公开(公告)号：CN116363318A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310472613.4

申请日：2023-04-27

Applicant: 西安电子科技大学广州研究院

Inventor： 李军 ,  黄继来 ,  赵安辉 ,  毛雨蒙 ,  林国清 ,  罗楚瑶

IPC: G06T17/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V20/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及医疗科技技术领域，具体的说是基于结直肠单目内窥镜视频的一种腔体三维重建方法，重建方法包括以下步骤：S1、结直肠单目视频获取：直接使用医用内窥镜获取结直肠检测单目视频；S2、关键帧选取及位姿计算：将单目视频图像输入到预先建立好的关键帧选择网络进行关键帧选取，使用深度循环优化器计算对应关键帧的位姿；S3、投影三维特征体：将处理后的关键帧图像提取层次特征，并将特征反向投影到三维特征体；S4、图像特征量计算：根据三维特征体中的可见性权重，将不同视图的特征进行平均得到图像特征量；S5、三维重建：使用稀疏3D卷积处理图像特征量获得3D几何特征，使用GRU融合模块将当前3D几何特征与先前片段重建的隐藏态融合并进行状态更新、几何特征更新，多级处理获得三维重建结果。

公开(公告)号：CN116168299A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310265059.2

申请日：2023-03-17

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 沈飞廉 ,  权义宁 ,  林国清 ,  宋建锋 ,  苗启广 ,  刘如意

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 一种基于元学习和深度学习的茶叶病害检测方法、系统、设备及介质，其方法包括S1、采集图像并进行数据处理；S2、将数据集进行准备和划分；S3、对数据集进行训练；S4、对数据集进行网络训练；S5、生成病害情况并给出相应的解决方案；其系统、设备及介质用于基于元学习和深度学习实时对茶叶病害情况进行检测；本发明考虑到真实场景中受光线影响，通过MSR算法以模拟实际场景中的不同光照情况，提高算法的鲁棒性和泛化性；利用元学习的方法增强模型对于小样本数据的学习，能够在少量样本的情况下就具有识别茶叶病害的能力；缓解了茶叶病害检测样本量不足的问题，并且针对于茶叶形态在目标检测上进行了改进，具有效率高，成本低和准确率高的特点。

公开(公告)号：CN118134635A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202311538962.8

申请日：2023-11-17

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 林国清 ,  王宇晨 ,  权丰雷 ,  权义宁 ,  孙鹏岗 ,  苗启广

IPC: G06Q40/04 ,  G06Q30/0202 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06F40/295

Abstract: 基于市场情绪和分层超图卷积神经网络的股票走势预测方法、系统、设备及介质，其方法首先对金融文本数据进行命名实体识别，将文本特征按层次划分到个股、行业、市场三个层次，有效地区分不同层次的市场情绪对股票的影响程度，命名实体识别也深入到了词句级别解决多主体多情绪的情感分类问题；然后使用分层超图卷积神经网络将股票的量化数据和个股文本数据动态融合作为超图点，利用超图性质完成行业、市场两个层次的情感融合，提升对真实股票市场的建模，改善股票走势的预测；通过股票走势预测系统、设备及介质，相关程序能够在通用计算机上执行并完成预测工作；具有多角度利用文本信息，预测效果好的优点。