公开(公告)号：CN113205468A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110607071.8

申请日：2021-06-01

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 罗笑南 ,  刘瑞 ,  关善文 ,  秦子钦 ,  孙钦 ,  李冀 ,  吕智 ,  张敏

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。

公开(公告)号：CN113205468B

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202110607071.8

申请日：2021-06-01

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林慧谷人工智能产业技术研究院

Inventor： 罗笑南 ,  刘瑞 ,  关善文 ,  秦子钦 ,  孙钦 ,  李冀 ,  吕智 ,  张敏

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制和GAN的水下图像实时复原模型，属于深度学习技术领域。它将生成对抗网络作为基本架构，生成网络采用编码‑解码结构，通过9个残差块和反卷积运算，以原始分辨率生成合成图像，并引入自注意力模块，可以捕获更丰富的高级特征以提升模型性能，为了同时保持图像内容和去除水下噪声，判别网络采用一种包含对抗分支和批评分支的多分支判别器的结构。本发明通过增加自注意力模块，改进模型结构较为理想地解决了水下图像处理时间效率低的问题，训练有素的基于GAN‑RS的方法可以适应各种水下情况，具有出色的实时处理性能。

公开(公告)号：CN113505631A

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN202110440469.7

申请日：2021-04-25

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林森明智能科技有限责任公司

Inventor： 罗笑南 ,  孙钦 ,  陶训芳 ,  孙波 ,  刘瑞

IPC: G06K9/00 ,  G07C9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于手掌静脉识别的汽车身份识别及其控制方法，其包括：两个手掌静脉采集装置、门锁控制装置、座椅调节装置、方向盘调节装置、后视镜调节装置、影音娱乐装置、存储装置、中央控制器；手掌静脉采集装置用来采集用户手掌静脉信息并将该信息传输到中央控制器；用户信息检验通过后发送相关指令给控制中心，从而做出相应的偏好设置；中央控制器具备4G/5G通讯功能，可通过手机APP进行控制与交互；手掌静脉识别装置可以将已经录入的身份设置偏好，从而避免了每次用车需要调节的麻烦；手掌静脉识别装置相对于传统的钥匙解锁，可以避免去车内拿东西时钥匙不在或者钥匙丢失的情况，从而快捷打开车门；增强了车辆的安全性与便捷性。

公开(公告)号：CN113470035A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110657558.7

申请日：2021-06-15

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  桂林智慧产业园有限公司

Inventor： 罗笑南 ,  唐文博 ,  黄惠文 ,  刘瑞 ,  徐颂华

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明的目的是提供一种基于序列图像和误差网络辅助校正图像分割结果的方法，包括以下步骤：S1:获得三维新冠肺炎CT图像并预处理；S2:预训练分割网络；S3:分割结果与金标准作差取绝对值得到误差金标准；S4:预训练误差网络；S5:协同训练分割和误差网络；S6:测试分割网络得到分割结果。该方法能够有效地利用图像的序列信息，并通过学习分割网络的分割误差来协同调整分割网络，提升其性能的性能，即为了提升CT图像中病灶分割精度，提升分割效率。