“成冠举”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12个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]卷积神经网络提取视频帧中目标物特征的方法及装置-CN202310618821.0在审
发明人： 成冠举;范文新;曲坛;高剑飞 -专利权人：北京医百科技有限公司;江苏医百聚智科技有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种卷积神经网络提取视频帧中目标物特征的方法及装置，其中方法包括：计算当前视频帧中的目标物所占比例；根据所述目标物所占比例确定所述当前视频帧的采样方式，以生成多种不同尺寸的视频帧；将所述多种不同尺寸的视频帧分别输入到对应的感受野中，生成多个采样特征集合；根据所述多个采样特征集合生成视频帧特征集合。本申请提出的。
卷积神经网络提取视频目标特征方法装置

[发明专利]一种视频处理方法、装置、设备及介质-CN202211664838.1在审
发明人： 成冠举;曲坛;范文新 -专利权人：北京医百科技有限公司;江苏医百聚智科技有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04N21/466 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种视频处理方法、装置、设备及介质，视频处理方法包括：获取由原始视频分解得到的视频帧；对任一所述视频帧，确定该视频帧的透明度，根据该视频帧的透明度对该视频帧进行抠图操作，生成该视频帧对应的抠图后图像；根据由原始视频分解得到的各视频帧对应的抠图后图像，生成抠图后视频；其中，对任一视频帧，确定该视频帧的透明度，包括：对首个视频帧，利用深度学习模型确定所述首个视频帧的透明度；对任一非首个视频帧，使用该视频帧的上一视频帧的透明度，对该视频帧进行特征融合操作，利用深度学习模型确定进行了特征融合操作后的该视频帧的透明度。
一种视频处理方法装置设备介质

[发明专利]CT图像椎骨定位方法、装置、设备及介质-CN202010998423.2有效
发明人：曾婵;李葛;成冠举;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能中的图像处理，具体公开了一种CT图像椎骨定位方法、装置、设备及介质，所述方法包括：对椎骨CT图像数据进行预处理；将所述预处理后的椎骨CT图像数据输入到预先训练的神经网络模型，得到与预处理后的椎骨CT图像数据对应的关键点热图回归结果，所述关键点热图回归结果存储在区块链节点中；根据所述关键点热图回归结果及所述预处理后的椎骨CT图像数据回归椎骨质心关键点位置对应的3D热图；将所述椎骨质心关键点位置对应的3D热图作为标签，网络回归3D热图信息，完成椎骨定位。有效消除扫描设备差异和扫描噪声带来的影响，对于复杂形态的椎骨也能实现精确定位。本申请适用于智慧医疗领域，可进一步推动智慧城市的建设。
ct 图像椎骨定位方法装置设备介质

[发明专利]模型压缩方法、装置、电子设备及介质-CN202011501677.5在审
发明人： 成冠举;李葛;曾婵;高鹏 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术，揭露一种模型压缩方法，包括：利用预先构建的拟合器对随机噪声数据进行数据拟合，得到仿真数据并计算仿真数据和噪声数据的激活损失值，在激活损失值大于预设的激活阈值，调整所述拟合器的参数，直到激活损失值小于或等于预设的激活阈值，将仿真数据输入至待压缩模型中得到输出数据；计算输出数据和仿真数据的稀疏损失值，在稀疏损失值大于预设的稀疏阈值，调整拟合器的内部参数，直到稀疏损失值小于或者等于预设的稀疏阈值，输出仿真数据并对待压缩模型进行压缩，得到压缩后的模型。本发明还揭露一种模型压缩装置、电子设备及存储介质。本发明不需要获取训练数据、网络结构和参数等，就能实现模型的压缩。
模型压缩方法装置电子设备介质

[发明专利]基于神经网络的杯盘比确定方法、装置、设备及存储介质-CN202010992346.X有效
发明人：李葛;成冠举;曾婵;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，具体使用了神经网络，并公开了一种基于神经网络的杯盘比确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取眼底图像，并对所述眼底图像进行视盘区域检测，以得到视盘区域；将所述视盘区域输入预先训练的神经网络，得到预测杯盘比和视杯视盘的分割图像；基于所述视杯视盘的分割图像确定算数杯盘比；根据所述算数杯盘比和所述预测杯盘比确定实际杯盘比。提高确定出的杯盘比的准确度，减少疾病筛查过程中的多筛、漏筛情况。本申请适用于智慧医疗领域。
基于神经网络确定方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、杯盘比确定方法、装置、设备及存储介质-CN202011005659.8在审
发明人：李葛;成冠举;曾婵;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-22 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，具体使用了神经网络，并公开了一种视杯视盘分割模型训练方法、基于神经网络的杯盘比确定方法、装置、设备及存储介质，所述视杯视盘分割模型训练方法包括：获取样本图像和所述样本图像对应的图像标签，以构建样本数据；将所述样本数据输入预设的神经网络，以得到预测的视杯视盘分割图像；对所述图像标签和预测的视杯视盘分割图像分别进行投影，以得到所述图像标签对应的标签投影值和所述预测的视杯视盘分割图像的图像投影值；分别计算分割损失函数的数值和投影损失函数的数值，以得到网络损失函数的数值；根据所述网络损失函数的数值对所述预设的神经网络进行训练，以得到视杯视盘分割模型。本申请适用于智慧医疗领域。
模型训练方法确定装置设备存储介质

[发明专利]一种基于频谱分析的马赛克去除方法、系统、终端及存储介质-CN202010921922.1在审
发明人：李葛;成冠举;曾婵;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频谱分析的马赛克去除方法、系统、终端及存储介质。所述方法包括：对原始马赛克图像进行傅里叶变换，得到所述马赛克图像的频谱图；对所述频谱图分别进行频谱分析，并使用峰值检测方法对所述频谱分析结果进行峰值点检测，筛选出满足预设条件的峰值点，根据所述筛选的峰值点的坐标对所述原始马赛克图像中的马赛克区域进行定位；根据所述定位对所述马赛克区域进行剪裁，得到去除马赛克区域的图像。本申请实施例通过利用傅里叶变换对马赛克图像进行频谱分析，检测出马赛克区域与其他区域的频谱差异，从而对图像中的马赛克区域进行自动、快速、精确的定位及去除，避免了噪声的引入，有利于提高图像分析的准确性。
一种基于频谱分析马赛克去除方法系统终端存储介质

[发明专利]外科手术用人体温度调节系统的温度控制方法和控制系统-CN201710097109.5有效
发明人：李洪涛;成冠举 -专利权人：北京华信佳音医疗科技发展有限责任公司
申请日： 2017-02-22 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： A61F7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体温度调节系统的温度控制方法，所述人体温度调节系统包括半导体加热制冷芯片、水循环系统和温度传感器，所述控制方法包括：根据对变温速度的需求改变第一预期水温的大小，得到第二预期水温，然后根据第二预期水温控制变温速度；变温速度的控制规则包括：变温速度与温度差值为正相关，所述温度差值指的是第二预期水温和测得的实际水温之间的差值。本发明还提供了与上述方法对应的温度控制系统。该方法和系统能够根据不同手术环境和患者的自身条件调整变温的速度。
外科手术用人体温调节系统温度控制方法控制系统

[发明专利]眼底OCT影像增强方法、装置、设备及存储介质-CN201910524224.5在审
发明人： 成冠举;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种眼底OCT影像增强方法、装置、设备及存储介质，用于提高生成的新眼底OCT影像的真实性，避免和原始眼底OCT影像差异过大，解决真实数据太少及数据不均衡问题，提高影像处理效率。本发明方法包括：获取原始眼底光学相干断层扫描技术OCT影像；通过预置的深度学习网络模型构建生成器和鉴别器；通过生成器将预置的随机噪声转换成目标眼底OCT影像；通过鉴别器判断目标眼底OCT影像是否真实；若目标眼底OCT影像真实，则将目标眼底OCT影像保留。
眼底影像存储介质影像增强生成器预置光学相干断层扫描人工智能技术影像处理效率鉴别器判断转换成目标随机噪声网络模型影像差异真实数据不均衡鉴别器构建真实性保留学习

[发明专利]基于特征可视化的眼底图像病变标注方法、装置及介质-CN201910418190.1在审
发明人：李葛;成冠举;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于特征可视化的眼底图像病变标注方法，包括：获取待标注眼底图像；通过训练得到的分类模型对所述待标注眼底图像进行分类；根据分类结果对所述待标注眼底图像进行特征可视化处理，得到所述待标注眼底图像的灰度特征图；根据所述灰度特征图获取最小矩形框坐标；利用矩形框坐标对应的矩形框对所述待标注眼底图像进行病灶标注。本发明还公开了一种电子装置和存储介质。本发明通过对待标注眼底图像进行特征可视化处理，实现对眼底图像的病灶标注，减少了标注的工作量，不需要专家进行人工标注，节省人力。并且，通过本发明可以实现对数据集的批量标注，提高效率。
标注眼底图像可视化处理灰度特征矩形框可视化病灶病变人工智能技术存储介质电子装置分类结果分类模型人工标注最小矩形数据集工作量分类

[发明专利]一种数据批量标注方法、装置及计算机可读存储介质-CN201811456459.7在审
发明人： 成冠举;高鹏;谢国彤 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种数据批量标注方法、装置及存储介质，方法包括：对包含有多张图像的数据集进行降维处理，得到由低维向量组成的数据集；对数据集的低维向量进行聚类，把图像分成不同的类别；通过可视化工具将聚类后的数据显示出来，选取同一类别的数据，并对同一类别的数据进行统一批量标注。通过聚类将数据集内的数据分成不同的类别，从而可以对数据集内的同一类别的数据进行批量标注，减少了标注的工作量。采用无监督聚类的方式，通用性强。并且，在聚类后采用神经网络识别的方式，进一步识别同一类别中的图像的特征，从而能够确定该同一类别中的数据的共有特征，进而可以依据识别结果对同一类别进行统一批量标注。
标注数据集聚类低维向量计算机可读存储介质人工智能技术神经网络识别图像存储介质多张图像降维处理数据显示通用性强可视化无监督工作量统一

[发明专利]病变识别模型的训练方法、验证方法和病变图像识别装置-CN201710584595.3在审
发明人：李洪涛;成冠举 -专利权人：北京华信佳音医疗科技发展有限责任公司
申请日： 2017-07-18 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种病变识别模型的训练方法，包括利用获取的病变图像样本对Faster RCNN网络进行训练，得到病变识别模型。本发明还相应提供了基于该病变识别模型的病变图像识别装置和病变识别模型的验证方法。本发明提供的病变识别模型的训练方法，基于深度学习理念设计，在使用该模型进行病变识别时，可以较为准确地判断病灶的位置和类型。
病变识别模型训练方法验证图像装置

1
共 12 条