-
公开(公告)号：CN111243060B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010014980.6
申请日：2020-01-07
Applicant: 复旦大学
Inventor： 张文强
IPC: G06T11/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于手绘图的故事性文本生成方法，包括步骤：1)获取手绘图图像特征；2)基于Transformer结构级联，根据手绘图图像特征捕获手绘图主体，并根据捕获的手绘图主体生成图像描述；3)利用图像描述生成叙事性小故事。与现有技术相比，本发明具有有效获取故事的主体要和手绘图的内容的关联性，且使用者可直接操控内容的生成，可加速模型训练等优点。
-
公开(公告)号：CN109583331B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811356765.3
申请日：2018-11-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为基于深度学习的人手腕脉口位置精准定位方法。本发明的基本步骤为：对多人进行手部图片采样，并对样本图片进行处理，得到手部二值图和脉口坐标，作为深度学习模型的训练数据；接着对训练集进行监督式学习，得到泛化的深度学习模型；然后，根据拍摄到的手部图片，分别进行白平衡、转换到HSV色彩空间、Mean Shift颜色聚类、根据皮肤颜色提取二值图、对二值图进一步处理，得到手的轮廓；将处理好的二值图作为输入，放进预先训练好深度学习模型里，即得到手腕脉口点在图片上的坐标。本发明方法能以较高的精度找到人手腕的脉口位置，为机器人进行中医脉诊提供实时的视觉定位。
-
公开(公告)号：CN109558877B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN201811220587.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/30 , G06T5/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于视频分析技术领域，具体为一种基于KCF的海上目标跟踪算法。本发明算法包括：（1）图像预处理：主要是对图像的去噪和去雾，获取质量较好的海面图像；（2）目标检测：海天线提取，通过改进的DPM算法获取目标位置；（3）目标跟踪：通过改进的KCF算法，对目标进行轨迹预测，实现有遮挡场景下的多目标跟踪。本发明综合不同图像处理方法性能差异，形成一套能够同时满足时间和准确率要求的算法，可在有限的计算资源下，保证较高的准确率，并实时的进行分析，极大的提高了遮挡场景下的目标跟踪成功率。
-
公开(公告)号：CN111369623B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010124994.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 复旦大学
Inventor： 张文强
IPC: G06T7/73 , G06T7/62 , G06T7/187 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/00 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习3D目标检测的肺部CT图像识别方法，包括以下步骤：S1：CT图像预处理；S2：生成图像样本，构建设定尺寸数据块的训练集；S3：构建3D目标检测模型；S4：训练3D目标检测模型；S5：利用训练好的3D目标检测模型，检测得到待识别物的坐标和尺寸，与现有技术相比，本发明具有假阳性率低、对数据噪音容忍性好且模型鲁棒性强等优点。
-
公开(公告)号：CN115035139A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110236690.0
申请日：2021-03-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生成式对抗网络的舌下脉络分割方法，用于对舌下脉络图像进行分割得到不包含噪声点且保持脉络的自然连接性的脉络分割结果，其特征在于，包括如下步骤：对舌下脉络数据集预处理得到预处理数据集；构建包括分割生成器以及判别器的生成式对抗网络模型；其中，分割生成器对训练集分割得到多个尺度不同的初始分割掩膜，判别器对初始分割掩膜判别得到初始分割掩膜真假的概率特征向量；对对抗网络模型训练优化得到应用对抗网络模型，并将其中的分割生成器作为分割网络模型，将舌下脉络图像输入分割网络模型进行分割得到脉络分割结果。通过本发明的分割方法可以有效解决舌下脉络分割结果自然连接性被破坏、产生干扰细小像素等问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114387170A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011116700.9
申请日：2020-10-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种改善修补区域边缘不连贯现象的图像修补方法，属于计算计视觉中的图像修复领域，该方法包括：数据集的预处理、网络模型的构建、网络模型的优化、网络模型的筛选和修复待修复的残缺图像，其中网络模型的构建主要分为利用图像多分辨率信息和软性注意力机制的生成网络模型的构建和进行判别的相对判别网络模型的构建。本发明可以自动且有效地将去缺陷图片进行修复，相比于以往的方法，修复后的图像纹理更具有连贯性，画面内容更具有细节性，整体的视觉效果更加的逼真。
-
公开(公告)号：CN114096089A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111336148.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种电子控制器分体式结构及其强度仿真方法，包括竖板，所述竖板的顶部和底部沿前后方向一体成型有连接件，所述连接件远离竖板的一侧设置有安装板，所述安装板相互靠近一侧的正面和背面沿左右方向嵌设有卡扣，所述卡扣上卡接有卡槽，所述卡槽的表面设置有与竖板配合使用的护板，本发明通过设计三块分体式卡扣结构，在保证结构强度的同时，降低了材料成本，同时提高了工艺装配效率，同时采用实体网格形式对卡扣结构进行划分，同时对接触面与目标面进行映射细化切割，实现接触面与目标面节点位置及数量的一一对应，最后基于实际边界对接触节点与目标节点进行对应方向的自由度耦合，以真实模拟实际边界连接形式。
-
公开(公告)号：CN113647939A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110988589.0
申请日：2021-08-26
Applicant: 复旦大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/107 , A61M21/02
Abstract: 本发明涉及一种针对脊柱退行性疾病的人工智能康复评估与训练系统，包括：脊柱运动评估子系统，接收现场拍摄的患者康复训练过程中的图像，对进行中医引导书康复训练前后的患者的颈椎、腰椎的关节活动度进行测量；姿态识别纠正子系统，将患者正在练习的动作进行实时的识别和分类，在患者训练过程中进行实时训练评估，并在患者完成整套训练动作后进行训练评估；背景音乐推荐子系统，提供用于患者康复训练过程中的辅助治疗的音乐；生理信号监测子系统，实时监测患者康复训练时的心率和呼吸速率，对患者的健康状况进行监控。与现有技术相比，本发明具备较强的便携性、易操作性，可满足患者远程居家自我康复训练。
-
公开(公告)号：CN113608234A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110870991.9
申请日：2021-07-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供了一种城市数据采集系统，包括：移动载体；多平台移动测量模块，设置在移动载体中，包括用于获取激光点云数据的三维激光扫描仪、用于获取影像数据的CCD摄像机、用于配合获取组合定位定姿数据的定位模块以及微电脑控制器；标定板，设置在移动载体中，用于对三维激光扫描仪的坐标系和CCD摄像机的坐标系的空间一致性进行约束，并通过标定算法计算得到三维激光扫描仪和CCD摄像机的标定参数，其中，定位模块包括用于获取定位数据的北斗导航单元和用于获取姿态数据的惯性测量单元，微电脑控制器中还具有立体显示模块进行立体显示，微电脑控制器中还具有车载移动测量模块优化来得到最优标定参数。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
96
records
(took 0.035 seconds)
