公开(公告)号：CN113870281B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202111090101.9

申请日：2021-09-17

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  李玉春 ,  吴园园 ,  张雨 ,  冯思玲 ,  毋媛媛 ,  冯文龙 ,  吴迪 ,  林聪

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于金字塔机制的遥感影像海洋与非海区域分割方法，所述方法包括下列步骤：获取高分遥感图像，并对所述高分遥感图像进行裁剪，并绘制相对应的海陆分割真值图；将裁剪后的高分遥感图像依次进行分块以及图像刚性变换，并基于变换结果划分训练集以及测试集；建立金字塔机制融合神经网络，将训练集中的数据输入金字塔机制融合神经网络进行学习训练获得海洋与非海区域分割模型；将所述测试集中的数据输入金字塔机制融合神经网络中，得到遥感图像海陆分割结果。

公开(公告)号：CN119356084A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411466689.7

申请日：2024-10-21

Applicant: 海南大学

Inventor： 张雨 ,  徐思捷 ,  黄梦醒 ,  王吉兆 ,  王辰龙 ,  冯文龙

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及安全控制技术领域，尤其涉及一种基于数据时效性的安全控制策略优化方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，计算经验池中每个经验的数据时效性，Ai＝tcurrent‑ti，根据数据时效性计算经验的采样概率，#imgabs0##imgabs1#基于采样概率从经验池中抽取一批经验，利用抽取的经验训练Actor网络和Critic网络；S2，采集当前时间的车辆状态，并将车辆状态输入训练完成的Actor网络，输出得到控制动作；S3，采集车辆控制系统执行所述控制动作后的车辆状态，并将采集的车辆状态和所述控制动作输入训练完成的Critic网络，输出得到安全状态评估结果；S4，基于所述安全状态评估结果调整所述训练完成的Actor网络。本发明利用基于时间特性的采样策略，可以提高在不确定环境下的安全性和稳定性。

公开(公告)号：CN112419403B

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202011374345.5

申请日：2020-11-30

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  冯思玲 ,  邱成浩 ,  冯文龙 ,  张雨 ,  吴迪

IPC: G06T7/70 ,  G06K17/00 ,  G01C11/04 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明提供一种基于二维码阵列的室内无人机定位方法，包括以下步骤：S1、无人机获取并执行起飞指令，通过图像采集组件采集地面图像并对AprilTag进行识别；S2、图像采集组件传输AprilTag信息至上位机，上位机基于AprilTag信息进行世界坐标系转换，获得无人机定位信息及飞机轨迹并进行可视化。本发明在二维码识别方面，采用AprilTag二维码，其复杂程度一般，具有识别错误率低，识别速度快等特点，使得本方法不需要具备很高算力的CPU，仅依靠单个摄像头即可进行定位，并且可在室内取得较好的定位效果。

公开(公告)号：CN118608537A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410871110.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 海南大学

Inventor： 张雨 ,  邹杰 ,  黄梦醒 ,  章志远 ,  周文杰 ,  毋媛媛 ,  冯文龙

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06T5/70 ,  G06T5/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于图像分割技术领域，公开了一种基于种子簇生成的弱监督学习医学图像分割方法及系统。所述的方法包括如下步骤：对若干历史医学图像进行预处理；进行边缘松弛点和前景种子点标注；对每一标注后历史医学图像中的前景种子点进行扩展，得到对应的种子簇集合；获取每一标注后历史医学图像中像素点到种子簇集合的测地距离，并映射得到对应的伪标签；使用深度学习算法，构建对应的医学图像分割模型；采集实时医学图像，并使用医学图像分割模型，对实时医学图像进行图像分割，得到对应的实时图像分割结果。本发明解决了现有技术存在的分割效率低、实用性低、实用性低、分割效果差以及成本投入大的的问题。

公开(公告)号：CN118608286A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410745467.2

申请日：2024-06-11

Applicant: 海南大学

Inventor： 冯文龙 ,  杜丹 ,  汪静 ,  黄梦醒 ,  冯思玲

IPC: G06Q40/04 ,  G06Q50/18 ,  G06F18/2337

Abstract: 本发明属于知识产权交易技术领域，公开了一种基于IPBFT算法的知识产权交易方法及系统。所述的方法包括如下步骤：基于知识产权交易平台，接收知识产权交易请求，并对若干节点进行分组；根据混合信誉机制评分策略，获取若干标准知识产权交易共识组；使用IPBFT共识算法，对知识产权交易请求进行两阶段IPBFT组内共识；两阶段IPBFT组内共识成功后，使用Raft算法，对知识产权交易请求进行组间Raft共识；组间Raft共识成功后，向客户端返回对应的知识产权交易共识结果，并对知识产权交易共识结果进行上链。本发明解决了现有技术存在的共识算法共识效率低、共识技术可用性和性能差以及交易环境安全性和可靠性低的问题。

公开(公告)号：CN117974803A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410062086.4

申请日：2024-01-16

Applicant: 海南大学

Inventor： 徐博 ,  黄梦醒 ,  董依阳 ,  冯文龙 ,  冯思玲 ,  尤佳

IPC: G06T7/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种多传感器融合标定的方法及相关装置。该方法包括如下步骤：获取多传感器数据并进行预处理，所述多传感器数据来源于不同类型的传感器分别采集同一场景的数据；将多种传感器数据输入预设的CNN‑DNN组合模型中进行训练，获得训练结果，将训练结果输入到损失函数中进行损失计算，得到与真实地面值的损失值，基于损失值利用反向传播算法对模型进行参数调优，直至达到迭代次数或损失值满足预测要求，输出训练好的CNN‑DNN组合模型；将待融合的多传感器数据输入至训练好的CNN‑DNN组合模型中，进行多传感器数据的实时标定。本发明可以有效地融合和处理多种传感器数据，实现端到端学习，并提取高级特征以完成标定任务。

公开(公告)号：CN117876445A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410152162.0

申请日：2024-02-03

Applicant: 海南大学

Inventor： 张雨 ,  倪泽昊 ,  黄梦醒 ,  刘娜娜 ,  毋媛媛 ,  冯文龙

IPC: G06T7/33 ,  G06T7/00 ,  G06T3/147 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于Transformer和ConvNet融合模型的无监督MRI图像配准算法及系统，该方法包括以下步骤：S1，将MRI图像进行预处理；S2，通过预先训练得到的融合模型提取预处理后的MRI图像中的形变场，所述融合模型包括并行的Transformer子网络和ConvNet子网络；S3，将移动图像与得到的形变场输入空间变换网络中，得到配准后的图像。本发明可有效地不同的二维或者三维图像进行快速配准，既利于医学图像的后续融合分割等处理，还有利于辅助医生能够更好的了解随访病人的身体变化状况，精准判断身体的患病区域变化情况。

公开(公告)号：CN113362350B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202110846744.5

申请日：2021-07-26

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  李玉春 ,  张雨 ,  冯文龙 ,  冯思玲

IPC: G06T7/11

Abstract: 本申请提供了一种癌症病历图像的分割方法、终端设备和计算机可读存储介质，获取待识别癌症病历DWI图像；将待识癌症病历DWI图像输入至预先训练的癌症区域分割模型，分别分割出待识别癌症病历DWI图像中的癌症区域和非癌症区域；其中，癌症区域分割模型是采用标记的不同尺度的癌症病历DWI图像样本对改进的神经网络进行训练得到的，改进的神经网络包括注意力网络；该方法可以采用一个模型快速分割出癌症和非癌症区域，减少了操作，提高了识别的效率。另外，该方法采用了改进的神经网络，识别准确率高。

公开(公告)号：CN113792640B

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202111044073.7

申请日：2021-09-07

Applicant: 海南大学

Inventor： 黄梦醒 ,  曾莉荣 ,  冯思玲 ,  毋媛媛 ,  李玉春 ,  冯文龙 ,  张雨 ,  吴迪 ,  吴园园

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/30 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于DenseNet的海洋遥感图像噪声识别方法，包括步骤：获取海洋遥感图像，对海洋遥感图像进行多尺度特征提取，通过提取浅层特征的信息构建噪声图像数据集；对海洋遥感图像信息进行分析，将海洋遥感图像使用高频分解进行预处理；对DenseNet网络进行改进，增加网络底层的语义信息并与高级语义信息进行融合，形成一个新的特征增强块；将步骤S103所获得的特征增强块改进为Dense Block模块，在其网络结构中增加密集连接的密集块，再将形成的新的网络输入到注意力机制网络中；将改进后的Dense Block模块与DenseNet网络进行结合，获得海洋遥感图像识别后的噪声图像。所述方法具有计算复杂度低、去噪时间短、效果好的优点。

公开(公告)号：CN116257697A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310229536.X

申请日：2023-03-10

Applicant: 海南大学

Inventor： 冯文龙 ,  张兴浩 ,  黄梦醒 ,  张雨

IPC: G06F16/9536 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明提供一种融合新颖度的多领域内容推荐方法和系统，本发明基于BiasSVD模型优化分解用户项目评分矩阵，加入新颖度因子预测用户评分矩阵，缓解传统模型因数据稀疏而造成的推荐效果不理想等问题；基于用户特征信息计算相似度，解决传统推荐算法过度依赖历史数据导致冷启动问题，也使得推荐结果更贴近真实评分，提高了推荐准确度；引入用户之间的新颖度关系，提高传统协同过滤推荐算法推荐结果的新颖性。本申请公开的方法能够缓解评分数据稀疏的问题，且能提升推荐结果的新颖性，使得推荐结果不会过于单一从而造成用户审美疲劳。