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[发明专利]一种基于深度学习的印刷电路板图片去噪方法-CN202210916403.5在审
发明人：储超群;周继乐;陈仕江 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的印刷电路板图片去噪方法，属于缺陷检测技术领域。方法包括步骤S11，原始待测板图片分别经待测板图片特征抽取模块和第一特征抽取学习模块后，输入到主网络模块；原始标准板图片分别经标准板图片特征抽取模块和第二特征抽取学习模块后，输入到主网络模块；主网络模块输出第一调光矩阵；按上述过程，调转原始待测板图片、标准板图片输入位置，主网络模块输出第二调光矩阵。步骤S12，去噪图片输出模块利用第一、第二调光矩阵，结合损失函数，对原始待测板图片、标准板图片进行优化处理，继而输出去噪待测板图片和去噪标准板图片。本发明通过调节矩阵去除待测板图片中的环境干扰因素，使其环境与标准板尽可能一致，达到去噪的目的。
一种基于深度学习印刷电路板图片方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏的轻量车道线检测方法及装置-CN202210959814.2在审
发明人：魏子雄;陈辉;王泽润 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于知识蒸馏的轻量车道线检测方法及装置，方法包括采集待处理图像，并将待处理图像输入至训练好的第一卷积神经网络，得到待处理图像中与每个子区域对应的车道线特征；接着基于与每个子区域对应的车道线特征确定出与车道线对应的多个目标关键点；接着根据与车道线对应的多个目标关键点生成待处理图像的车道线。通过基于知识蒸馏得到的第一卷积神经网络不仅有效减小整体计算量，还可使得到的待处理图像中与每个子区域对应的车道线特征精度更高，进而保障待处理图像的车道线的准确性。
一种基于知识蒸馏车道检测方法装置

[发明专利]一种基于多层CT影像的颅内出血区域自动分割方法-CN202211051930.0在审
发明人：张成奋;徐枫;郭雨晨 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于多层CT影像的颅内出血区域自动分割方法，属于医学图像处理技术领域。方法包括：将标注过出血区域的目标CT影像和目标CT影像序列前后的上下层CT影像输入出血区域分割模型进行训练；通过融合多层CT影像特征来获得考虑了多层相关性的融合特征，结合由交叉熵和dice构成的混合损失函数和梯度回传算法训练得到损失值最小的出血区域分割模型；将待测CT影像和待测CT影像序列前后的上下层CT影像输入该模型，最终输出待测CT序列中所有层的待测CT影像的出血区域概率图。本发明在仅增加少量运算量的前提下，充分利用CT序列中上下层面的信息，提升了出血区域分割的准确性和相邻层间一致性。
一种基于多层 ct 影像内出血区域自动分割方法

[发明专利]一种构建基于卷积神经网络多任务二阶段结构的方法-CN202211017023.4在审
发明人：李德轩;徐枫;郭雨晨 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种构建基于卷积神经网络多任务二阶段结构的方法，包括以下步骤：建立分割头，分割头的输入为U型卷积神经网络的输出分割图；建立检测头，检测头的输入为U型卷积神经网络右侧的多层特征图；分割头和检测头作为一阶段模型；建立分类头，分类头的输入为U型卷积神经网络最下一层特征图、分割头的输出及检测头的输出，分类头的输出作为最终的分割图，分类头作为二阶段模型；获取若干个样本图像，训练U型卷积神经网络、分割头、检测头及分类头，直到分类头的输出达到预设准确度，完成二阶段结构的构建。本发明的有益技术效果包括：能够方便的在数据相同或相似的多个子任务之间进行切换，提高项目实施效率。
一种构建基于卷积神经网络任务阶段结构方法

[发明专利]一种基于数据混合的工业领域自适应方法-CN202211424993.6有效
发明人：丁贵广;熊翊哲;陈辉;陈仕江 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所;清华大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提出一种基于数据混合的工业领域自适应方法，包括，获取待训练的图像数据集，图像数据集包括源域数据和目标域数据；构建基线模型，通过图像数据集对基线模型进行训练，并通过最小化基本损失函数对基线模型进行优化，获取初始图像分类模型；对图像数据集进行重新构造，通过信息熵筛选的方法，获取源域数据和目标域数据中较高置信度的数据，并通过伪标签与MixUp数据增广的方法获取包含较高置信度的数据的融合分布的有监督数据集；通过有监督数据集对初始图像分类模型进行训练，获取完成的图像分类模型。通过本发明提出的方法，解决了标注数量较少条件下的工业场景无监督领域自适应问题。
一种基于数据混合工业领域自适应方法

[发明专利]一种针对姿态多样性物体缺陷的二阶段异常检测方法-CN202211424995.5有效
发明人：丁贵广;申耀华;陈凯;陈仕江 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所;清华大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本发明提出一种针对姿态多样性物体缺陷的二阶段异常检测方法，包括，获取待检测的图像，将图像输入空间变换网络，进行图像内容的姿态校正；将校正的图像利用训练好的自编码器模型进行特征提取，获取高层次特征；在高层次特征和预先构建的核心子集库中的进行特征匹配，并通过最近邻算法计算同一位置的差异得分；通过差异得分输出异常分数和异常图像。通过本发明提出的方法，提高了异常样本的检出率。
一种针对姿态多样性物体缺陷阶段异常检测方法

[发明专利]一种基于变压器模块的神经网络荧光显微图像去噪方法-CN202211075406.7有效
发明人：李子薇;王清华;赵思成;张希雅;迟楠 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所;复旦大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变压器模块的神经网络荧光显微图像去噪方法，该方法包括获取包含荧光显微图像对的数据集，并对数据集进行预处理，得到训练数据；基于变压器模块和3D卷积相结合的级联U型神经网络构建去噪网络模型；设置去噪网络模型的超参数、损失函数和优化方法；将训练数据输入至去噪网络模型中，并基于优化方法对损失函数进行优化，直到去噪网络模型训练完成；向训练好的去噪网络模型输入测试图像数据，得到去噪图像，并基于结构相似性指标对去噪图像进行评估。本申请实现了采用带有编解码器的U型级联神经网络作为整体架构，能够更好的进行多尺度特征融合，从而有助于提高图像去噪的性能。
一种基于变压器模块神经网络荧光显微图像方法

[发明专利]一种无源的主动领域自适应模型训练方法及装置-CN202211106684.4有效
发明人：吕梦遥;陈辉;赵思成;邵天予 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种无源的主动领域自适应模型训练方法及装置，其方法包括：基于源域数据集对目标域神经网络模型进行初始化处理；获取目标域数据集，并基于目标域神经网络模型从目标域数据集中提取出第一数据集；对第一数据集中每个目标数据进行标注处理，并基于处理后的第一数据集、第二数据集以及目标域神经网络模型对处理后的第一数据集进行更新；根据更新后的第一数据集判断目标域神经网络模型迭代是否结束。通过在训练过程中不要求源数据的存在，又可利用有限的标注数据集对模型进行高效的领域自适应训练方式，不仅没有假设源数据在适应过程中的可用性，还可有效地克服无监督领域自适应的限制，进而提高训练出的模型的准确性。
一种无源主动领域自适应模型训练方法装置

[发明专利]一种基于神经网络的脑部出血体积计算方法-CN202211106689.7有效
发明人：李德轩;徐枫;郭雨晨 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种基于神经网络的脑部出血体积计算方法，包括以下步骤：获得若干个脑部医学影像序列；建立UNet神经网络模型，使用无标脑部医学影像序列进行预训练；人工标记脑部医学影像的出血区域，获得样本图像序列；使用样本图像序列训练UNet神经网络模型；将待评估出血体积的患者的脑部医学影像序列输入训练后的UNet神经网络模型，获得出血区域；建立出血区域的3D连通区域；根据3D连通区域获得出血体积。本发明的有益技术效果包括：提供了高效的预训练机制，实现患者脑部出血体积的计算，具有训练效率高，出血量计算准确度高的有益技术效果。
一种基于神经网络脑部出血体积计算方法

[发明专利]基于压缩感知的自适应图像对抗样本检测与防御方法-CN202211118152.2有效
发明人：陈艳姣;徐文渊;周勃阳;程雨诗 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于压缩感知的自适应图像对抗样本检测与防御方法及装置，所述方法包括：当图像分类系统接收到目标图像时，计算目标图像的信息熵，根据信息熵确定目标图像的分辨率类型;根据分辨率类型对目标图像进行色深压缩，得到预处理图像，通过下游图像分类模型分别对目标图像及预处理图像进行类别检测；对比目标图像类别及预处理图像类别，相同时将目标图像作为图像输入；不相同时，根据分辨率类型确定对应的稀疏度，根据目标图像及稀疏度构建对应的稀疏矩阵，结合压缩感知重建算法进行信号重建，得到重建图像，并将重建图像作为图像输入。采用本方法能够提高智能图像分类系统面对对抗样本攻击的鲁棒性与安全性，检测攻击的准确性。
基于压缩感知自适应图像对抗样本检测防御方法

[发明专利]一种工业相机与工位信息绑定方法-CN202210781300.2在审
发明人：常英杰;陈仕江;袁智超 -专利权人：清软微视（杭州）科技有限公司;杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/22 文献下载
摘要：一种工业相机与工位信息绑定方法，涉及机器视觉检测领域。方法包括步骤S01，获取由位于不同工位的工业相机采集的测试图像，并将测试图像与对应采集的工业相机进行绑定存储；其中，测试图像包含测试对象和位于测试对象处的标板，标板上设有测试标识；步骤S02，识别测试图像并识别出测试标识；步骤S03，基于测试标识对照工位查询表，以获得工位信息；并将工位信息与采集所述测试图像的工业相机进行绑定存储；其中，工位查询表存储有与测试标识一一对应的工位信息。本发明通过软件方式自动实现工业相机与工位信息绑定的方法，避免发生人工手动录入信息出错的情况。
一种工业相机信息绑定方法

[发明专利]一种操作简单、可多角度调节的ccd相机支架-CN202210877444.8在审
发明人：李佺;陈仕江;袁智超;李一鹏 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： F16M11/12 文献下载
摘要：一种操作简单、可多角度调节的ccd相机支架，包括自上而下依次连接的相机底座、第一角度调节板、第二角度调节板和支架底座；其特征在于，所述相机底座设置于第一角度调节板表面，且相机底座上形成有调节相机底座水平移动的直线形腰型孔；第一角度调节板端部与第二角度调节板转动连接，第二角度调节板端部与支架底座转动连接，且支架底座两侧形成有调节支架底座水平转动的弧形腰型孔；与现有技术相比，相机支架由相机底座、第一角度调节板、第二角度调节板、支架底座组成，可实现将相机沿X、Y、Z三个轴方向上的角度调节，采用螺栓调节角度，可操作性强而且角度调节的准确度高。
一种操作简单角度调节 ccd 相机支架

[发明专利]一种带有视觉定位机构的激光打标机-CN202210878171.9在审
发明人：徐志华;陈仕江;袁智超 -专利权人：清软微视（杭州）科技有限公司;杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： B23K26/046 文献下载
摘要：一种带有视觉定位机构的激光打标机，包括激光打标机构、旁轴视觉定位机构、安装立柱和升降架，激光打标机构和旁轴视觉定位机构设置于升降架上，且激光打标机构、旁轴视觉定位机构和升降架始终同步移动，升降架升降式设置于安装立柱上；其特征在于，所述安装立柱上设有带动升降架升降式移动的焦距调节机构，升降架上设有调节旁轴视觉定位机构的XYZ手动精密滑台；与现有技术相比，在腰型孔的作用下，可实现旁轴视觉定位机构的光路中合束镜的大小和根据目标产品的外形大小灵活定制，去实现一次性得到整个目标产品的图像，通过旁轴视觉定位机构一次性得到整个目标产品的图像，然后通过算法给出精确坐标，效率更高，无机械移动，精度更高。
一种带有视觉定位机构激光打标机

[发明专利]一种用于光伏玻璃的侧边检测装置及其检测方法-CN202210878759.4在审
发明人：李佺;袁智超;陈仕江 -专利权人：清软微视（杭州）科技有限公司;杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：一种用于光伏玻璃的侧边检测装置，包括机架和移动连接于机架上的两个相机光源机构，两个相机光源机构相对设置于机架两端；两个所述相机光源机构的移动方向位于同一直线上，相机光源机构与机架之间设有带动相机光源机构移动的宽度调节机构；所述相机光源机构顶部设于固定连接的固定底座，且固定底座上固定连接有滑块连接板，机架上设有与滑块连接板相对应的直线导轨；与现有技术相比，通过将相机光源机构移动连接于直线导轨上，可根据玻璃的宽度不同而更改相机的位置，满足不同宽度的玻璃的检测需求，同时在第一风琴罩和第二风琴罩的作用下，确保相机光源机构移动过程中也不受外界光线的干扰。
一种用于玻璃侧边检测装置及其方法

[发明专利]基于元学习的语音声纹识别通用对抗扰动构建方法及系统-CN202111420677.7有效
发明人：陈艳姣;徐文渊;邓江毅 -专利权人： 杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的语音声纹识别通用对抗扰动构建方法及系统，所述方法包括：将训练集和测试集与不同结构的声纹识别模型划分成多个训练任务；基于元学习的方法在所述训练任务上完成初始输入的学习，构建初始输入样本；将所述初始输入样本输入黑盒模型，通过梯度上升优化更新得到通用对抗扰动。利用元学习的思想解决查询成本高的问题，针对黑盒模型高效构建通用对抗扰动，能够辅助声纹识别模型的安全隐患分析与修补。
基于学习语音声纹识别通用对抗扰动构建方法系统

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