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公开(公告)号：CN118015617A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410146393.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于目标检测的乳腺癌病理图像有丝分裂细胞核识别方法，包括：将乳腺癌有丝分裂细胞核图像输入目标检测网络，筛选有丝分裂细胞核的候选框及所述候选框对应的第一置信度；对筛选后的候选框进行窗口重定位，过滤检测阶段产生的劣质假阳性，并重新定位有丝分裂细胞核的中心位置，获取过滤后的候选框及第二置信度；将过滤后的候选框输入分类网络，输出最终候选框及最终目标置信度，其中，最终目标置信度通过第二置信度和分类网络置信度加权获得。本发明通过在检测阶段之后加入窗口重定位模块，减少候选框边界周围的低质量预测，有利于产生更一致的检测结果。
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公开(公告)号：CN118097660A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410044725.4
申请日：2024-01-11
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于相似注意力机制的乳腺癌细胞核分割方法及系统，所述方法包括：1)采用了传统数据增强方法来增加数据的多样性；2)采用了相似注意力机制以加强细节特征提取；通过膨胀卷积来扩大感受野并设置锯齿状膨胀系数消除空洞效应；使用密集连接和多分辨率跳跃连接实现层与层之间的连接和多尺度融合；添加Dropout层防止过拟合；3)在对乳腺癌细胞核精确分割的同时，对其进行细胞核计数、形态提取，为临床诊断乳腺癌分级提供基础；本发明能够精确分割乳腺癌细胞核，解决乳腺癌细胞核形态多样，细胞核边缘粘连严重难以分割等问题，可以有效地辅助医生进行乳腺癌的早期诊断和治疗。
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公开(公告)号：CN117934491A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410110644.X
申请日：2024-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/778
Abstract: 本发明涉及医学图像分割技术领域，特别是涉及一种基于半监督深度学习的腺体分割方法，包括：获取待分割腺体图像；将所述待分割腺体图像输入预设的分割模型中，获取分割预测图，其中，所述分割模型基于训练集训练获得，所述训练集包括有标注的结直肠癌腺体图像和乳腺癌腺体图像，无标注的结直肠癌腺体图像和乳腺癌腺体图像，所述分割模型包括教师模型、学生模型和教师助理模型，所述教师模型、学生模型和教师助理模型的主干网络均采用DeepLabv3+网络构建。本发明能够有效地提升结直肠癌和乳腺癌腺体图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN116895098A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310891520.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和隐私保护的视频人体动作识别系统与方法，所述系统包括依次连接的视频图像处理模块、人体检测模块、人体骨骼关键点提取模块、基于骨骼关键点的动作识别模块和输出模块，所述方法为从监控视频数据中提取关键帧图片并进行预处理、得到人体区域子图、提取模型得到人物动作信息、对连续累计的人物动作信息进行编码融合并进行动作预测、将动作预测结果进行输出，并对人体进行隐私处理。这种系统成本低、组网方便、便于应用和推广，这种方法在识别行人动作的同时能隐私、能够同时完成人体检测、动作识别、隐私保护这三个任务。
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公开(公告)号：CN114973244B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210659966.0
申请日：2022-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，属于数字图像处理技术技术领域，包括：输入图像预处理模块：对原始图片进行按照预定的patch尺寸切割，并通过图片翻转、旋转等方式进行数据增强；分割模块：通过在训练集中裁剪patches训练一个分割网络，将测试集数据按相应尺寸切割并送入分割网络，得到patch级的分割结果，然后将分割后结果按照其在预处理阶段截取的patch坐标信息来重建出属于原始尺寸的图像。该乳腺癌H&E染色病理图像有丝分裂自动识别系统和方法，对于准确地分割和分类乳腺癌有丝分裂的细胞，特别是样本细胞数量稀少，特征复杂的，具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109255033B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201811308701.6
申请日：2018-11-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于位置服务领域的知识图谱的推荐方法，抽取位置实体，得实体集作为知识图谱的种子集；将种子集与知识图谱中实体对应，构成实体对应表；将知识图谱中知识图谱三元组，通过Word2Vec模型将词汇嵌入n维空间中，生成对应的向量，得到位置或领域实体向量集E和关系向量集R，用TransE算法对实体向量集E和关系向量集R进行翻译，得到能够快速计算实体间的语义相似性的三元组向量集；根据位置或领域实体向量集E，分别计算搜索位置或领域间的语义相似性simA,B(A，B)，生成旅游位置的语义相似性矩阵；用语义相似性矩阵进行Top‑k推荐列表，将推荐列表按机器学习聚类算法进行聚类，将类聚结果推荐给用户。该方法推荐精度高，解决冷启动和稀疏性问题。
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公开(公告)号：CN111951341A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010875932.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB-D SLAM的闭环检测改进方法，包括如下步骤：1)接收系统前端的关键帧序列Fs和新帧Fk+1，计算新帧Fk+1的运动估计，获得旋转矩阵R和平移向量t；2)计算新帧Fk+1的运动轨迹曲率c；3)选取阈值m的数值；4)比较c与m；5)检测完毕。这种方法能构建全局一致的轨迹和地图，能构建更准确地闭环，提高系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN111931661A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010806221.3
申请日：2020-08-12
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实时口罩佩戴检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1）建立基于YOLO算法的检测模型；2）处理视频流；3）训练检测模型4）筛选结果；5）确定被检测者的身份。这种方法实现简单、检测效率高，检测速度快且满足实时检测、适用性好。
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公开(公告)号：CN110798885A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911062583.X
申请日：2019-11-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W64/00 , H04B13/02 , G06N3/08 , H04W84/18 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于测距和神经网络算法的水下定位方法，由以下方法模块构成，其方法模块包括信息处理系统模块、水下定位操作模块、显示器终端模块以及数据保存与传送模块，固定节点包括传感器节点和水声中继节点，传感器节点搜集水下信息并经过中继节点进行多跳组网，网关节点实现了水声通信和无线通信的衔接，解决了声波在水下信道中由于传播损失、吸收损失、散射损失和反射损失的存在，使得信号传输能量衰减较大的问题，它将水下网络纳入整个无线网络，水下数据经由传感器节点采集后传输至海面或岸基指挥中心，解决了由于水下缺乏便捷的可再生资源，使得水下传感器网络的运作主要依靠节点上有限负荷的电池工作。
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公开(公告)号：CN109409278A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811221354.3
申请日：2018-10-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于估计网络的图像目标定位方法，涉及图像处理技术领域,解决的技术问题是提供一种实时性良好，目标识别定位方法精度、效率较高的图像定位方法,该方法包括如下步骤：（1）建立基于估计网络的图像目标定位系统；（2）图像特征提取；（3）目标对象分割定位操作，利用卷积神经网络的特性进行目标对象分割定位操作；（4）接受输入图片对象；（5）构建估计对象；（6）卷积与池化；（7）得到输出定位结果，利用第三方开源工具Caffe构建卷积模型，最终得到定位结果。本发明可使定位检测的精度高，检测速度快、效率高，实时性强。
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