“万玉钗”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8个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于全尺度跳跃连接U型结构的图像分割方法-CN202310689398.3在审
发明人： 万玉钗;李一凡;贾舒琴;张珣 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全尺度跳跃连接U型结构的图像分割方法，涉及图像分割、深度学习等。本发明方法包括：将医学图像进行块分割，将分割得到的块特征输入到基于的Swin Transformer模块的编码器中进行下采样，通过下采样的方式抽取全局信息。将下采样后的特征输入到基于的Swin Transformer模块的解码器中进行上采样，通过上采样将特征图的分辨率恢复到输入分辨率，同时通过全尺度跳跃连接将每一个下采样块的输出传送给解码器中的每一个上采样块进行合并拼接，最终输出像素级分割预测。本发明方法通过全尺度跳跃连接，使分割模型捕获了全尺度下的细粒度语义和粗粒度语义，再融合Swin Transformer结构，改善了卷积的归纳偏置问题，有效提高了医学影像的语义分割性能。
一种基于尺度跳跃连接结构图像分割方法

[发明专利]一种基于层次细粒度分类的图像分类方法-CN202310689428.0在审
发明人： 万玉钗;贾舒琴;李一凡;张珣 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次细粒度分类的图像分类方法，涉及细粒度分类、深度学习技术等。本发明方法包括：对少量标注的样本标签进行处理，获取适用于YOLOv5算法的文本标签；建立基于YOLOv5算法的检测器，检测图像中的目标，剔除面积小于预设值的目标框以及重叠的目标框；以目标框为中心从图像中裁剪固定大小的子图像，子图像包含所识别目标的上下文关系，对子图像输入细粒度分类网络，提取子图像的大中小三种粒度的局部特征和全局特征，进行特征融合后进行细粒度类别分类。本发明实现更全面地利用关键信息和局部特征来提高分类性能，从而能更加准确地捕捉图像中的细节和差异，提高图像细类别的分类性能。
一种基于层次细粒度分类图像方法

[发明专利]一种基于深度强化学习算法的肺结节分析方法及装置-CN201910994341.8有效
发明人：刘峡壁;郑光远;马霄虹;赵心明;万玉钗;王穆荣;韩光辉;刘伟华 -专利权人：北京理工大学;中国医学科学院肿瘤医院
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习算法的肺结节分析方法及装置，所述方法包括构造肺结节分析模型；然后获得待分析图像；将待分析图像数据输入至分析模型中的识别模块，识别模块根据预设征象分类模型给出肺结节的分类结果；根据分类结果确定待分析图像数据的分析结果并输出。本发明实施例所提供的肺结节分析方法通过深度强化学习原理进行肺结节的分析，提高了肺结节分析结果的准确性。
一种基于深度强化学习算法结节分析方法装置

[发明专利]一种基于多尺度多层次融合的图像分类方法-CN202010932190.6有效
发明人： 万玉钗;刘峡壁;王穆荣;郑中枢;朱正;赵心明 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度多层次融合的图像分类方法，通过对输入图像进行尺度变换，将多尺度图像作为输入，能够提取图像的全局和局部特征，形成对图像目标的全面描述，然后对图像的多个尺度的描述特征进行多层次的融合，得到最终的分类识别结果，即从多尺度图像描述和多层次信息融合方面出发，有效提高了卷积神经网络图像分类器的分类性能。
一种基于尺度多层次融合图像分类方法

[发明专利]一种尾矿库特征分析及模型构建方法及系统-CN202111044335.X在审
发明人：刘锟;张珣;万玉钗;丛扬潇;钱思远 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种尾矿库特征分析及模型构建方法及系统。该方案包括通过遥感摄像进行尾矿区数据获取；对尾矿区数据进行数据预处理，生成尾矿基础分析数据；对尾矿基础分析数据进行数据驱动的尾矿库结构重要度分析，获得第一数据特征；对尾矿基础分析数据进行尾矿库结构光谱特征分析，获得第二数据特征；对尾矿基础分析数据进行尾矿库结构空间特征分析，获得第三数据特征；根据第一数据特征、第二数据特征、第三数据特征构建尾矿区结构特征，设置尾矿区识别模型。该方案采用构建本体论概念模型，解决了尾矿库概念和影像表现存在语义鸿沟，通过遥感数据建立了关于尾矿库的概念，获得正确的尾矿库的先验知识。
一种尾矿特征分析模型构建方法系统

[发明专利]一种基于遥感数据的新型尾矿库检测方法及系统-CN202111045901.9在审
发明人：刘锟;张珣;万玉钗;丛扬潇;钱思远 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于遥感数据的新型尾矿库检测方法及系统。该方案包括设置目标检测网络，根据网络的批次大小确定骨干网络；选择多光谱数据作为训练样本和验证样本，高分辨率卫星融合影像作为测试样本；添加多尺度目标图片，所述多尺度目标图片包括不同尺度的单目标图片，以及不同尺度关系的多目标图片；评估网络对不同尺度的尾矿库的检测准确率；根据具体任务和数据的情况，选择设置损失函数和优化算法；获取检测结果，所述检测结果包括四种组成结构。该方案通过设置进行尾矿库检测流程，有效评估高效网络与高精度网络间的具体差异，提供尾矿库遥感自动识别的检测网络的选择。
一种基于遥感数据新型尾矿检测方法系统

[发明专利]一种高斯混合模型树及其递增聚类方法-CN201410035056.0有效
发明人：刘峡壁;伍艺;万玉钗 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2014-01-24 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种高斯混合模型树及其递增聚类方法，属于计算机应用技术中的聚类技术领域。该方法包括两部分1、一种新的聚类结构——高斯混合模型树（聚类树）；2、在（1）的基础上，提出基于高斯混合模型树的递增聚类方法；其中，递增聚类方法包括数据插入、更新聚类树、数据删除和聚类结果确定。这四个技术环节的关系为对于每一个新数据，都需要插入到现有的高斯混合模型树，再根据插入的结果更新聚类树；随着新数据的插入，检查已经插入到聚类树的数据是否需要删除，如果需要删除，则删除数据；当所有数据读取完成之后，确定聚类结果。本发明的方法在聚类的准确率、执行效率和稳定性方面都可以获得较好的效果。
一种混合模型及其递增方法

[发明专利]一种Web图像搜索引擎及其实现方法-CN201110030471.3无效
发明人：刘峡壁;万玉钗;杨阿丽;陈云鹏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2011-01-28 - 公布日： 2011-11-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种图像搜索方法。该方法包括：用户用关键词进行图像搜索，其中，所述关键词表示图像的待检索语义；在搜索到的图像集合中，通过判别学习得到与所述待检索语义相对应的分类器；利用所述分类器来计算所述图像集合中每幅图像与所述待检索语义之间的相关度；以及，按照所述相关度对所述图像集合进行排序，并且将排序后的图像集合返回给用户。实验结果表明，通过使用本发明方法可以有效改善基于文本的图像检索效果。
一种 web 图像搜索引擎及其实现方法

1
共 8 条