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[发明专利]一种面向中高分辨率卫星遥感影像的地面物体提取方法-CN202210605464.X在审
发明人：李延平;王璐;王世颍;王晓英;祁俊;陈海文 -专利权人：青海大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向中高分辨率卫星遥感影像的地面物体提取方法，通过输入图像经HRNet提取特征，然后与通过金字塔池化模块提取的上下文特征融合，得到粗略分割结果，从粗略分割结果中选取部分难学习的点，使用多层感知机在融合特征上再次进行学习，用再次学习的结果对粗略分割结果进行细化得到精细化的分割结果，整个训练过程的Loss由CE_loss，部分点的Points_loss和SSIM_loss组成。高分辨率特征表示与上下文特征融合的方式改善提取效果，对粗略分割结果重新进行学习和结构相似度损失结合的方法改善边界提取效果。具体表现如下：图像的上下文信息易获取、图像边界分割结果精细、处理结果清晰，在小尺寸目标、多类别的遥感数据集上表现优异；在不同数据的泛化能力较强。
一种面向中高分辨率卫星遥感影像地面物体提取方法

[发明专利]一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别方法-CN202210614744.7在审
发明人：王璐;李希来;宋梓涵;苏金雨;王世颍;孙华方 -专利权人：青海大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别方法，基于无人机遥感高寒退化草甸图像数据，采用语义分割相关方法，实现了对高寒退化草甸中不同类型秃斑进行分类和预测。依据专家经验对不同类型斑块进行标注，将每张无人机采集图像标注；使用深度学习框架和迁移学习的思想，采用网络模型Resnet50、MobileNetV2和Xception作为主干特征提取网络，并分别搭配卷积神经网络PSPNet和Deeplabv3+对数据集进行训练；经过实验达到预期目的。PSPNet配合主干特征提取网络MobileNetV2在本数据集上的表现最佳，达到了精确率87.14％、召回率86.57％、f1‑score86.85％，准确率99.10％，频权交并比81.40％的良好结果。本发明为高寒退化草甸的智能化诊断和快速修复提供了理论依据和科学支撑，同时为智能技术在区域生态环境中的应用奠定了基础。
一种高原鼠兔型退化草甸特征判别方法

[发明专利]藏药显示推荐方法、系统、计算机设备和可读存储介质-CN202210098936.7在审
发明人：张磊;梁初潮;李东;王世颍;范元晓;尤弋 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明涉及信息推荐技术领域，公开了一种藏药显示推荐方法、系统、计算机设备和可读存储介质，所述方法包括：获取患者的病症数据，病症数据包括病症名称和症状数据；基于电子病历数据提取病历症状‑药品数据集合；基于病历症状‑药品数据集合提取症状‑药品关联对集合；基于症状数据和症状‑药品关联对集合获取第一推荐显示集合；将第一推荐显示集合和症状数据组合形成患者症状‑药品数据，并将患者症状‑药品数据和病历症状‑药品数据集合输入基于物品的协同过滤算法获取第二推荐显示集合。本发明解决了现有藏医院电子处方系统开药效率慢，易出错的问题。
藏药显示推荐方法系统计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种藏医诊疗管理系统-CN201910560658.0在审
发明人：张磊;陈良银;王璐;祝小兰;王世颍;张佛晓;刘峻杉;罗彬;谢芬芬;朱力 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G16H40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种藏医诊疗管理系统，涉及医疗管理系统技术领域。所述管理系统包括以下部分：系统设置管理模块，用于管理登陆系统的用户信息；患者信息管理模块，用于管理患者信息；医生信息管理模块，用于管理医生信息；就诊信息管理模块，用于管理就诊信息；挂号信息管理模块，用于管理挂号信息。本发明的管理系统可使用户快速掌握系统的操作，也可以自行维护，使用方便；该系统的主要特点是相对通用的实践系统，使用方便，不需要复杂操作，拥有强大的功能和简单的操作。
管理模块管理系统挂号信息患者信息就诊信息医生信息管理诊疗医疗管理系统登陆系统复杂操作实践系统系统设置用户信息通用的维护

[发明专利]改进的Apriori算法及其在藏医关联挖掘中的应用-CN201910077414.7在审
发明人：王璐;张磊;祝小兰;王世颍;王雪茜;刘超逸;张拂晓 -专利权人：青海大学
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的Apriori算法及其在藏医关联挖掘中的应用，只需对事务数据库扫描一次，就可将事务数据库转换成布尔矩阵，对事务数据库的扫描即可转换为向量运算。矩阵中行代表事务，列代表数据项，某项若在事务中出现则用1表示，没有出现则用0表示。布尔矩阵相对于事务数据库更加简洁，不需要重复扫描数据集，且通过向量运算计算支持度。本发明改进后的基于向量的Apriori算法明显优于原有Apriori算法。将其应用于藏医诊疗领域，辅助医疗决策分析，能够帮助藏医药工作者及时准确的获取有用信息，有效避免医疗失误，并提高藏医学的现代化水平，为运用先进科学技术辅助藏医诊疗提供一个有力的手段。
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