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[发明专利]基于边缘细化注意力机制的息肉分割方法及系统-CN202310652333.1在审
发明人：邵昊;侯淇彬 -专利权人：南开大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了基于边缘细化注意力机制的息肉分割方法及系统；其中方法，包括：获取待处理的肠道内窥镜图像；将待处理的肠道内窥镜图像，输入到训练后的息肉分割模型中，输出息肉分割结果；其中，训练后的息肉分割模型，包括：依次连接的编码器、解码器和边缘细化器；所述编码器用于对肠道内窥镜图像进行编码，输出提取的特征；所述解码器用于对提取的特征进行解码，生成粗略分割图；所述边缘细化器用于对粗略分割图进行细化，生成细化分割图。
基于边缘细化注意力机制息肉分割方法系统

[发明专利]一种指向性伪装物体分割方法及系统-CN202310626321.1在审
发明人：张旭迎;林铮;尹博文;范登平;侯淇彬;程明明 -专利权人：南开大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出了一种指向性伪装物体分割方法及系统，设计了双分支网络结构，利用参考分支网络获取来参考图像中某类指向性物体的共性信息，分割分支网络则在所得到的共性信息指导下确认并分割包含该指向性伪装物体的目标图像。通过将共性信息和目标图像的视觉特征进行交互融合的方式突出目标图像中的指向性伪装物体。本发明方法受其他物体的干扰较小，进而能够更加准确地分割出期望的物体，而且利用参考图像的共性信息来突出目标图像中的指向性伪装物体的方式，适合小样本所收集的参考信息对某类物体进行指向性的分割。
一种指向伪装物体分割方法系统

[发明专利]基于掩码可分离注意力机制的伪装目标分割方法及系统-CN202211545955.6在审
发明人：尹博文;侯淇彬;张旭迎;范登平;程明明 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出了基于掩码可分离注意力机制的伪装目标分割方法及系统，涉及图像处理技术领域，具体方案包括：构建伪装目标分割模型，并对伪装目标分割模型进行训练；利用编码器对输入图像进行编码，得到初始特征；将初始特征输入到解码器中解码，生成伪装目标的初始分割；基于掩码可分离注意力机制，对初始分割进行渐进式地优化分割，得到最终的伪装目标分割结果；本发明设置掩码可分离注意力机制，利用掩码将注意力机制分为前景注意力、背景注意力以及全局注意力，前景和背景注意力分别关注前景和背景区域，全局注意力机制提取全局信息，再利用前景注意力分数在全局信息中发现伪装对象，利用背景注意力确定背景，进而分割出精确的伪装目标。
基于掩码可分离注意力机制伪装目标分割方法系统

[发明专利]基于局部到全局知识迁移的物体注意力挖掘方法及系统-CN202210324744.3在审
发明人： 侯淇彬;姜鹏涛;杨雨奇 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提供了基于局部到全局知识迁移的物体注意力挖掘方法及系统，本发明通过置了局部和全局两个模型，其中局部模型用于提取局部图像块中的注意力区域，而全局模型通过从局部模型中学习细节知识来提取较为完整的物体注意力图像。通过生成多视角下的注意力图像，能够发掘更多图像中的非显著性区域，通过设计了一种知识迁移损失函数，保证了在局部视角下的注意力信息能被有效迁移到全局模型上，生成的物体注意力区域能够在各种弱监督语义分割任务上发挥作用。
基于局部全局知识迁移物体注意力挖掘方法系统

[发明专利]图像显著性物体检测方法和装置-CN201710488970.4有效
发明人： 侯淇彬;程明明;白蔚;周迅溢 -专利权人：南开大学;华为技术有限公司
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06T5/10 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像显著性物体检测方法与装置。该方法包括：分别对待处理图像进行至少两个卷积层对应的卷积处理，得到待处理图像的至少两个第一特征图，至少两个第一特征图的分辨率小于待处理图像的分辨率，至少两个第一特征图中的任意两个第一特征图的分辨率不同；对至少两个集合中的叠加集合中包含的至少两个第一特征图进行叠加处理，从而得到待处理图像的至少两个第二特征图，其中，至少两个集合分别对应不同的分辨率，至少两个集合与至少两个第二特征图一一对应，叠加集合中包含的第一特征图的分辨率小于等于叠加集合对应的第二特征图的分辨率；对至少两个第二特征图拼接，得到显著性图。本申请能提高显著性物体检测的效果。
图像显著物体检测方法装置

[发明专利]一种基于特征动态选择的多任务联合检测方法-CN202010303705.6有效
发明人：刘姜江;程明明;侯淇彬 -专利权人：南开大学
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征动态选择的多任务联合检测方法，属于图像处理技术领域。大多数现有的检测模型都是每个不同的任务独立设计一个不同的模型来分别进行处理，需要花费大量的人工精力。本发明创造性地提出一种基于特征动态选择的多任务联合检测模型，该模型能够根据不同任务的特点自适应且动态地从共享的特征集合中选择各任务合适的特征；此外，该模型能够能够被端到端的训练，并且能够一次计算同时输出得到待检测图像的显著性物体检测结果图像、边缘检测结果图像以及骨架检测结果图像。本方法在一个网络模型中同时并且快速地完成了三种不同的图像处理任务，此方法具有结构简单、参数量小和运行速度快的优点，并且具有良好的检测准确率。
一种基于特征动态选择任务联合检测方法

[发明专利]一种基于深度网络的多类型任务通用的检测方法-CN201810173285.7有效
发明人：刘姜江;程明明;侯淇彬;范登平;谭永强 -专利权人：南开大学
申请日： 2018-03-02 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度网络的多类型任务通用的检测方法，属于图像处理技术领域。包含如下步骤：a.分别选择上述三种任务所需要的训练图片；b.在相同的网络结构下设计完成需要的模型参数和网络初始参数；c.设计需要优化的损失函数，并利用深度预测模型和物体检测模型得到其具体表示；d.优化调整初始模型的参数，最终得到分别符合三种要求的具有统一结构的检测模型参数；e.利用训练好的模型对任意输入的自然场景图片得到显著性物体检测、骨架提取、边缘检测三种图像处理结果。本方法能够在一个统一的网络结构下完成三种截然不同的图像处理任务，此方法具有良好的通用性和可移植性，同时达到了良好的检测效果。
一种基于深度网络类型任务通用检测方法

[发明专利]构建神经网络模型的方法、装置、设备、介质和程序产品-CN202110604360.2在审
发明人：余伟浩;蒋子航;陈飞;侯淇彬;冯佳时 -专利权人：华为技术有限公司;新加坡国立大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开的实施例提供了用于构建神经网络模型的方法、设备、装置、存储介质和程序产品，涉及人工智能领域。在构建神经网络模型的方法中，首先构建包括多个层级的超网络，并训练超网络，以在多个层级中的每个层级处确定经训练的多个类型的神经网络层的参数。通过针对多个层级中的每个层级从经训练的多个类型的神经网络层中选择一个类型的神经网络层，生成多个候选神经网络模型。基于多个候选神经网络模型分别执行预定NLP任务的性能，确定用于NLP的目标神经网络模型。这样，本公开的实施例能够降低构建目标神经网络模型所需的成本并且获得性能更优的目标神经网络模型。
构建神经网络模型方法装置设备介质程序产品

[发明专利]图像分割方法及装置-CN201610850223.6有效
发明人：程明明;刘云;侯淇彬;白蔚 -专利权人：南开大学;华为技术有限公司
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种图像分割方法及装置，该方法包括：A、获取待分割图像对应的第一分割图像；B、确定当前第一分割图像所需要提取的特征；C、对当前第一分割图像中的每两个相邻区域进行所需要提取的特征的特征值计算，并按照预设算法获取当前第一分割图像中的每两个相邻区域的特征向量；D、根据当前第一分割图像中的每两个相邻区域的特征向量以及预设的特征权值，构造无向图；E、遍历所述无向图中的边，合并无向图，根据所述合并后的无向图得到区域合并后的新的第一分割图像；F、循环执行B‑E共N次，其中，N为大于等于2的预设值。该方法能够极大提升图像分割的精度以及速度。
图像分割方法装置

[发明专利]基于在线注意力累积的挖掘目标物体区域的方法-CN201910715341.X有效
发明人：程明明;姜鹏涛;张长彬;侯淇彬;曹洋 -专利权人：南开大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于在线注意力累积的挖掘目标物体区域的方法。该方法的目的是以弱监督的方式高效地找到图像的目标物体区域，这种区域可以为弱监督语义分割任务提供监督。基于训练过程中注意力不停地在目标物体上变化的观察，该方法在训练过程中为每一个目标物体维护了一张存储图。通过不断的将每一次迭代中生成的注意力图融合到存储图中，这个在线注意力累积过程可以将注意力在目标物体上出现过的所有位置记录下来，帮助找到整个目标物体区域。另外，该方法在更新存储图的过程中，通过改进的交叉熵损失函数对存储图中学习到的知识进行监督，从而得到更加完整的物体区域。
基于在线注意力累积挖掘目标物体区域方法

[发明专利]一种数字图像压缩加密联合编码方法-CN201410329402.6有效
发明人：王宁宁;付冲;侯淇彬 -专利权人：东北大学
申请日： 2014-07-11 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： H04N19/186 文献下载
摘要：本发明一种数字图像压缩加密联合编码方法，属于图像加密技术领域，本方法基于目前应用最为广泛的JPEG压缩编码标准实现，在编码过程中融入了基于混沌的加密算法；根据JPEG标准对DC系数和AC系数分开进行编码的特点，对图像的DC系数和AC系数分别进行加密；为兼顾安全性与压缩效率，本方法对全部DC及部分AC系数进行加密，将所有DCT块中相同位置的系数组成不同的分组，在组内进行置乱和扩散，以最大可能降低加密过程对差分编码及行程编码的破坏；置乱和扩散分别基于logistic和Chebyshev混沌映射实现；实验证明，该方法在提供有效的图像数据安全保护的同时，具有较好的数据压缩能力。
一种数字图像压缩加密联合编码方法

[实用新型]智能沙盘-CN201120477058.7有效
发明人：沙毅;隋金坪;侯淇彬;王志远 -专利权人：东北大学
申请日： 2011-11-25 - 公布日： 2012-07-25 - 主分类号： G09B25/00 文献下载
摘要：本实用新型属于测绘模型技术领域，主要是涉及一种智能沙盘，主要由上位机模块、嵌入式控制系统模块、步进电机模块和沙盘平面组成，上位机模块连接嵌入式控制系统模块，嵌入式控制系统模块连接步进电机模块，步进电机模块上方为沙盘平面。本实用新型使用曲面拟合算法、曲面分割采点等算法处理目标地区的离散三维数据，利用嵌入式控制系统控制处理PC端发来的数据并让步进电机进行准确的操作，使用步进电机来精准定位地形的高度和尺度，使用I/O扩展技术实现对多个步进电机的控制管理，实现了沙盘的快速模拟，解决了沙盘不可或不易于重复利用的问题，适于推广应用。
智能沙盘

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