公开(公告)号：CN109751998A

公开(公告)日：2019-05-14

申请号：CN201910032356.6

申请日：2019-01-14

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李国权 ,  耿恩绪 ,  姚凯 ,  林金朝 ,  庞宇

IPC: G01C21/16

Abstract: 本发明提供了一种基于动态时间规整的运动模式识别方法，离线阶段用惯性测量单元采集不同运动模式下的惯性数据，并对数据进行单周期分割生成运动模式模板。在线阶段采用动态时间规整算法生成人体运动模式分类器。本发明无需人工提取运动特征，避免了因特征选择不当带来的分类误差，并且计算简单，对便携式设备友好。

公开(公告)号：CN112750117A

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN202110055273.6

申请日：2021-01-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李国权 ,  姚凯 ,  林金朝 ,  黄正文 ,  庞宇

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的血液细胞图像检测与计数方法，属于医学图像处理领域，包括：将获取的血液细胞图像数据集分为训练集、验证集、测试集，采用Mosaic算法对血细胞图像数据集进行增强；将图像输入CSPDarkNet53网络得到多个特征图，传入Neck网络提取融合特征；使用改进的YOLOv4对象检测算法对血液细胞图像进行预测；对预测边框进行置信度得分排序，通过非极大值抑制算法得出最后显示的预测边框；然后通过使用细胞的预测标签来对血液细胞计数；采用KNN和DIOU对检测模型的预测结果进行再次验证，消除血小板重复检测的问题。本发明实现了对血细胞准确快速地检测与计数，具有重大的实际应用价值。