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]基于GPU加速的改进Marching cubes算法的实时血液与水融合仿真方法-CN202211463425.7在审
  • 邹艳妮;张泽龙;刘小平 - 南昌大学
  • 2022-11-22 - 2023-04-07 - G06F30/28
  • 本发明公开了基于GPU加速的改进Marching cubes算法的实时血液与水融合仿真方法,针对在重建和渲染大量不同种类的粒子表面时,Marching cubes算法会出现效率低下、实时性不佳、逼真度不够等问题,为解决此问题本发明提出首先通过考虑不同液体粒子的各向异性特征,建立各向异性核函数来计算隐式曲面,然后在GPU线程内为水和血液两种粒子分别建立一个数据结构来加速搜索,最后利用GPU来加速Marching cubes构建三角形网格,并利用OpenGL进行渲染的方法。该方法能够从不同的混合粒子数据中快速准确的重建出三角形网格,显著的提高传统Marching cubes算法曲面重建的效率和准确度,可以更好地满足虚拟手术中血液与水的仿真实时和逼真的要求。
  • 基于gpu加速改进marchingcubes算法实时血液融合仿真方法
  • [发明专利]基于改进的半拉格朗日法的烟雾仿真计算方法-CN202211546022.9在审
  • 邹艳妮;谌文强;刘小平 - 南昌大学
  • 2022-11-29 - 2023-04-04 - G06F30/28
  • 本发明提出基于改进的半拉格朗日法的烟雾仿真计算方法,包括:一、构建改进的烟雾模型:该改进模型包括改进物理方程组、离散烟雾仿真空间;二、求解烟雾物理模型:提出MacCormack法求解平流项,提出预条件共轭梯度法对扩散项和投影项的求解泊松方程;三、基于改进的光线投射算法对烟雾进行渲染。本发明针对传统烟雾物理模型仿真过程中出现的数值扩散问题提出改进的模型,提升结果准确度同时很好地解决数值扩散问题;在渲染精度问题上,通过三线性插值法对采样点进行重采样,产生的图像质量较高。本发明提出的算法比传统物理模型模拟烟雾效果上有很大的提升,解决了欧拉法在时间步长过大导致的不稳定性以及拉格朗日法在粒子数量多导致的模拟效率差问题。
  • 基于改进半拉格朗日法烟雾仿真计算方法
  • [发明专利]一种基于多尺度和注意力的医学图像分割方法-CN202111504413.X在审
  • 邹艳妮;王泽坤;刘小平;吴德道 - 南昌大学
  • 2021-12-10 - 2022-04-15 - G06T7/10
  • 本发明公开了一种基于多尺度和注意力的医学图像分割方法,包括下列步骤:首先对获取到的医学图像进行处理,并划分数据集,之后构建二维网络模型,将经过预处理的数据送入网络中进行训练;通过优化损失函数调整模型到最优效果;将待分割的医学图像送入调整好参数的网络模型中,得到预测的分割结果,并与真实标签对比来评估模型性能。本发明针对经典的U型网络存在的缺乏上下文信息的问题,在网络中加入了可以即插即用,非常轻便的通道注意力机制和混合空洞注意力卷积层,以充分利用上下文信息,发掘通道有用特征。本发明的分割模型可以在参数量很少的情况下完成医学图像的分割。
  • 一种基于尺度注意力医学图像分割方法
  • [发明专利]一种基于锚点检测的点云补全方法-CN202111504436.0在审
  • 邹艳妮;张怡睿;徐嘉伯;刘小平;刘捷 - 南昌大学
  • 2021-12-10 - 2022-04-15 - G06T17/20
  • 本发明属于点云补全技术领域,涉及一种基于锚点检测的点云补全方法,该方法首先使用局部删除操作对数据集做预处理,从而模拟不完整的点云;然后将点云所在空间划分为多个锚点,训练神经网络判断锚点的正负性,得到密度均匀,形状规整的正样本锚点;最后在正样本锚点的邻域内通过神经网络生成密集点云,实现由单一锚点向局部的扩散,完成点云的补全。为实现该方法,我们训练了与之适配的GCNet模型,该神经网络模型能够判断锚点的正负性以及生成锚点扩散的三维坐标信息,实现了端到端的点云补全,并解决了现有方法只依靠神经网络回归生成点云坐标而导致的补全效果不佳的问题,提高了点云补全的效果。
  • 一种基于检测点云补全方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的三维MRI脑肿瘤分割方法-CN202111516472.9在审
  • 邹艳妮;王泽坤;刘小平;刘捷 - 南昌大学
  • 2021-12-10 - 2022-04-15 - G06T7/10
  • 本发明公开了一种基于深度学习的三维MRI脑肿瘤分割方法,包括以下步骤:S1:对三维MRI脑部数据进行预处理并划分数据集,使其满足模型的输入条件。S2:构建并训练深度卷积神经网络,网络框架采用编码器和解码器的形式,并加入了多尺度卷积联合模块和全局上下文聚合模块。S3:对得到的预测数据后处理,进一步提高分割效果。本发明提出的分割方法结合了分割对象的低级特征和高级特征,有效融合了多尺度信息和全局上下文信息并减少了学习到的冗余特征的影响,从而改善了脑肿瘤的分割结果。
  • 一种基于深度学习三维mri肿瘤分割方法
  • [发明专利]一种基于图卷积神经网络模型的点云补全方法-CN202110410965.8在审
  • 邹艳妮;张怡睿;徐嘉伯;刘小平;刘捷 - 南昌大学
  • 2021-04-16 - 2021-08-13 - G06T5/50
  • 本发明属于点云补全技术领域,涉及一种基于图卷积神经网络模型的点云补全方法,该方法首先使用视点删除操作对数据集做预处理;然后提出局部特征融合操作,通过神经网络中可学习的矩阵寻找局部中点之间的对应关系,从而实现点云局部特征的聚合,使得特征提取的过程中既考虑了点自身的信息也结合了邻近点的信息;最后设计了与局部特征融合操作所适配的G‑Net结构,该结构由包含局部特征融合操作的编码器和多阶段预测的解码器两部分组成。该点云补全新方法解决了现有方法中局部特征提取不充分的问题,使编码器提取出了更全面的语义信息并以此促进解码器更好的关注局部细节,进而提高了点云补全的精准度,实现了高细节的点云补全。
  • 一种基于图卷神经网络模型点云补全方法
  • [发明专利]一种基于力反馈设备的零自由长度弹簧重力补偿方法-CN201610028353.1有效
  • 李春泉;刘小平;程强强;邹艳妮;代逍遥;刘新强 - 南昌大学
  • 2016-01-18 - 2018-08-24 - B25J18/00
  • 一种基于力反馈设备的零自由长度弹簧重力补偿方法,(1)将大臂的重力补偿弹簧一端连接在底座减速机构从动轮上的弹簧固定安装面,另一端通过钢丝绳相连经过定滑轮连接在大臂减速机构从动轮上与大臂反向延长线与从动轮边沿交接点处;(2)将小臂的重力补偿弹簧一端连接在底座减速机构从动轮上的弹簧固定安装面,另一端通过钢丝绳相连经过定滑轮连接在小臂减速机构从动轮边沿交接点处。本发明减轻了力反馈设备大臂机构或者是小臂机构的惯量,避免了钢丝绳与大臂机构或者小臂机构在某些位置上相互干涉。并充分考虑定滑轮的半径长度和安装位置对重力补偿的影响,证明了该弹簧重力补偿方法能够对力反馈设备实现完全的重力补偿。
  • 一种基于反馈设备自由长度弹簧重力补偿方法
  • [发明专利]一种沉浸式自适应位姿虚拟手术训练平台-CN201610124250.5有效
  • 李春泉;刘小平;程强强;邹艳妮;黄诗文;叶堃煜 - 南昌大学
  • 2016-03-04 - 2018-07-20 - G09B9/00
  • 一种沉浸式自适应位姿虚拟手术训练平台,由上端显示组件、中端控制台组件、下端支撑组件和侧面支撑组件等四部分组成。上端显示组件根据人机工程学设计,符合人体面部结构,可通过旋钮调节观测中心空间大小以适应不同大小的人体脑部,让脑部与平台更加贴合,增强沉浸感。可自适应调节位姿,以自己适合的姿势进行手术操作训练,提高舒适度,减轻疲劳感。通过上端显示组件的外部3D显示器观看整个手术训练过程,可对训练效果评测。本平台可用于模拟脑外科、肝脏、肾脏、乳腺等各类手术操作过程,让见习手术医生或医学院学生反复、无损、方便地进行手术训练,解决了传统外科医生训练中存在的训练周期长、效率低、费用高、训练对象匮乏等问题。
  • 一种沉浸自适应虚拟手术训练平台
  • [发明专利]一种基于熔断机制的无速度项粒子群优化算法-CN201610398224.1在审
  • 李春泉;徐松;刘小平;程强强;邹艳妮;罗族 - 南昌大学
  • 2016-06-07 - 2016-11-09 - G06N3/00
  • 一种基于熔断机制的无速度项粒子群优化算法,针对传统粒子群算法的收敛慢或容易局部最优的缺陷,引入股市熔断机制,将粒子群迭代进化过程分为20段,当粒子的进化过程处于前10段中的{1,2,5,6,9,10}段,或者处于后10段且随机选择概率小于1/3,则启用熔断机制更新粒子位置;否则不启用熔断机制,采用无速度项全局最优位置gbest导向迭代方程更新粒子位置。该发明优点在于引入熔断机制使粒子改变运动方向与步长,跳出局部最优;采用无速度项全局最优位置gbest导向迭代方程加快收敛速度。因此,本发明方法既有优秀的全局搜索能力,又有快速的收敛速度。
  • 一种基于熔断机制速度粒子优化算法

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