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[发明专利]基于观点型阅读理解的癫痫病辅助医疗智能问答方法-CN202010071579.6有效
发明人： 杨祖元;张宇轩;陈怡雯;陈禧琛;黄昊楠;李珍妮;孙为军 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了基于观点型阅读理解的癫痫病辅助医疗智能问答方法，包括以下步骤：S1、使用爬虫技术在互联网爬取癫痫病的相关数据和获取公开中文语料库并储存在数据库中；S2、设计深度学习模型并训练分类器；S3、将步骤S2训练好的分类器传给问答系统的主机，用于针对用户提出的问题计算答案库里最合适的答案；S4、设计人机交互界面，作为用户和机器之间交流的媒介；S5、利用语音转写和语音听写服务，将用户的提问转为文字，将文字输出的答案转为语音朗读出来。本发明能解决生成式问答答案过短不够详细和开放域问答在医疗(癫痫)领域表现不佳的缺点。
基于观点阅读理解癫痫病辅助医疗智能问答方法

[发明专利]一种基于运动目标的液态镜头快速对焦方法、装置和设备-CN202310945794.8在审
发明人： 杨祖元;谢双龙;马腾宇;李陵江;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04N23/60 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于运动目标的液态镜头快速对焦方法、装置和设备，该方法包括获取摄像设备的镜头在第一时刻拍摄图像的第一距离和第一清晰度；获取对焦模型，根据第一距离和第一清晰度确定对焦模型的常数数据；获取摄像设备的镜头在第二时刻拍摄目标图像的分辨率数据，对分辨率数据进行校正，得到目标图像的清晰度数据；根据清晰度数据和对焦模型计算，得到目标图像在第二时刻对焦的第二距离；获取摄像设备镜头的定焦工作距离，根据第二距离和定焦工作距离或第二距离计算，得到摄像设备在第二距离下的最佳屈光度；根据最佳屈光度对摄像设备进行对焦操作。该方法通过得到摄像设备的最佳屈光度进行拍摄对焦，提高对焦速度，也提高对焦准确。
一种基于运动目标液态镜头快速对焦方法装置设备

[发明专利]一种基于匹配追踪的动态图像配准方法、系统及装置-CN202310705533.9在审
发明人：朱正东;杨祖元;李陵江;谢双龙;冯浩天;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于匹配追踪的动态图像配准方法、系统及装置，该方法包括：读取图像并进行初步特征点匹配；构建初始单应性矩阵；基于残差矩阵选择残差最大的匹配点，并更新所选匹配点抑制半径内的所有匹配点的距离权值；更新单应性矩阵；返回选择匹配点步骤，直至满足迭代停止条件，得到最终单应性矩阵；完成图像配准。该系统包括：初步匹配模块、初始矩阵模块、更新模块、判定模块和配准模块。该装置包括存储器以及用于执行上述基于匹配追踪的动态图像配准方法的处理器。通过使用本发明，能够选取有效描述图像的特征点，提升单应性矩阵重构精度，进而提高图像配准质量。本发明可广泛应用于图像配准领域。
一种基于匹配追踪动态图像方法系统装置

[发明专利]一种液态镜头快速对焦方法及系统-CN202310525206.5在审
发明人：李陵江;杨祖元;谢双龙;朱正东;冯炜希;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04N23/67 文献下载
摘要：本发明公开了一种液态镜头快速对焦方法及系统，该方法包括：在不同屈光度下拍摄目标物体，得到拍摄图片；利用图像识别法对拍摄图片进行识别，得到拍摄图片中的目标物体图；对目标物体图进行尺寸调整，得到标准化目标物体图；计算标准化目标物体图的清晰度，并结合预构建的三元关系表确定最佳屈光度区间；根据最佳屈光度区间重新拍摄图片，进而确定最优屈光度，完成对焦。该系统包括：拍摄模块；识别模块、标准化模块、计算模块和对焦模块。通过使用本发明，可以在不需要复杂数学模型和复杂参数的情况下实现液态镜头快速对焦，使用方便快捷。
一种液态镜头快速对焦方法系统

[发明专利]一种结构化文本关系抽取方法、装置、设备-CN202310136023.4在审
发明人： 杨祖元;黄永清;李珍妮;谢胜利 -专利权人：广东工业大学;广州安特激光技术有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本申请公开了一种结构化文本关系抽取方法、装置、设备和储存介质，涉及人工智能和自然语言处理技术领域；具体为：步骤1：设计关系抽取数据的schema(纲要)，为了规范结构化数据的表达，关系抽取的每条数据必须满足纲要(schema)预先定义的实体对象及其类型，对数据去重和标注，构建模型的训练集、验证集和测试集；步骤2：构建基于深度学习的关系抽取模型；步骤3：利用训练集数据训练深度学习模型，保存在验证集上效果最好的模型权重；步骤4、利用保存的模型对待测数据抽取关系三元组；步骤5、将抽取的实体关系三元组进行结构化存储。该技术可以从结构化文本信息中抽取知识三元组，从数据中提取高层抽象特征，为知识图谱的构建提供技术支持。
一种结构文本关系抽取方法装置设备

[发明专利]一种大规模光斑质量快速判别方法及装置-CN202310044473.0有效
发明人： 杨祖元;刘名扬;冯炜希;李陵江;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种大规模光斑质量快速判别方法及装置，涉及图像处理技术领域。方法包括：基于预先获取的参考光斑构建参考光斑特征集和锚点光斑特征集并构建参考光斑特征集和锚点光斑特征集的第一低秩相似度矩阵；获取第一低秩相似度矩阵的特征向量矩阵和特征值矩阵；基于第一低秩相似度矩阵、特征向量矩阵和特征值矩阵确定参考光斑的低秩谱嵌入矩阵和线性投影矩阵；根据低秩谱嵌入矩阵构建参考光斑的二值编码库；基于线性投影矩阵确定待检测光斑的二值编码；然后计算待检测光斑与参考光斑的匹配值，基于所述匹配值对待检测光斑质量进行判别，解决了现有光斑判别方法判别效率及判别准确率低的技术问题。
一种大规模光斑质量快速判别方法装置

[发明专利]一种单目相机旋转测距方法及装置-CN202211598770.1在审
发明人： 杨祖元;李陵江;吴强;谢双龙;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01C11/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种单目相机旋转测距方法及装置，该方法包括：在待测平面上构建标志物；控制单目相机旋转，并依次拍摄待测平面上的标志物，得到多张拍摄图片；基于拍摄图片的分辨率大小，计算单目相机与标志物的距离；根据多张拍摄图片对应的相机与标志物的距离，计算单目相机到待测平面的垂直距离。该装置包括：标志物单元、拍摄单元、第一计算单元和第二计算单元。通过使用本发明，能够解决现有技术在室内测距时，相机视角受限，目标单一，难以准确测量目标距离的问题。本发明作为一种单目相机旋转测距方法及装置，可广泛应用于相机测距领域。
一种相机旋转测距方法装置

[发明专利]一种动态背景光下的光斑质量判别方法及其相关装置-CN202211407665.5在审
发明人：梁乃耀;杨祖元;朱正东;李陵江;谢胜利;康嘉文 -专利权人：广东工业大学;广州安特激光技术有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种动态背景光下的光斑质量判别方法及其相关装置，方法包括：对不同背景光下采集的好坏光斑图像进行矢量化，得到不同背景光下的好坏光斑图像矩阵，对动态背景光下采集的多个待检测光斑图像进行矢量化，得到动态背景光下的待测光斑图像矩阵；将不同背景光下的好坏光斑图像矩阵、好坏光斑图像矩阵对应的标签矩阵和动态背景光下的待测光斑图像矩阵输入到半监督多视角学习模型中进行处理，得到动态背景光下的待测光斑图像矩阵的预测标签矩阵；通过预测标签矩阵中的值判别动态背景光下的各待测光斑图像的质量，改善了现有技术在动态背景光的影响下，难以有效地进行光斑边缘轮廓检测，从而影响光斑质量判别结果的技术问题。
一种动态背景光斑质量判别方法及其相关装置

[发明专利]一种基于SM2和SM4的电子病历混合加密方法-CN202010084908.0有效
发明人： 杨祖元;陈怡雯;张宇轩;陈禧琛;黄昊楠;李珍妮;孙为军 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SM2和SM4的电子病历混合加密方法，利用SM4算法产生的密钥对明文进行加密，再用SM2算法对SM4算法的密钥进行加密，并将该混合加密方案应用在电子病历加密中，解决单一加密算法在实际应用场景中的缺陷，快速对电子病历进行加解密，提高电子病历的安全性；将SM2算法加密过程在ARM处理器上实现，利用ARM处理器实现SM2算法的硬件优化以提高加密速度，硬件电路采用分层设计的方法，其中核心运算层为点乘电路，第二层为点加、倍点运算电路，第三层为模运算电路，由此实现各层次电路功能和硬件资源的复用。
一种基于 sm2 sm4 电子病历混合加密方法

[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的文本分类方法、装置和设备-CN201910740474.2有效
发明人： 杨祖元;黄昊楠;陈禧琛;李珍妮 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于改进卷积神经网络的文本分类方法、装置和设备，包括：将初始矩阵进行下采样、去均值和第一按列重构处理得到数据矩阵；将数据矩阵初始化分解为第一基矩阵和特征矩阵；根据所述第一基矩阵和特征矩阵建立半非负矩阵分解损失函数，利用梯度求解法计算出第二基矩阵；将重构处理后的第二基矩阵作为预置卷积神经网络第一层卷积层的卷积核参数，将第一层卷积层的卷积核参数与初始矩阵进行卷积得到新的数据矩阵；将所述新的数据矩阵输入分类器进行分类训练，得到分类训练完成后的卷积神经网络模型；将待分类文本数据输入到卷积神经网络模型中进行文本分类。本申请解决了神经网络由于可解释性较差不利于文本分类的技术问题。
一种基于改进卷积神经网络文本分类方法装置设备

[发明专利]一种基于环形滤波的激光光斑监测方法、系统和设备-CN202210526133.7有效
发明人： 杨祖元;李陵江;李茂林;李尚明;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G01J1/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于环形滤波的激光光斑监测方法、系统和设备，当采集到目标设备对应的光斑图像时，采用从光斑图像获取的灰度值坐标，确定目标中心坐标和目标倾斜角，基于目标中心坐标与灰度值坐标的距离关系，确定初始长轴。对初始长轴和预设的初始短轴进行迭代更新，结合灰度值坐标、目标中心坐标和目标倾斜角进行计算，确定目标长轴与目标短轴。最后采用目标长轴、目标短轴、目标中心坐标和目标倾斜角，在光斑图像上进行拟合椭圆，以确定光斑图像对应的光斑位置和大小等光斑参数，能够根据光斑灰度值的统计信息和光斑的高斯分布特征提高光斑参数的测量精度和鲁棒性。
一种基于环形滤波激光光斑监测方法系统设备

[发明专利]一种光斑质量判别方法、装置、设备和存储介质-CN202210627279.0有效
发明人： 杨祖元;陈君航;李陵江;李珍妮;谢胜利;孙为军 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种光斑质量判别方法、装置、设备和存储介质，通过一组正常光斑图像和一组待检测光斑图像获取正常光斑图像矩阵和混合光斑图像矩阵；对正常光斑图像矩阵进行分解得到多层特征矩阵；将多层特征矩阵中具有光斑纹理特征的目标层特征矩阵作为先验约束构建基于先验约束的分解模型，通过该分解模型对混合光斑图像矩阵进行分解得到系数矩阵；将系数矩阵聚类成若干类别，并提取每个类别的聚类中心；计算各类别下的各待检测光斑图像对应的系数、各正常光斑图像对应的系数与对应聚类中心的距离，通过距离判别各待检测光斑图像的质量，改善了现有技术在有背景光影响的情况下，难以准确提取光斑轮廓信息，从而影响光斑质量检测结果。
一种光斑质量判别方法装置设备存储介质

[发明专利]一种高光谱分类方法及装置-CN201810206243.9有效
发明人： 杨祖元;陈松灿;李珍妮;谢胜利 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱分类方法及装置。当前高光谱遥感数据的维度和数据量大幅度增加，然而在数据降维之后会导致信息丢失，本发明中提出的高光谱分类方法通过约束非负矩阵分解的思想，克服了高光谱图像在非负矩阵分解降维之后标签信息丢失的缺点，此外以顶点成分分析算法计算得到的第一端元光谱矩阵作为约束非负矩阵算法的初值，使算法的运行速度加快，通过机器学习算法的分类信息来构造标签约束矩阵，能够有效提升高光谱图像的分类精度和分类速度，通过约束非负矩阵分解更新得到各类端元，有效的反映了各类地物的空间分布情况，解决了当前的光谱分类方法会造成高光谱图像在非负矩阵分解降维之后标签信息丢失，从而导致分类精度低的技术问题。
一种光谱分类方法装置

[发明专利]一种基于MCP稀疏约束的快速MR图像去噪方法-CN201911378056.X有效
发明人：李珍妮;万超;杨祖元 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MCP稀疏约束的快速MR图像去噪方法，采用MCP非凸函数作为稀疏约束，相比于L1范数，强化了稀疏性且获得偏差更小的估测值。针对MCP稀疏约束去噪模型中的字典学习问题，采用分解和交替更新方法，在稀疏编码阶段固定住字典更新稀疏系数，在字典更新阶段固定住稀疏系数更新字典，将复杂的矩阵优化问题转化为一系列单矢量子问题。针对稀疏系数向量的非凸子问题，采用DC分解技术将非凸MCP稀疏约束项转换为两个凸函数，并结合临近算子技术来处理凸函数中的非光滑问题，可快速高效地得出稀疏系数的解析解。针对字典原子的子问题，可用最小二乘法直接获得解析解。最后将学习的稀疏系数和字典用于MR图像重构，可实现快速高效的MR图像去噪。
一种基于 mcp 稀疏约束快速 mr 图像方法

[发明专利]一种基于MCP约束卷积稀疏表示的MR图像融合方法-CN202010250141.4有效
发明人：李珍妮;万超;杨祖元 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MCP约束卷积稀疏表示的MR图像融合方法，采用MCP非凸函数作为稀疏约束，相比于L1范数，强化了稀疏性且有利于获得偏差更小的估测值，同时采用卷积稀疏表示对MR整幅图像进行融合，相比于基于图像块的稀疏表示融合方法，有效地保留了源图像的底层细节信息并保证了融合过程中图像块的一致性。针对MCP约束MR图像融合模型中卷积稀疏表示问题，在更新细节信息的稀疏系数时，采用DC分解技术将MCP非凸函数转换为两个凸函数问题，并结合简单的近端梯度法更新稀疏系数，在更新细节信息的字典时，直接采用近端梯度法快速地更新出字典，最后将学习出的稀疏系数和字典用于MR图像重构，从而实现高效的MR图像融合。
一种基于 mcp 约束卷积稀疏表示 mr 图像融合方法

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