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公开(公告)号：CN114419056A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210098869.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种逐步精细的医学图像分割系统，属于图像分割领域，包括输入模块、编码器模块、解码器模块、拼接形变解码器模块、并行注意力机制模块和输出模块；输入模块用于将医学图像输入编码器模块中；编码器模块用于对输入的医学图像进行特征提取；解码模块用于根据提取的特征图获得多尺度的医学图像分割结果；拼接形变解码器模块用于自适应地逐步融合多尺度特征信息，并自适应的选择最佳的感受野，搜索出潜在的不同形状和尺寸的前景目标；并行注意力机制模块用于在特征图中同时引入正注意力和逆注意力，正注意力用于增强前景的相关性特征，逆注意力则逐步挖掘边界信息和增强边界细节；输出模块用于输出分割后的图像结果。
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公开(公告)号：CN114419056B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210098869.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种逐步精细的医学图像分割系统，属于图像分割领域，包括输入模块、编码器模块、解码器模块、拼接形变解码器模块、并行注意力机制模块和输出模块；输入模块用于将医学图像输入编码器模块中；编码器模块用于对输入的医学图像进行特征提取；解码模块用于根据提取的特征图获得多尺度的医学图像分割结果；拼接形变解码器模块用于自适应地逐步融合多尺度特征信息，并自适应的选择最佳的感受野，搜索出潜在的不同形状和尺寸的前景目标；并行注意力机制模块用于在特征图中同时引入正注意力和逆注意力，正注意力用于增强前景的相关性特征，逆注意力则逐步挖掘边界信息和增强边界细节；输出模块用于输出分割后的图像结果。
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公开(公告)号：CN112926572B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110387507.7
申请日：2021-04-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种弱约束的水表读数识别方法，属于人工智能领域，提出了一种基于卷积神经网络的特征提取网络，具有强大的特征提取和表达能力，能够准确提取出大偏移角度、大变化尺度、强光照变换和污渍严重的水表图像中读数区域的特征，实现水表读数区域的准确检测；针对角度偏移绝对值超过90°的水表图像，本发明提出了一种方向预测分支来实现对偏移绝对值超过90°的水表图像的自动纠正和准确识别，尤其是对于反转了180°(倒立)的水表图像尤为有效，而现有的水表识别方法对于这类水表图像是无能为力的。
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公开(公告)号：CN112926572A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110387507.7
申请日：2021-04-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种弱约束的水表读数识别方法，属于人工智能领域，提出了一种基于卷积神经网络的特征提取网络，具有强大的特征提取和表达能力，能够准确提取出大偏移角度、大变化尺度、强光照变换和污渍严重的水表图像中读数区域的特征，实现水表读数区域的准确检测；针对角度偏移绝对值超过90°的水表图像，本发明提出了一种方向预测分支来实现对偏移绝对值超过90°的水表图像的自动纠正和准确识别，尤其是对于反转了180°(倒立)的水表图像尤为有效，而现有的水表识别方法对于这类水表图像是无能为力的。
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