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公开(公告)号：CN112001432A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010806097.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法。该方法根据贝叶斯原理，建立匹配图像A与B之间的引导匹配策略模型、建立图像A与B中所在邻域内向量长度比及其夹角之间的软指派表达式并依据邻域拓扑加权一致性进行平滑性判断以及根据两幅图像中所选择的向量的长度比和其夹角以及多尺度K邻域的方法构造寻求最小代价的数学模型。本发明的图像匹配方法在精度、召回和F值这三个指标方面表现较好，因此本发明图像匹配方法具有良好的应用前景，可应用于三维重建和快速地实现无人机遥感图像的拼接等领域中。
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公开(公告)号：CN110111285A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910400460.6
申请日：2019-05-14
Applicant: 福建农林大学 , 福建医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶锥规划的腔内动脉支架动力特性评价方法，包括以下步骤：步骤S1：进行动脉支架标记自动检测；步骤S2：进行动脉支架标记匹配；步骤S3：基于二阶锥规划方法对动脉支架标记进行三维重建；步骤S4：对动脉支架进行动力特性评价。本发明通过系统、严谨的分析来研究腔内支架三维运动特性，建立腔内支架机械动力特性模型，获取腔内支架动力特性评价，以期能早期发现支架本身的缺陷和故障。
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公开(公告)号：CN112489098B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011461803.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法。该方法包括步骤：步骤1：根据SIFT方法得到初始匹配集合c；步骤2：通过改进的OANet网络对输入数据进行处理从而得到匹配对为正确匹配的概率；步骤3：对步骤2得到的结果通过加权8点算法进行计算得到本质矩阵；步骤4，根据本质矩阵信息得到准确的相机姿态（旋转和平移）。本发明的网络能够有效地剔除异常值（离群点），同时估计成图像对的相机姿态。本发明的一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法在mAP5°方法取得很大的提升。
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公开(公告)号：CN114398972A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210018929.1
申请日：2022-01-07
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联合表示注意力机制的深度学习图像匹配方法。包括以下步骤：步骤1、使用SIFT算法和NN匹配算法建立初始匹配集；步骤2、利用改进的网络JRA‑Net进行误匹配剔除，得到匹配为内点的概率集；步骤3、将步骤2输出的概率集视为权重集，利用加权8点算法估计本质矩阵；步骤4、通过本质矩阵回归准确的相对姿态（旋转和平移）。本方法通过联合表示注意力机制的相关理论知识以及在室内外公开数据集上的大量实验说明了本方法具有高精度，高效率和高鲁棒性的特点，可广泛应用于三维重建，遥感图像拼接、即时定位与地图构建等计算机视觉任务中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115457009A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211171081.2
申请日：2022-09-24
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明提出一种基于Transformer和卷积神经网络的三维医学图像分割方法，包括以下步骤：步骤S1：对原始医学图像的标签图的边缘进行逐类提取；步骤S2：对原始医学图像的原图、标签图和标签图的边缘图像进行随机翻转、旋转和缩放处理；步骤S3：将处理后的图像输入医学图像分割模型进行各类组织器官的分割；所述医学图像分割模型是由训练集数据经过标签图的边缘提取后再对原图、标签图和标签图边缘图像随机翻转、旋转和缩放处理后产生的图像数据在基于Transformer和卷积神经网络的结合形态结构学习的网络模型进行训练获得。应用该技术方案可实现增强最终分割结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112001432B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010806097.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法。该方法根据贝叶斯原理，建立匹配图像A与B之间的引导匹配策略模型、建立图像A与B中所在邻域内向量长度比及其夹角之间的软指派表达式并依据邻域拓扑加权一致性进行平滑性判断以及根据两幅图像中所选择的向量的长度比和其夹角以及多尺度K邻域的方法构造寻求最小代价的数学模型。本发明的图像匹配方法在精度、召回和F值这三个指标方面表现较好，因此本发明图像匹配方法具有良好的应用前景，可应用于三维重建和快速地实现无人机遥感图像的拼接等领域中。
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公开(公告)号：CN108921871A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810610626.2
申请日：2018-07-27
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06T7/231
Abstract: 本发明公开一种基于全局贪婪搜索的鲁棒模型拟合方法，具体为：设置数据集，初始化参数；使用label来获取类标为m的第m个模型实例的内点；根据全局贪婪搜索的采样方法在 及输入数据 上生成模型假设 或根据HMSS的采样方法在label中类标为0的数据上生成模型假设；根据模型假设及label来获得新的label；融合最近生成的 个模型假设来得到 模型假设，然后用 模型假设来获得新的label;输出已生成的 个模型假设，并根据输出已生成的 个模型假设，对图像进行分割，完成模型拟合。本发明从内点中选取数据子集来生成更准确的初始模型假设，可应用于单应性矩阵估计、基本矩阵估计、两视图平面分割和运动分割等计算机视觉任务。
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公开(公告)号：CN105678495A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610031879.5
申请日：2016-01-19
Applicant: 福建农林大学
CPC classification number: G06Q10/0833 , G06Q50/28
Abstract: 一种基于智能移动终端的实时物流监控系统，其特征在于：包括智能终端、数据库、信息查询模块、物流地理位置追踪系统及数据管理维护系统。通过联合计算机存储、图象处理与分析技术及无线通讯技术，利用移动终端设备实现多信息可选的高精度、高效率的物流查询、定位、追踪系统。
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