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公开(公告)号：CN112200883B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011211100.0
申请日：2020-11-03
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种定量血管内光学相干层析成像方法及系统。该方法包括获取血管内光学相干层析横截面图像，对血管内光学相干层析横截面图像进行灰度化处理以及转化确定极坐标视图；根据成像系统的参数分别计算共焦函数值和灵敏度函数值；根据共焦函数值和灵敏度函数值建立背向散射信号强度随探测深度衰减的模型，得到背向散射信号的理论值；以及确定背向散射信号的测量值；根据理论值和以及对应测量值构造误差函数；对误差函数进行最小化，确定每一极坐标对应的光衰减系数；根据每一极坐标对应的光衰减系数确定光衰减系数空间分布图。本发明定量估计血管横截面上组织光衰减系数的空间分布，增强对不同组织成分的鉴别能力。
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公开(公告)号：CN115240075B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211154588.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 浙江大华技术股份有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及输电线路巡检技术领域，具体涉及一种电力视觉多粒度预训练大模型的构建与训练方法，包括图像修复、图像分类、目标检测、图像描述四个粒度层级的视觉任务；采用多阶段的大模型训练方法，使得模型具有数据挖掘、增量训练和模型进化的功能；其中，第一阶段在海量公开数据集上训练，输出预训练大模型；第二阶段在大量无标签电力场景数据集上进行自监督训练，输出电力视觉多粒度预训练大模型；第三阶段利用大模型针对电力数据集进行隐患图像筛选，大大减轻了人工筛选代价，将隐患图像数据交由人工进行精细化标注，再次输入大模型进行迭代优化，使得视觉预训练大模型更加适配电力场景视觉任务需求。
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公开(公告)号：CN115240075A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211154588.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 山东大学 , 智洋创新科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司温州供电公司 , 华北电力大学(保定) , 浙江大华技术股份有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及输电线路巡检技术领域，具体涉及一种电力视觉多粒度预训练大模型的构建与训练方法，包括图像修复、图像分类、目标检测、图像描述四个粒度层级的视觉任务；采用多阶段的大模型训练方法，使得模型具有数据挖掘、增量训练和模型进化的功能；其中，第一阶段在海量公开数据集上训练，输出预训练大模型；第二阶段在大量无标签电力场景数据集上进行自监督训练，输出电力视觉多粒度预训练大模型；第三阶段利用大模型针对电力数据集进行隐患图像筛选，大大减轻了人工筛选代价，将隐患图像数据交由人工进行精细化标注，再次输入大模型进行迭代优化，使得视觉预训练大模型更加适配电力场景视觉任务需求。
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公开(公告)号：CN112200883A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011211100.0
申请日：2020-11-03
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种定量血管内光学相干层析成像方法及系统。该方法包括获取血管内光学相干层析横截面图像，对血管内光学相干层析横截面图像进行灰度化处理以及转化确定极坐标视图；根据成像系统的参数分别计算共焦函数值和灵敏度函数值；根据共焦函数值和灵敏度函数值建立背向散射信号强度随探测深度衰减的模型，得到背向散射信号的理论值；以及确定背向散射信号的测量值；根据理论值和以及对应测量值构造误差函数；对误差函数进行最小化，确定每一极坐标对应的光衰减系数；根据每一极坐标对应的光衰减系数确定光衰减系数空间分布图。本发明定量估计血管横截面上组织光衰减系数的空间分布，增强对不同组织成分的鉴别能力。
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