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公开(公告)号：CN118692088B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411170640.7
申请日：2024-08-26
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明提供一种面向图像区域多标注的标签融合生成方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法以同一张图像的多个标注标签图像为输入，这些标签可能源自不同标注者且包括区域强标注、矩形框标注、椭圆标注等多种类型。方法首先构建标注评估数据集，并对每个标注者进行能力评估。通过中智信息刻画，计算每个标注者的标注能力，包括隶属度、不确定性度和非隶属度。接着，计算图像各像素点的标签概率图，融合不同标注信息生成最终标签概率图。该标签概率图可用于模型训练时的损失计算，有效降低标注偏差，提升模型的性能和泛化能力。此方法通过多源标注信息融合，优化了图像标注的准确性，并增强了模型训练的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118628724A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411109960.1
申请日：2024-08-14
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/24
Abstract: 本发明提供一种基于弱标签数据的图像兴趣区域提取方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取数据集；通过最小外接旋转矩形框标注图像样本中的兴趣区域标签，得到旋转矩形掩码图；对图像样本进行多尺度缩放，得到不同尺度的图像样本；将不同尺度图像样本输入至图像分割模型进行训练，输出兴趣区域预测图；将兴趣区域预测图映射至所属图像样本中旋转矩形框长短边方向一致的矩形区域，得到旋转矩形映射估计特征图；计算图像样本的损失值；在损失值大于预设损失值的情况下，调整图像分割模型的超参数，重复训练；利用训练后的图像分割模型提取待检测图像的图像兴趣区域。在不降低识别准确性的同时，有效降低标注成本。
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公开(公告)号：CN118628724B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411109960.1
申请日：2024-08-14
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/24
Abstract: 本发明提供一种基于弱标签数据的图像兴趣区域提取方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取数据集；通过最小外接旋转矩形框标注图像样本中的兴趣区域标签，得到旋转矩形掩码图；对图像样本进行多尺度缩放，得到不同尺度的图像样本；将不同尺度图像样本输入至图像分割模型进行训练，输出兴趣区域预测图；将兴趣区域预测图映射至所属图像样本中旋转矩形框长短边方向一致的矩形区域，得到旋转矩形映射估计特征图；计算图像样本的损失值；在损失值大于预设损失值的情况下，调整图像分割模型的超参数，重复训练；利用训练后的图像分割模型提取待检测图像的图像兴趣区域。在不降低识别准确性的同时，有效降低标注成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118692088A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411170640.7
申请日：2024-08-26
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明提供一种面向图像区域多标注的标签融合生成方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法以同一张图像的多个标注标签图像为输入，这些标签可能源自不同标注者且包括区域强标注、矩形框标注、椭圆标注等多种类型。方法首先构建标注评估数据集，并对每个标注者进行能力评估。通过中智信息刻画，计算每个标注者的标注能力，包括隶属度、不确定性度和非隶属度。接着，计算图像各像素点的标签概率图，融合不同标注信息生成最终标签概率图。该标签概率图可用于模型训练时的损失计算，有效降低标注偏差，提升模型的性能和泛化能力。此方法通过多源标注信息融合，优化了图像标注的准确性，并增强了模型训练的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118822305A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410869426.4
申请日：2024-07-01
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种沿海地区的社会生态系统恢复力评估方法及系统，通过获取评估沿海地区的社会恢复力的社会经济和环境指标，并经过模糊层次分析算法对社会经济和环境指标整合得到人类恢复力指数，将环境危害进行加权得到危害强度指数，根据人类恢复力指数和危害强度指数确定社会恢复力指数，选取物理指标和生物指标并确定生态恢复力的相对权重，基于生态恢复力的相对权重整合物理指标和生物指标计算物理恢复力指数、生物恢复力指数，物理恢复力指数和生物恢复力指数整合生态恢复力指数，对人类恢复力指数、社会恢复力指数和生态恢复力指数融合得到沿海地区的社会生态系统恢复力指数，提升了沿海地区的社会生态系统恢复力评估的精确度和有效性。
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公开(公告)号：CN118337992A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410529757.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N19/139 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/147 , H04N19/52
Abstract: 本发明提供一种帧内块复制快速编码方法及装置，涉及编码技术领域，方法包括：获取当前编码单元；判断当前编码单元是否为首次预编码，若是，通过帧内块复制搜索算法确定首次预编码的最优块矢量，保存首次预编码的块矢量集合；否则，搜索首次预编码时保存的块矢量集合或者上一次预编码时保存的块矢量集合，将块矢量集合中率失真值最小的块矢量确定为最优块矢量，并保存本次预编码的块矢量集合；根据最优块矢量，对当前编码单元进行编码。在本发明中，利用在相同位置相同大小的编码单元多次预编码之间具有的相关性，非首次预编码时，充分利用首次预编码或者上一次预编码的结果来确定最优块矢量，在保证编码效率的前提下，降低了编码的复杂度。
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公开(公告)号：CN119131351A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411152172.0
申请日：2024-08-21
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明提供内窥镜病灶区域感知的分层多尺度特征归并融合分析方法，涉及医学影像处理技术领域。方法包括：通过内窥镜设备获取人体内部影像数据(如呼吸道、消化道)，采用U型网络架构，以P2T网络为骨干网络提取不同尺度的特征图；通过非均衡信息聚合模块(NBIA)逐级融合相邻层特征；利用多尺度信息聚合模块(MIA)进一步提取并融合多尺度特征；通过多层监督机制生成不同尺度的预测信息，最终完成病灶区域的智能感知与提取。本发明提高了病灶检出率，优化了多尺度特征的提取与融合，增强了模型的稳定性和训练效果，可有效辅助内窥镜检查中病灶区域的精准识别。
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公开(公告)号：CN118972640A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410982469.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/44 , H04N21/4402 , G10L19/00 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于语义像素库的屏幕内容的编码方法及装置，涉及数据压缩技术领域，方法包括：按照预设规则建立语义像素库；采用第一无损编码方案，对语义像素库进行编码；获取屏幕内容；提取屏幕内容中每一帧图像的语义信息；通过第二无损编码方案对语义信息进行编码，通过屏幕内容编码方案对非语义信息进行编码；通过语义像素库对语义信息进行重建，通过屏幕内容编码方案对非语义信息进行重建；输出当前帧图像的码流，直到完成所有帧图像编码。通过不同的编码方案分别对语义信息和非语义信息进行编码；以及通过不同的重建方案分别对语义信息和非语义信息进行重建，提高了编码效率。降低了编码的复杂度。
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