一种基于超分-yolo网络的小目标检测方法

    公开(公告)号:CN116245860A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310255946.1

    申请日:2023-03-16

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于超分‑yolo网络的小目标检测方法,以yolo网络作为基础网络架构,与超分模块相结合并加入位置注意力机制、自注意力机制以及引入递归空洞卷积模块,包括以下步骤;步骤一、采集图像并对图像进行预处理生成原图;步骤二、以超分拟合网络与经过改进后的yolo目标识别网络联接,构成超分‑yolo网络模型,对原图处理并输出分辨率更高的超清图像,再对该超清图像进行提取特征、目标框回归分类与物体检测识别等操作,得到被识别的图像,形成训练用数据集;步骤三、训练小目标物体检测模型;步骤四、将训练好的模型用于小目标物体检测;本发明可以通过更大的感受野获取更多的物体特征信息,应用于小目标检测时,可以有效实现小物体的提取。

    基于图像融合的遮挡目标数据采集与姿态识别的方法

    公开(公告)号:CN116030316A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202211680663.3

    申请日:2022-12-26

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于图像融合的遮挡目标数据采集与姿态识别的方法。包括图像随机融合生成特定数据集和利用模板点云信息进行网格下采样并配准得到目标姿态。通过图像融合方式生成特定目标的遮挡数据集,减少人工采集图像成本;通过统计图像融合过程中不同目标数据量,保证图像融合均衡性,进行动态数据集补充,保证不同目标数据量的平衡,减小检测器的过拟合程度;通过网格下采样、设定阈值等方法减小点云配准过程的计算量,最后计算横偏角得到目标姿态;由此提出遮挡目标检测与姿态识别方法。本发明可以识别严重遮挡目标,并且得到目标的姿态,实现高效率遮挡目标图像融合与姿态识别,具有非常高的工程应用价值。

    一种用于模拟肝癌环境的脱细胞化支架模板

    公开(公告)号:CN111349598A

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN202010233515.1

    申请日:2020-03-30

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于模拟肝癌环境的脱细胞化支架模板,其是先将新鲜动物肝脏切片经过脱细胞化,以保持原有的网状结构与肌原蛋白,然后将肝细胞LO2和肝癌细胞HepG2共同种植于肝脏脱细胞化支架(DECM)模板上,以模拟肝脏肿瘤病变的实际体内环境。本发明所得脱细胞化支架模板安全无毒、生物相容性好、价格低廉,便于操作,在其体系中引入待测试的磁性靶向药物载体,可精确地模拟药物在体内对肝癌的治疗,减少实验动物的过度使用并有效降低科研成本。

    一种用于模拟肝癌环境的脱细胞化支架模板

    公开(公告)号:CN111349598B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202010233515.1

    申请日:2020-03-30

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于模拟肝癌环境的脱细胞化支架模板,其是先将新鲜动物肝脏切片经过脱细胞化,以保持原有的网状结构与肌原蛋白,然后将肝细胞LO2和肝癌细胞HepG2共同种植于肝脏脱细胞化支架(DECM)模板上,以模拟肝脏肿瘤病变的实际体内环境。本发明所得脱细胞化支架模板安全无毒、生物相容性好、价格低廉,便于操作,在其体系中引入待测试的磁性靶向药物载体,可精确地模拟药物在体内对肝癌的治疗,减少实验动物的过度使用并有效降低科研成本。

    基于图像融合的遮挡目标数据采集与姿态识别的方法

    公开(公告)号:CN116030316B

    公开(公告)日:2025-05-20

    申请号:CN202211680663.3

    申请日:2022-12-26

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于图像融合的遮挡目标数据采集与姿态识别的方法。包括图像随机融合生成特定数据集和利用模板点云信息进行网格下采样并配准得到目标姿态。通过图像融合方式生成特定目标的遮挡数据集,减少人工采集图像成本;通过统计图像融合过程中不同目标数据量,保证图像融合均衡性,进行动态数据集补充,保证不同目标数据量的平衡,减小检测器的过拟合程度;通过网格下采样、设定阈值等方法减小点云配准过程的计算量,最后计算横偏角得到目标姿态;由此提出遮挡目标检测与姿态识别方法。本发明可以识别严重遮挡目标,并且得到目标的姿态,实现高效率遮挡目标图像融合与姿态识别,具有非常高的工程应用价值。

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