专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种骨窗预测方法及系统-CN202310488169.5在审
  • 刘博;朱邈;李波剑;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2023-05-04 - 2023-09-29 - G06V10/764
  • 本申请公开了一种骨窗预测方法及系统,该方法包括:根据人体颅骨的解剖结构,建立归一化的球面坐标系;模型训练,将已确定骨窗的第一人体颅骨医学影像投影到球面坐标系得到第一影像数据集合;在提取球面坐标系下,计算第一影像数据集合中的点的几何特征向量;以第一影像数据集合中的点的几何特征向量为输入,及点是否属于骨窗为标签,送入机器学习分类模型进行训练;骨窗预测,将未确定骨窗的第二人体颅骨医学影像投影到球面坐标系得到第二影像数据集合;将第二影像数据集合中的点的几何特征向量送入机器学习分类模型,获得点确定的骨窗。本申请提出的技术方案,实现了自动化的骨窗预测仿真结果,缓解对医师经验的依赖、降低人为错误的产生。
  • 一种预测方法系统
  • [发明专利]一种血管目标识别方法及系统-CN202310488212.8在审
  • 刘博;姚庆龙;朱邈;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2023-05-04 - 2023-07-25 - G06T7/00
  • 本申请公开了一种血管目标识别方法及系统,该方法包括:将样本影像序列送入第一深度学习网络,第一深度学习网络用于分割样本影像序列中的血管和神经;建立样本影像序列归一化的三维解剖结构,计算三维解剖结构中血管壁的剪切应力,获得第一剪切应力分布图;将第一深度学习网络输出的图像与第一剪切应力分布图进行特征融合后,得到第一图像;以第一图像为输入,第一图像中的点是否属于责任血管区域为标签,送入第二深度学习网络进行训练。本申请提出的技术方案,实现了自动化的血管目标识别仿真结果,缓解对医师经验的依赖、降低人为错误的产生,提高了医师的工作效率。
  • 一种血管目标识别方法系统
  • [发明专利]一种基于双路自监督分支的医学影像分割方法-CN202310376585.6在审
  • 刘博;王瑜;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2023-04-11 - 2023-07-04 - G06T7/00
  • 本申请公开了一种基于双路自监督分支的医学影像分割方法,该方法包括:提供样本影像序列;网络训练,将有标注的数据送入第一深度学习网络训练,根据有标注数据的标签,计算第一深度学习网络的第一损失函数;将无标注的数据送入第一深度学习网络,输出第一特征图,将无标注的数据送入第二深度学习网络,输出第二特征图;根据第一特征图与第二特征图计算伪标签;根据伪标签,计算第一深度学习网络及第二深度学习网络的第二损失函数;迭代训练,直至第一损失函数及第二损失函数的加权和小于预置值。本申请提出的技术方案,缓解了现有基于深度学习神经网络的训练对于有标注数据的依赖,提高了深度学习神经网络的训练效率。
  • 一种基于监督分支医学影像分割方法
  • [发明专利]一种复合脉冲电场仿真方法-CN202310402562.8在审
  • 刘博;王瑜;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2023-04-17 - 2023-06-30 - A61B34/10
  • 本申请公开了一种复合脉冲电场仿真方法,该方法包括:在医学影像中标记肿瘤目标及危及器官,建立包含肿瘤目标TV区域及危及器官区域的三维影像;在肿瘤目标TV区域仿真生成第一针,第一针经过肿瘤目标TV区域的质心,且第一针与危及器官区域不相交,第一针的针尖裸露,第一针的表面形成有可调节长度的绝缘胶体;在肿瘤目标TV区域仿真生成若干第二针,第二针与第一针平行,且第二针与危及器官区域不相交,第二针的针尖裸露,第二针的表面形成有可调节长度的绝缘胶体;在第一针及第二针仿真施加电压;计算第一针与第二针产生的脉冲电场。本申请提出的技术方案,通过仿真获得复合脉冲电场的分布,缓解了纳米刀应用领域缺乏验证手段的技术问题。
  • 一种复合脉冲电场仿真方法
  • [发明专利]一种微波消融热场仿真方法及系统-CN202211283312.9在审
  • 赵宇熙;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2022-10-20 - 2023-01-17 - A61B18/18
  • 本发明公开了一种微波消融热场仿真方法及系统,该仿真方法包括:根据消融针的针型、消融时间及消融功率,计算消融针的微波消融热场;计算消融针的微波消融热场的步骤包括,计算消融针产生的电磁场,根据电磁场产生的热量分布,及非均匀介质热传导模型计算血液流动产生的热量传导与沉积,形成消融针的消融热场;根据预置的微波消融热场的边界阈值,确定微波消融热场的覆盖区域;判别覆盖区域是否包络目标区域,如果不包络,调整消融时间和/或消融功率,重新计算消融针的微波消融热场。本发明提出的技术方案缓解了现有微波消融热场仿真精度较低的技术问题。
  • 一种微波消融仿真方法系统
  • [发明专利]一种搭载于轻量无人机的三维测绘系统-CN202210480675.5在审
  • 李露;余典昱;侯辰风;张茜茹;孙智翔;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2022-04-08 - 2022-09-09 - G01C11/02
  • 一种搭载于轻量无人机的三维测绘系统,其步骤如下:一:图像预处理;二:利用SIFT进行图像拼接,得到目标区域大图;三:依靠拼接所得图像进行局部定位以及落点选择;四:利用基于单应矩阵的种子生长法进行下降区域的深度恢复,判断是否适合降落;通过以上步骤,可以使得无人机在仅仅依靠单目相机时,便具备大范围测绘,自主局部导航定位以及一定的三维重建能力。具备适应性强,鲁棒性好,适用范围广,用途多样等优点。既可用于进行规定区域内的测绘以及重建工作,亦可以搭载于小型无人机使其在突发意外情况时可以自主安全降落,防止坠落事故发生,保护群众以及使用者的生命财产安全。
  • 一种搭载无人机三维测绘系统
  • [发明专利]图像分割网络预训练方法及装置-CN202210710807.9在审
  • 刘博;王瑜;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2022-06-22 - 2022-08-30 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种图像分割网络预训练方法及装置,该方法包括:获取无标注图像的集合S,对集合S中的图像进行裁切和图像增强后形成集合T,将集合T中图像的像素区域进行随机掩膜后,送入第一网络分支进行训练,第一网络分支包含第一语义编码器和第一语义解码器;对集合T中图像进行像素的随机修改后,送入第二网络分支的第一通道和第二通道进行训练,第二网络分支还包含第二语义编码器和第二语义解码器,第二语义编码器共享第一语义编码器的参数,通过对比损失函数约束第二网络分支的训练。本发明提供的技术方案稀释了预训练阶段学习到的无用特征,缓解了现有技术中自监督学习下游任务训练的工作量大的问题。
  • 图像分割网络训练方法装置
  • [发明专利]一种基于经验Garbor小波变换的光伏电池图像异常检测方法-CN202210539170.1在审
  • 李露;刘博;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2022-05-12 - 2022-08-23 - G06T7/00
  • 一种基于经验Garbor小波变换的光伏电池图像异常检测方法,其步骤如下:一、构建经验Gabor小波变换,首先需要在傅里叶频域中检测支撑从而获得对应的小波基函数构成滤波器组,然后使用这个滤波器组对输入信号进行滤波从而得到其变换分量。二、纹理结构分离。将输入图像分解为结构和纹理部分,其纹理部分有足够的可分离模态,再对结构部分进行分割,最终融合提取的信息,得到唯一的最终分割。三、小波特征提取。通过构建经验小波变换,利用特征提取方法对于每个像素点构建特征向量。四、小波系数预处理。五、纹理分类,提取异常缺陷。通过以上步骤,可对光伏电池图像中异常区域自动检测,有效提高工业生产中产品质量。
  • 一种基于经验garbor变换电池图像异常检测方法
  • [发明专利]一种基于种子生长的下降图像深度恢复算法-CN202210397907.0在审
  • 李露;侯辰风;余典昱;李天;孔令琪;周付根 - 北京航空航天大学
  • 2022-04-08 - 2022-08-12 - G06T7/55
  • 一种基于种子生长的下降图像深度恢复算法,其步骤如下:一、获取图像并进行图像配准;二:计算一系列单应变换图像,逐像素计算与各个变换图像的区域ZNCC相关性,并得到该点深度质量得分,三:结合SIFT特征和深度质量得分选取初始种子点;四:依照BSPF策略,根据自适应准则对种子点周围像素恢复深度值,并纳入种子点队列,不断迭代此过程;五:对于不满足生长准则的点进行曲面拟合得到深度值。通过以上的步骤,可以十分精确的恢复下降图像的深度信息,对于离地高度在厘米级到百米级的图像数据均有较好的恢复效果。在无人机自主降落、地形三维重建方面都具有实际应用价值。
  • 一种基于种子生长下降图像深度恢复算法

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