“王生生”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果61个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]清洁能源企业的辅助模型数据处理方法及系统-CN202310999616.3有效
发明人：杨阳;吴剑;吕晓英;黄颖;吴斌杰;林思宇;吴盛;虞西霞;王生生;胡雪梅;李聪;谢宜真;董丽敏;陈晓春;吴秋剑 -专利权人：国网浙江省电力有限公司丽水供电公司;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明提供一种清洁能源企业的辅助模型数据处理方法及系统，包括：根据清洁能源企业的属性生成与相应清洁能源企业对应的数据分类组件和模型构建组件，数据分类组件根据相应的属性生成多元组槽位；按照预设归类策略将发电信息和/或环境信息填充至多元组槽位得到训练多元组和验证多元组；基于验证多元组对第一训练模型进行验证得到验证结果；基于第一权重和清洁能源企业的属性将第一训练模型组装得到组装后的第二训练模型；根据第二训练模型对计算多元组进行计算得到相对应的预测发电数据，根据预测发电数据、关联处理数据生成相对应的用户指导数据并发送至客户端显示。
清洁能源企业辅助模型数据处理方法系统

[发明专利]一种基于弱监督学习的新冠肺炎CT图像分割的方法-CN202210881646.X有效
发明人：王旭;尤天舒;徐勇;王生生;陈红宇;郭秀娟;富倩;孙伟;杜丽英;赵越;戴传祗 -专利权人：吉林建筑大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于弱监督学习的新冠肺炎CT图像分割的方法，包括以下步骤：先建立分割网络模型，模型整体上是编码器‑解码器结构，在分割网络模型的基础上，引入了一个分类模块，分类模块与分割模块共享一部分隐藏层，使得整个网络学习到更多的有用特征，同时改善了分割结果假阳性的问题；基于弱监督学习的思想，在像素级图像标签的基础上，通过分类网络从额外的图像级标签获取优化后的类激活图作为监督信息，增强了模型的分割性能表现。本发明通过利用分类网络注意力转移的特性，提出了类激活图积累模块，使得可以通过分类网络获得更加完整的类激活图，从而获得像素级标注结果。
一种基于监督学习肺炎 ct 图像分割方法

[发明专利]一种基于离差最小化算法和博弈论联盟收益分配方法-CN202211665640.5在审
发明人：杨阳;吕晓英;黄颖;虞西霞;吴盛;陈晓春;王生生;李聪;胡雪梅;董丽敏;叶忠坤;林思宇;章天晗;张昆明;吕挺;林振智 -专利权人：国网浙江省电力有限公司丽水供电公司;浙江大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离差最小化算法和博弈论联盟收益分配方法，该方法针对新能源配储模式下可再生能源发电商合作联盟在收益分配时没有考虑发电商的个体差异和独特性的问题，选取联盟收益贡献率、资源稀缺性、不可替代性以及联盟收益依赖性4个指标，量化不同发电商对联盟的贡献程度，凸显发电商的个体差异和独特性；进一步地，为避免单一指标的片面性，尽可能考虑各成员的不同诉求，采用考虑各参与主体利益均衡的离差最小化法来确定各指标的权重，并构建基于离差最小化算法的联盟收益综合分配方法。本发明能形成可再生能源发电商合作联盟收益分配的合理模式，使分配方式有理有据，达成各联盟成员对分配方式的认同。
一种基于最小化算法博弈论联盟收益分配方法

[发明专利]基于盒级先验与权重自约束的混合水平集图像分割方法-CN202310156171.2在审
发明人： 王生生;田庄周 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提出一种基于盒级先验与权重自约束的混合水平集图像分割方法，该方法包括以下步骤：步骤一、训练目标检测网络获取盒级先验信息并初始化水平集函数；步骤二、构造权重边缘检测能量项，利用步骤一中得到的盒级先验信息定义权重矩阵，将边缘检测范围约束到目标区域附近避免背景区域的干扰；步骤三、构造权重自约束能量项，引入可变系数约束水平集函数与盒级先验信息之间的关系，使水平集函数的演化随两者之间的相似程度动态变化；步骤四、构造局部区域拟合能量项与距离正则项，用于处理灰度不均和消除重新初始化；步骤五、结合步骤二、步骤三、步骤四中构造的能量项得到总的能量泛函，极小化该能量泛函得到分割结果。
基于先验权重约束混合水平图像分割方法

[外观设计]执法记录仪（H6）-CN202230567808.3有效
发明人： 王生生;谷占峰 -专利权人：爱国者安集(北京)电子有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： 16-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：执法记录仪（H6）。2.本外观设计产品的用途：用于记录执法视音频数据信息。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
执法记录仪 h6

[外观设计]执法记录仪（DSJ-AGZT8A1）-CN202230459115.2有效
发明人： 王生生;谷占峰 -专利权人：爱国者安集(北京)电子有限公司
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： 16-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：执法记录仪（DSJ‑AGZT8A1）。2.本外观设计产品的用途：用于记录数据。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
执法记录仪 dsj agzt8a1

[发明专利]一种基于深度学习和特征融合的皮肤病变图像分割方法-CN202210941767.9在审
发明人：王旭;尤天舒;徐勇;王生生;丁相文;郭秀娟;富倩;孙伟;杜丽英;赵越;戴传祗 -专利权人：吉林建筑大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习和特征融合的皮肤病变图像分割方法，建立使用了编码器‑解码器结构的用于皮肤病变图像分割的模型，在模型的特征编码路径上使用EfficientNet进行了特征的学习，在特征解码路径上使用密集特征融合方法增强解码器的解码能力，并且采用了门控完全特征融合模块来提升特征融合的质量，产生解码后的特征图，解码器在最后产生输入图像的分割结果，完成皮肤病变图像的分割处理。本发明使用了更为先进的EfficientNet作为模型的编码器，使得本申请模型编码器的参数数量减少而且特征学习能力增强。通过门控机制增强了有用的编码信息向解码路径的传递，抑制了无用的特征信息所带来的干扰，提升了模型的特征融合能力。
一种基于深度学习特征融合皮肤病变图像分割方法

[发明专利]一种基于图卷积的医疗图像分割方法-CN202210922193.0在审
发明人：王旭;尤天舒;徐勇;王生生;毕凯;郭秀娟;富倩;孙伟;杜丽英;赵越;戴传祗 -专利权人：吉林建筑大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图卷积的医疗图像分割方法，包括以下步骤：对于监督学习，使用图卷积网络配合卷积神经网络分割框架；先利用全卷积网络提取出医学图像的深层次特征，对提取出来的特征构建图的三元组信息，最后使用图卷积网络进行训练，弥补卷积网络带来的局部位置信息的损失；对于无监督域适应学习，使用双曲图卷积网络融合，对抗学习域适应网络框架。本发明有监督是情况下，通过使用U‑Net网络提取医学图像的特征信息，通过高斯核或朴素方式构建图信息，送入图卷积网络进行训练；无监督情况下，选择使用双曲图卷积模型替代图卷积网络。使用图卷积网络和双曲图卷积网络可以扩大感受范围，提高了分割精度，便捷实用。
一种基于图卷医疗图像分割方法

[发明专利]基于深度学习和空间关系推理的椎间盘定位标注方法-CN201811350962.4有效
发明人： 王生生;邵婧雯 -专利权人：吉林大学
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习和空间关系推理的椎间盘定位标注方法，该方法包括以下步骤：一、在核磁共振图像样本集上进行特征提取和统计分析，获得邻近椎间盘空间关系模型SAID；二、在核磁共振图像测试集上进行图像特征底层提取和目标识别，然后经过椎间盘空间关系筛选算法，获得准确识别的椎间盘目标；三、用椎间盘空间关系迭代推理算法把椎间盘目标集合与每个SAID逐一进行匹配，获得匹配程度；四、选取最佳匹配，对椎间盘目标赋予标注名称。本发明提出的邻近椎间盘空间关系模型可以更全面的模拟椎间盘的特征；椎间盘空间关系筛选算法引入评分机制能够消除假正例，得到准确的结果；迭代匹配的方法，在保证速度的前提下提高了准确性。
基于深度学习空间关系推理椎间盘定位标注方法

[外观设计]视音频记录仪（DSJ-S10）-CN202230088289.2有效
发明人：谷占峰;王生生 -专利权人：爱国者安集(北京)电子有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： 16-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：视音频记录仪（DSJ‑S10）。2.本外观设计产品的用途：用于记录视音频。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
音频记录仪 dsj s10

[发明专利]基于最优传输的无监督领域自适应遥感图像分割方法-CN202110734149.2有效
发明人： 王生生;姜林延;李晨旭 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开一种基于最优传输的无监督领域自适应遥感图像分割方法，首先提出一种分割准确性权重计算，基于步骤一中提出的遥感图像分割准确性权重计算方法，进行遥感图像最优样本子集选择。对步骤二获得的遥感图像最优样本子集，进行最优传输特征选择。对步骤三获得的遥感图像特征选择结果，进行无监督领域自适应图像分割。本发明保证了两个域特征的整体性，同时衡量前景区域特征要比通常的样本特征更有针对性且更适合分割样本，更加准确，分割准确性权重能够更好地适应分割图像，能够使属于同一类别的两个域的分割图像更相近，从而提高熵正则化进行分割图像特征最优传输的精确度。
基于最优传输监督领域自适应遥感图像分割方法

[外观设计]执法记录仪（SSJ-T5）-CN202130764677.3有效
发明人：谷占峰;王生生 -专利权人：爱国者安集(北京)电子有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： 16-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：执法记录仪（SSJ‑T5）。2.本外观设计产品的用途：用于数字化记录执法过程。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。
执法记录仪 ssj t5

[发明专利]基于条件多判别生成对抗网络的医疗图像合成与分类方法-CN201811350964.3有效
发明人： 王生生;邢春上 -专利权人：吉林大学
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于条件多判别生成对抗网络的医疗图像合成与分类方法，该方法包括以下步骤：一、对计算机断层扫描(Computed Tomography,简称CT)图像中病变区域进行分割，提取病变感兴趣区域(Region of Interest,简称ROIs)；二、对一中提取的病变ROIs进行数据预处理；三、设计基于条件多判别生成对抗网络(Conditional Multi‑Discriminate Generative Adversarial Network,简称CMDGAN)模型架构，使用二中的图像对其进行训练，得到生成模型；四、使用三中得到的生成模型对提取的病变ROIs进行合成数据增强；五、设计多尺度残差网络(Multiscale ResNet Network,简称MRNet)并训练。本发明提出的方法，可以生成具有高质量的合成医疗图像数据集，分类网络对测试图像的分类准确率较高，从而更好的能够为医疗工作者提供辅助诊断。
基于条件判别生成对抗网络医疗图像合成分类方法

[发明专利]基于改进狼群算法优化贝叶斯网络的害虫图像识别方法-CN201810316604.5有效
发明人： 王生生;梅琳 -专利权人：吉林大学
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于改进狼群算法优化贝叶斯网络的害虫图像识别方法，该方法包括以下步骤：步骤一：提出一种改进的二进制狼群算法(Improved binary Wolf Colony Algorithm，IBWCA)，对狼群算法进行改进，在探狼的游走行为中加入突变算子，在召唤行为中加入逼近算子，并在围攻行为中加入交互算子，在狼群的更新过程中提出用混沌运动的方式更新狼群；步骤二：基于改进的二进制狼群算法的贝叶斯结构学习优化算法(Bayesian Network Construction algorithm using IBWCA,BNC‑IBWCA)；步骤三：结合卷积神经网络与贝叶斯网络进行害虫图像的识别处理。用预训练好的卷积神经网络对训练集和测试集的图片进行特征提取，用贝叶斯分类器进行分类识别。
基于改进狼群算法优化贝叶斯网络害虫图像识别方法

[发明专利]一种微创手术器械类别及位置检测方法与系统-CN202110667703.X在审
发明人：王旭;吴春;王生生;徐勇;尤天舒;富倩 -专利权人：吉林建筑大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种微创手术器械类别及位置检测方法和系统，涉及深度学习与计算机视觉技术领域，所述方法包括：采集微创手术过程图像数据集并进行人工标注；构建Soft‑ANL‑RCNN网络模型，所述Soft‑ANL‑RCNN网络模型以resnet101网络为骨干网络提取图像特征，采用非对称Non‑local结构对提取的特征图进行融合并挖掘特征图中的长距离信息，采用Soft‑NMS网络进行非极大值抑制处理；通过标注后的数据集对上述网络模型进行优化以获取最佳模型参数；将待检测图像输入模型中，对图像中的手术器械位置进行检测。本发明的方法能够准确检测微创手术器械的类别及位置，便于医护人员学习并使用。
一种手术器械类别位置检测方法系统

1
2
3
4
5
下一页»
尾页
共 61 条