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公开(公告)号：CN107633048B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201710834040.X
申请日：2017-09-15
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC: G06F16/535 , G06F16/58
Abstract: 本申请公开了一种图像标注鉴别方法及系统，该方法包括：根据待标注图像集，获取被复制图像集与复制图像集，所述被复制图像集为所述待标注图像集的子集，所述复制图像集为复制所述被复制图像集得到的；分别获取所述被复制图像集对应的已标注被复制图像集与所述复制图像集对应的已标注复制图像集；判断所述已标注被复制图像集与所述已标注复制图像集的相似性是否满足第一预设条件，如果是，则判定图像标注过程存在作弊行为。本发明通过判断已标注被复制图像集与已标注复制图像集的相似性是否满足第一预设条件来判断标注过程中是否存在作弊行为，设定了作弊判定标准，当图像数据量很大时，仍能高效鉴别标注过程中是否存在作弊行为。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107633048A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710834040.X
申请日：2017-09-15
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本申请公开了一种图像标注鉴别方法及系统，该方法包括：根据待标注图像集，获取被复制图像集与复制图像集，所述被复制图像集为所述待标注图像集的子集，所述复制图像集为复制所述被复制图像集得到的；分别获取所述被复制图像集对应的已标注被复制图像集与所述复制图像集对应的已标注复制图像集；判断所述已标注被复制图像集与所述已标注复制图像集的相似性是否满足第一预设条件，如果是，则判定图像标注过程存在作弊行为。本发明通过判断已标注被复制图像集与已标注复制图像集的相似性是否满足第一预设条件来判断标注过程中是否存在作弊行为，设定了作弊判定标准，当图像数据量很大时，仍能高效鉴别标注过程中是否存在作弊行为。
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公开(公告)号：CN109063748B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810777961.1
申请日：2018-07-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的目标检测方法，其包括如下步骤：获取目标原始图像，在所述原始图像上添加标注框；对获得的原始图像进行透视变换，生成透视变换图像；进行标注对齐，将变换后的标注框变为可训练的矩形标注框；使用原始图像对透视变换后的图像进行黑边填充；进行目标检测。本发明针对有效样本稀缺的问题，利用透视变换对已有样本进行增强，自动生成新的高质量的标注图像，从而提高深度神经网络的效果。
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公开(公告)号：CN106780497B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201611063747.7
申请日：2016-11-28
Applicant: 重庆大学 , 中国人民解放军第三军医大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统计信息的器官血管树自动提取方法，包括如下步骤：S1：对腹部CT图像运用水平集进行肝脏分割得到仅包含肝脏部分的图像序列，对图像数据使用一种改进的三维中值滤波的进行去噪处理；S2：在连续多个阈值下，选取血管丰富的连续多帧进行形态学处理并得到二值图像；S3：由连通域个数大小信息定义目标函数值，得到连续多张图像多阈值下，与连通域信息相关目标函数值的多个直方图，进行固定大小的滑动窗口扫描，选取具有峰值最多的阈值区间的加权平均值作为区域生长的一个全局阈值S4：在全局阈值和中心点像素值的相关限制下，使用三维区域生长得到一棵血管树，并通过三维闭操作对血管进行修复或者后期处理。
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公开(公告)号：CN109063748A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810777961.1
申请日：2018-07-16
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06K9/6201 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强的目标检测方法，其包括如下步骤：获取目标原始图像，在所述原始图像上添加标注框；对获得的原始图像进行透视变换，生成透视变换图像；进行标注对齐，将变换后的标注框变为可训练的矩形标注框；使用原始图像对透视变换后的图像进行黑边填充；进行目标检测。本发明针对有效样本稀缺的问题，利用透视变换对已有样本进行增强，自动生成新的高质量的标注图像，从而提高深度神经网络的效果。
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公开(公告)号：CN106780497A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611063747.7
申请日：2016-11-28
Applicant: 重庆大学 , 中国人民解放军第三军医大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统计信息的器官血管树自动提取方法，包括如下步骤：S1：对腹部CT图像运用水平集进行肝脏分割得到仅包含肝脏部分的图像序列，对图像数据使用一种改进的三维中值滤波的进行去噪处理；S2：在连续多个阈值下，选取血管丰富的连续多帧进行形态学处理并得到二值图像；S3：由连通域个数大小信息定义目标函数值，得到连续多张图像多阈值下，与连通域信息相关目标函数值的多个直方图，进行固定大小的滑动窗口扫描，选取具有峰值最多的阈值区间的加权平均值作为区域生长的一个全局阈值S4：在全局阈值和中心点像素值的相关限制下，使用三维区域生长得到一棵血管树，并通过三维闭操作对血管进行修复或者后期处理。
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