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公开(公告)号：CN111640068B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN201910157657.1
申请日：2019-03-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种图像曝光度的无监督自动化校正算法，包括以下步骤：(1)将待校正图像的亮度通道作为最优S曲线估计网络的输入；(2)网络根据输入图像进行无监督训练，得到输入图像的最优S曲线和校正后的图像亮度通道；(3)对图像色彩通道进行成比例校正，与亮度通道进行合并得到校正后图像。该方法对测试图像进行针对性训练，可较好地克服现有校正方法泛化能力弱的问题，满足实际应用对图像曝光度校正的要求，在无参考的情况下对实地采集的真实图像进行曝光度校正。
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公开(公告)号：CN118229557A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410306008.4
申请日：2024-03-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于几何正则化的神经辐射场的训练加速方法，先通过热身训练建立光度损失函数，经过第一阶段的训练后获得粗糙场景面片模型，再经过第二阶段训练得到带镜面反射和漫反射纹理的精化场景面片模型，便于在移动端进行光栅化渲染。除了经典的光度损失函数外，两阶段训练中均引入了重要的几何正则模块，第一阶段引入了密度正则项，第二阶段引入了几何位置正则化项和几何特征正则化项。这些正则化项帮助网络更好更快地收敛而不需要额外输入的先验信息。与现有技术相比，本发明具有几何结构好、渲染速度快、支持移动端渲染等优点。
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公开(公告)号：CN112115830B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010945655.1
申请日：2020-09-10
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于比特域特征提取的目标分布式融合识别方法，用于边缘设备和边缘域融合中心中，方法包括以下步骤：1)从多种边缘设备中获取感知信号；2)获取预先构建并训练好的深度神经网络，根据预设的部署规则，拆分深度神经网络，并部署到多种边缘设备和边缘域融合中心中，获得分布式神经网络架构；边缘设备中部署的深度神经网络通过对输出信号进行比特域特征提取，生成比特域特征向量，从而进行数据传输3)载入感知信号，获取目标识别结果。与现有技术相比，本发明可在边缘设备上对目标信号进行预处理，并得到量化压缩后的比特域特征，进行数据传输，缓解云中心的计算存储压力和网络带宽压力，并提高目标识别过程的响应速度。
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公开(公告)号：CN113298905B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110591980.7
申请日：2021-05-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于基础材料分解的多能谱CT重建方法及计算机可读介质，其中多能谱CT重建方法包括：步骤1：获取由SS‑SXCT方法或CSXCT方法的测量数据；步骤2：获取基于基础材料分解BMD重构基础材料组分的系数图像和基础材料的质量衰减系数；步骤3：重建出多能谱CT图像。与现有技术相比，本发明具有重建图像质量好、图像伪影低等优点。
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公开(公告)号：CN114373104A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111521800.4
申请日：2021-12-13
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06T7/11
Abstract: 本发明涉及一种基于动态聚合的三维点云语义分割方法，该方法通过构建包括采样模块、级联的动态聚合模块构成的编码器和特征传播模块构成的解码器的三维点云语义分割模型，通过动态聚合模块对采样模块输出的点云数据进行特征动态聚合输出特征图，并通过特征传播模块传输至全连接层，输出类别。与现有技术相比，本发明具有语义分割精度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113990344A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111004878.9
申请日：2021-08-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于声纹特征的多人语音分离方法、设备及介质，该方法包括：S1：获取目标说话人的声纹特征Xref以及对混合音频采用短时傅里叶变换提取其频谱特征Xmix；S2：通过拼接混合音频的频谱特征Xmix与目标说话人的声纹特征Xref得到参考声纹特征的频谱特征X′mix，并将频谱特征X′mix输入到用于捕获低级别音频特征的扩张卷积层，得到语音分离模型的输入特征Xinput；S3：通过基于语音分离模型获取频谱掩膜，并将其与混合音频的频谱特征Xmix相乘，得到预测出的目标说话人的纯净音频的频谱；通过参考混合音频的相位谱并结合短时傅里叶逆变换，得到预测出的目标说话人在时域上的纯净音频。与现有技术相比，本发明具有语音分离精度高的优点。
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公开(公告)号：CN113762349A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110916982.9
申请日：2021-08-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向海洋生物的轻量化混叠稠密网络分类方法和系统，包括获取海洋生物图像，并载入预先建立并训练好的混叠稠密网络模型中，获取分类结果；混叠稠密网络模型为卷积神经网络，该卷积神经网络中设有密集块，密集块包括多个混叠网络单元，多个混叠网络单元通过密集连接的方式连接，混叠网络单元包括依次连接的第一分组卷积层、批正则化层、通道混叠层、深度可分离卷积层、第二分组卷积层和串接层，串接层分别连接混叠网络单元的输入和第二分组卷积层的输出，串接层的输出连接有线性整流函数。与现有技术相比，本发明具有能获取更多有用的信息，减少模型的参数，实现信息的融合，在提高网络分类精度的同时加快网络训练速度等优点。
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公开(公告)号：CN112190709A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011163644.4
申请日：2020-10-27
Applicant: 上海市东方医院(同济大学附属东方医院)
IPC: A61K45/00 , A61K45/06 , A61P1/02 , A61P9/00 , A61P9/10 , A61P29/00 , A61K31/436 , A61K31/337
Abstract: 细胞通讯网络因子5(CCN5,别名WISP‑2,CTGFL,CT58)是基质细胞蛋白CCN家族中的一员，表达在构成血管的各种细胞和其他组织细胞中。在本专利中证明血管内皮和平滑肌细胞CCN5对损伤血管新生内膜增生发挥不同作用，内皮细胞CCN5可能通过结合整合素信号通路及其他机制促进损伤后内皮细胞修复抑制内膜增生，还可能通过旁分泌调节平滑肌细胞功能抑制新生内膜增生；而平滑肌CCN5可能通过Filamin A或Thymosin beta 4或其他机制调控血管平滑肌细胞功能抑制新生内膜增生；另外，重组CCN5蛋白还可抑制血小板聚集作用。本发明提供了CCN5基因、CCN5蛋白、CCN5活性多肽或其促进剂的用途，用于制备组合物或制剂，所述组合物或制剂用于治疗冠心病介入治疗术后血管再狭窄等心血管疾病。
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公开(公告)号：CN103996192B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410199362.8
申请日：2014-05-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明所示的基于高质量自然图像统计量学习模型的无参考图像质量评价方法：首先从高质量自然图像的第一图像块中学习多元高斯模型所对应的参数；对于测试图像，先将其分割成等大小的第二图像块，并提取每一个第二图像块的多元高斯模型；使用巴氏距离确定多元高斯模型之间的距离，从而确定失真图像质量块的质量；利用视觉显著性线性加权所有失真图像块的质量，最终得到测试图像的客观评价分数，其可较好地克服了现有评价方法泛化能力弱的问题，满足实际应用对无参考图像质量评价方法的要求。
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公开(公告)号：CN103984920A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410172494.1
申请日：2014-04-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示与多特征点的三维人脸识别方法，步骤(一)在尺度空间中提取三维人脸扫描数据中的特征点并对其进行描述；步骤(二)根据步骤(一)中确定的待测人脸的三维数据特征构建三维人脸数据库；步骤(三)运用步骤(一)提取得到待测人脸的特征描述算子集合，在步骤(二)中所确定的三维人脸数据库比较以确定待测人脸身份的方法。本发明所示的三维人脸识别方法选取固定列数的特征描述算子构建子字典，并进行稀疏滤波，从而提高识别效率与精确度，可用于对身份识别有严格要求的场合，解决了三维人脸扫描数据中存在的人脸部分缺失、表情变化大、面部被遮挡等问题。
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