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公开(公告)号：CN110110622B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN201910329713.5
申请日：2019-04-23
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉昱然智能科技有限公司
IPC: G06V30/40 , G06V30/19 , G06V30/148
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的医疗文本检测方法、系统及存储介质，方法包括获取多个医疗文本图像，根据多个所述医疗文本图像制作数据集，并根据所述数据集获取训练集和测试集；建立训练模型，并根据所述训练集对所述训练模型进行训练，得到医疗文本检测模型；根据所述医疗文本检测模型对所述测试集进行检测，得到所述测试集的检测结果。本发明的医疗文本检测方法可以实现对测试集中医疗文本图像的医疗文本信息的检测，代替人工处理医疗文本图像，将医疗文本信息记录到电脑中，方便保险公司或医院等相关单位对医疗文本信息进行存档和查阅，智能化高，不会出现人为因素造成的错误，准确率高、效率高，方法简单，适合普遍推广。
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公开(公告)号：CN115564820A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211404837.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贪婪投影三角化的体积确定方法、系统、设备及介质，涉及体积计算技术领域，方法包括：获取多个针对于目标对象的原始点云数据，对每个所述原始点云数据进行预处理，得到多个目标点云数据；根据多个所述目标点云数据进行点云补全，得到完整点云数据，所述完整点云数据包括多个点云补全后的点云数据；利用贪婪投影三角化算法，对所述完整点云数据进行曲面重建，得到针对于所述目标对象的目标曲面模型，所述目标曲面模型包含多个目标面，每个所述目标面包括多个目标点，每个所述目标点表征一个点云数据；根据所述目标曲面模型包含的多个所述目标面，确定所述目标对象的体积。
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公开(公告)号：CN115201144A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202211114596.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种油菜籽的氨基酸及蛋白质定量检测方法、系统及介质，属于物质成分含量测定领域，其方法包括，使用近红外光谱仪扫描油菜籽待测样本以获取待测原始光谱数据，进行降噪处理得到待测目标输入光谱数据，输入至预先构建的注意力模块中进行处理，以获得待测目标输入光谱数据中多个波长权重，并将待测目标输入光谱数据分别与其中的每个波长权重相乘，以获得待测目标输入光谱数据中每个波长权重的加权光谱数据；将待测目标输入光谱数据中所有波长权重的加权光谱数据输入至预先建立的油菜籽氨基酸及蛋白质含量预测模型中进行处理，得到油菜籽待测样本的氨基酸及蛋白质含量检测结果。本发明节省了检测过程中的人力且提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN114886440A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210819873.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种癫痫样放电分类模型训练及识别方法、系统及电子设备，涉及脑电信号处理技术领域，癫痫样放电分类模型是基于初始模型训练得到的，初始模型包括卷积神经网络、多头自注意力模块和树突神经网络，训练方法包括：获取多个原始脑电波数据，每个原始脑电波数据对应一个标注结果，通过卷积神经网络对每个原始脑电波数据进行特征提取，得到多个图像特征矩阵；通过多头自注意力模块对每个图像特征矩阵进行特征提取，得到多个输出特征矩阵；通过树突神经网络对每个输出特征矩阵进行分类识别，得到多个预测分类结果，根据各个预测分类结果和各个标注结果，确定损失函数值；根据损失函数值和训练结束条件，确定癫痫样放电分类模型。
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公开(公告)号：CN114371145A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210276771.8
申请日：2022-03-21
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种奶油混合色素的检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据检测技术领域。该方法包括：获取待检测奶油的光谱数据；对光谱数据进行预处理，得到目标数据；将目标数据输入至训练完成的混合色素检测模型，得到待检测奶油的混合色素检测结果，其中，混合色素检测模型为以单色素检测模型为基础构建的迁移模型，单色素检测模型用于检测单色素奶油数据的单色素检测结果。本发明以单色素检测模型为基础构建的迁移模型初始性能高且收敛速度快，能够克服混合色素检测难度较高且数据量少的缺陷，减少混合色素检测模型的训练时间并保证其精度，实现快速、破环性小且准确的混合色素检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113256695B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110694746.7
申请日：2021-06-23
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的硫酸钾生产盐池地形预测模型方法，基于随机森林的硫酸钾生产盐池地形预测模型方法，包括获取无人船采集的盐池地形点云数据，对采集的数据进行预处理，得到可以用于训练模型的数据；将的训练模型的数据制作成数据集，并基于随机森林回归分析的方法，得到数据集训练模型；将得到的数据集训练模型进行参数调优和验证，得到最终的盐池地形预测模型；将得到的盐池地形预测模型对待预测区域的点云数据进行预测，得到预测结果。有益效果：能代替无人船无法采集的点云数据，自动对无法采集的区域进行智能预测，得到更精确的盐池地形三维模型，从而对工业生产中硫酸钾生产盐池的矿量做出更准确的预估。
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公开(公告)号：CN112057068A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010877100.8
申请日：2020-08-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种癫痫病理数据分类方法、装置及存储介质，方法包括：从预设电磁波采集设备中获取多个原始脑磁波数据，对多个原始脑磁波数据进行预处理，得到多个目标脑磁波数据，并集合多个目标脑磁波数据得到目标脑磁波数据集；构建训练模型，并根据目标脑磁波数据集对训练模型进行训练，得到分类模型；根据目标脑磁波数据集对分类模型进行优化处理，得到分类优化模型；根据分类优化模型对待分类脑磁波数据进行分类处理，得到癫痫病理数据的分类结果。本发明能代替人工目测阅图，自动对大量的脑磁波数据进行智能检测和分类，实时检测出癫痫样放电的脑磁波数据，为临床做及时地干预，效率高，稳定性强，准确率高。
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公开(公告)号：CN111044483A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911377382.9
申请日：2019-12-27
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577
Abstract: 本发明涉及一种基于近红外光谱的奶油中色素测定方法、系统和介质，方法包括获取多个奶油样品，对所有奶油样品进行近红外扫描，获取每个奶油样品一一对应的原始近红外光谱；对每个奶油样品的原始近红外光谱分别进行预处理，得到每个奶油样品一一对应的目标近红外光谱；将所有奶油样品的目标近红外光谱制作成数据集，构建训练模型，并利用所述数据集对所述训练模型进行训练，得到奶油色素预测模型；利用所述奶油色素预测模型对待测定奶油进行测定，得到色素测定结果。本发明基于近红外光谱，可以有效提取到奶油中的人工色素的成分信息，能对奶油中的人造色素的含量做出快速和可靠地测定，检测效率高，准确率高。
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公开(公告)号：CN109858516A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811583508.3
申请日：2018-12-24
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的火灾和烟雾预测方法、系统及介质，方法包括获取多个包含火灾和烟雾的场景图像样本，并根据所述场景图像样本制作数据集；基于迁移学习方法，采用所述数据集对预先获取的预训练模型进行训练，构建训练好的目标预测模型；根据所述目标预测模型对待测场景图像进行预测，得到所述待测场景图像的预测类别。本发明的火灾和烟雾预测方法无需大量的训练样本，就能够得到较好的学习效果，且训练时间大大缩短，训练成本大大降低，实现对火灾和烟雾的预测类别的更高精度的分类效果，提高目标预测模型对火灾和烟雾的预测类别的预测精度和预测效率，从而方便及时地发现火灾和烟雾警情，避免威胁到人们的生命和财产安全。
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公开(公告)号：CN109784208A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811601328.3
申请日：2018-12-26
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明一种基于图像的宠物行为检测方法，步骤如下：首先通过摄像模块拍摄到多张宠物每种姿势的图像样本，对每张图像样本中的宠物姿势进行标记并归类，以得到包含宠物每种姿势的图像数据集；建立检测模型，设置判误率和迭代训练次数；将图像数据集导入检测模型内，按照S2中预设的迭代训练次数对检测模型进行训练，得到用于检测宠物行为的检测模型；对宠物的行为进行检测时，通过摄像模块拍摄到宠物的场景图像，将拍摄的场景图像输入检测模型中，检测模型将场景图像中的信息进行提取，得到该场景图像属于宠物各类姿势中某一类姿势的概率。本发明提供一种基于图像的宠物行为检测方法，帮助主人随时了解其宠物的状态。
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