验的检测模型对其进行检测,得到最终的检测结果。本发明结合多种不同复杂程度的智能模型,在保证检测精度的前提下最大限度地降低计算资源消耗。
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公开(公告)号:CN218647377U
公开(公告)日:2023-03-17
申请号:CN202220934886.7
申请日:2022-04-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请提出了一种智能流量计算机,涉及流量计算机设备技术领域,包括机体,所述机体上开设有电源接孔,所述机体上滑动设置有挡板,所述挡板用于封闭电源接孔,所述挡板上设置有限位件,所述限位件用于限定挡板在机体上的位置,本申请具有降低设备的维修成本的效果。
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