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[发明专利]一种基于DS证据理论的动态人脸表情识别方法-CN202211576932.1有效
发明人：舒明雷;刘振宇;王英龙;刘瑞霞;周书旺 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于DS证据理论的动态人脸表情识别方法，通过多特征融合的方式提高了表情视频的特征提取效果，并通过DS证据理论、多分支卷积、注意力机制深度学习了不平衡的动态表情特征。相较其他方法，本方法科学有效的降低了样本不平衡对表情识别带来的影响，充分利用时空特征挖掘视频表情的潜在语义信息，以此进行表情分类提高可靠性和准确率，解决表情识别的需求。
一种基于 ds 证据理论动态表情识别方法

[发明专利]一种基于双通道交叉注意力的域适应的心音分类方法-CN202310744420.X在审
发明人：舒明雷;李金萌;王英龙;周书旺;徐鹏摇 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G10L25/66 文献下载
摘要：一种基于双通道交叉注意力的域适应的心音分类方法，涉及心音信号分类技术领域，提取心音信号的梅尔倒谱系数作为特征，之后搭建双通道交叉注意力的域自适应分类模型，通过双向交叉注意力实现特征的域自适应学习，既实现了源域心音信号的学习，又能实现目标域心音信号的学习，减少域差异对分类结果的影响。
一种基于双通道交叉注意力适应心音分类方法

[发明专利]一种基于串并联网络特征融合的边缘阔提取方法-CN202310100687.5有效
发明人：王英龙;尹允杰;舒明雷;周书旺;高天雷 -专利权人：山东省人工智能研究院;山东省计算中心（国家超级计算济南中心）;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：一种基于串并联网络特征融合的边缘阔提取方法，属于医学影像边缘轮廓提取技术领域，科学有效的捕获了CTA影像轮廓细节信息，自动学习不同的特征权重，强化目标区域特征，又将不同分辨率的特征图转换为高分辨率特征图并融合，提高CTA影像轮廓清晰度，保证了信息的完整性。该网络结构并没有增加网络的横向深度，而是纵向扩展了网络，增加了模型的非线性，降低了相邻像素点的相关性，更有利于清晰边缘的提取。
一种基于串并联网络特征融合边缘提取方法

[发明专利]基于多中心PolarMask模型改进的图像精准分割方法-CN202310644624.6在审
发明人：陈达;王亚琳;舒明雷;周书旺;刘丽 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：一种基于多中心PolarMask模型改进的图像精准分割方法，利用几何知识中的散度原理，在极中心度损失部分添加该点到轮廓欧式距离的梯度的散度，约束中心点的选取，使得中心点的选取更具合理性，并提高其的准确度；利用非凸图形可由可数个凸图形覆盖的原理，寻找多个中心点，并找出对应中心点下的掩码，使得更好的覆盖原PolarMask模型识别性较差的非凸图形，从而使模型简单有效，且更具普遍性和适用性，提高检测水平，为视觉系统研究提供重要参考价值。
基于中心 polarmask 模型改进图像精准分割方法

[发明专利]一种基于GAN和3D系数重建的人脸图像身份合成方法-CN202310505074.X在审
发明人：李子安;刘瑞霞;舒明雷;陈超;刘照阳;周书旺 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：一种基于GAN和3D系数重建的人脸图像身份合成方法，通过从2D图像提取3D系数特征，从而将源图像和目标图像中的人脸进行3D建模，能够保留人脸图像更多的几何结构信息，并生成高质量的人脸合成图像。与传统的人脸图像身份合成方法不同，3D系数重建人脸图像身份合成方法可以获得更多的表情、姿态、光照和纹理等方面的信息，同时能够更好地处理遮挡和局部缺失等问题。
一种基于 gan 系数重建图像身份合成方法

[发明专利]一种基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法-CN202310577137.2在审
发明人：王英龙;尹允杰;李金宝;舒明雷;陈永健;刘照阳;周书旺;徐鹏摇 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）;青岛海信医疗设备股份有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于YOLOv5‑LA的冠脉CTA狭窄检测方法，通过设计更轻量的LA网络来替代YOLOv5的主干特征提取网络。该方法分为两个阶段。第一阶段，通过分离可卷积和残差连接以降低计算复杂度，同时增强模型的感受野。第二阶段，引入轻量级注意力机制ECA，以建模通道之间的关系。然后，通过1×1的卷积进行通道重排，以增加特征之间的交互性，提高网络的表达能力，并减少模型对某些特定通道的依赖，从而防止过拟合。该改进方法可避免由于冠脉CTA图像分辨率较高和YOLOv5参数量较大而导致的低效率问题，在检测医学图像病变部位时更为准确和高效。
一种基于 yolov5 la cta 狭窄检测方法

[发明专利]基于多尺度注意力和自适应特征融合的心脏MRI分割方法-CN202310582599.3在审
发明人：陈长芳;张云;舒明雷;刘照阳;周书旺;单珂;徐鹏摇 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于多尺度注意力和自适应特征融合的心脏MRI分割方法，有效提取多尺度上下文信息并通过注意力机制来融合不同尺度的特征，加强对目标区域的敏感度。通过不同膨胀率的膨胀卷积在不降低分辨率的情况下获取不同尺寸的感受野，提取多尺度目标特征。对包含丰富的空间信息的浅层特征和包含丰富的语义信息的深层特征进行融合，可以抑制无关背景的干扰，保留更重要的语义上下文信息进行更精确的定位。
基于尺度注意力自适应特征融合心脏 mri 分割方法

[发明专利]一种多尺度膨胀卷积残差密集网络的心电信号降噪方法-CN202211135432.4有效
发明人：陈长芳;相潇学;舒明雷;周书旺;刘瑞霞;刘照阳;高天雷;单珂 -专利权人：山东省人工智能研究院
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：一种多尺度膨胀卷积残差密集网络的心电信号降噪方法，通过密集连接结构和不同大小的膨胀卷积自适应地学习多尺度的局部特征，能够充分利用所有卷积层的信息。设计双路特征融合增加后续信息流的变化，避免堆叠大量特征。所有双分支残差密集块生成的层级特征自适应地融合，并与浅层特征结合构建出全局特征。同时，在多尺度膨胀卷积网络中融入残差学习，促进跨层信息的交互、提高网络的有效性。
一种尺度膨胀卷积密集网络电信号方法

[发明专利]一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法-CN202310431752.2在审
发明人：柳仁松;舒明雷;周书旺;单珂;刘照阳;刘辉;谢小云;刘瑞霞;陈长芳;王记伟 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）;山东省计算中心（国家超级计算济南中心）
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： A61B5/349 文献下载
摘要：一种基于信号分量的单元化形态学特征的降噪方法，对基线漂移、电极运动噪声、肌电噪声与心电信号频带有一部分重叠进行和很好的分离识别，并通过心电形态学特征算法有效消除了重叠频带部分的噪声。对强噪声干扰的心电信号,波形形态发生严重失真,该算法降噪效果明显，可以在心电波形严重失真的情况下很好的还原信号波性特征。同时该算法泛化性好，对不同类型的心电信号降噪性能同样有效。
一种基于信号分量单元形态学特征方法

[发明专利]一种基于transformer与不确定性的动态人脸表情识别方法-CN202310474728.7在审
发明人：刘振宇;舒明雷;周书旺 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于transformer与不确定性的动态人脸表情识别方法，使用Vision Transformer有效地表示多尺度特征，以实现密集预测任务。引入全局到局部特征交互(GLI)，以利用CNN的局部连通性和transformer的全局上下文。最后，使用根据DS证据理论计算证据和不确定性，并通过DS证据理论对证据和不确定性进行组合，从而在保持良好性能的同时确保效率。该方法通过多特征融合的方式提高了表情视频的特征提取效果，并通过DS证据理论、多分支卷积、注意力机制深度学习了不平衡的动态表情特征。相较其他方法，本方法科学有效的降低了样本不平衡对表情识别带来的影响，充分利用时空特征挖掘视频表情的潜在语义信息，以此进行表情分类提高可靠性和准确率，解决表情识别的需求。
一种基于 transformer 不确定性动态表情识别方法

[发明专利]一种基于多特征反馈融合的医学影像去噪方法-CN202310184267.X在审
发明人：王英龙;尹允杰;舒明雷;周书旺;高天雷 -专利权人：山东省人工智能研究院;山东省计算中心（国家超级计算济南中心）;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于多特征反馈融合的医学影像去噪方法，运用了采用了解码‑编码的网络框架，通过多特征反馈融合网络对图像进行特征提取。特征反馈融合网络由多特征反馈融合模块(MFFM)和并联扩张卷积模块组成。通过并联多个不同扩张率的扩张卷积层在提取浅层特征的同时既增大特征图的感受野，又保证信息不丢失。多特征反馈融合模块(MFFM)可以将进一步提取的深层特征以注意力机制的形式反馈给浅层特征，从而实现深层特征和浅层特征的深度融合。将融合后的特征图池化放大至相同尺寸可以保证输入特征图的shape不变。化特征向量，降低噪声因子的干扰。恢复特征图融合了关键像素特征，强化了特殊而又复杂的模糊边缘，降低了噪声对冠状动脉CTA的影响。
一种基于特征反馈融合医学影像方法

[发明专利]基于复杂纹理区域伪造痕迹的GAN生成人脸检测方法-CN202310566946.3在审
发明人：孔祥菊;周书旺;舒明雷;刘瑞霞;徐鹏摇 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：基于复杂纹理区域伪造痕迹的GAN生成人脸检测方法，首先提供了一种用于紧密连接的卷积层的DenseNet作为纹理增强块，对每张人脸图像的浅层纹理特征图进行纹理信息的增强。然后将增强的纹理特征图送入DCAR‑Net来提高感受野的灵活性，从而能够捕捉到更全局、语义层次更高的特征。该方法在网络主干中引入了空洞卷积以及跳跃连接，对于伪造检测任务来说，空洞卷积能够更好地捕捉到比较分散的伪造换脸痕迹，跳跃连接使得网络有恒等映射的能力，可以使网络变得更深、更容易训练，同时能够降低计算的复杂度，从而保证更好的人脸伪造检测效果。
基于复杂纹理区域伪造痕迹 gan 生成检测方法

[发明专利]一种基于相关性注意力的群组推荐方法-CN202211724767.X在审
发明人：王英龙;韩齐齐;舒明雷;周书旺;刘照阳 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：一种基于相关性注意力的群组推荐方法，属于群组推荐技术领域，设计了相关性注意力组件，该组件首先根据景点、群组以及群组成员的嵌入向量学习每个成员的贡献度，然后根据成员的贡献度为成员分配相应的权重，并分别对群组和成员的相关性以及景点和成员的相关性建模，最后采用加权求和的形式得到群组嵌入向量以进行推荐。两种相关性建模采用的皆是逐元素乘法的形式，嵌入项向量的每个维度代表了相应特征的强度，逐元素乘法可以高效的建模特征交互。逐元素乘积后得到的新的嵌入向量不仅包含了成员和群组（景点）二阶特征组合信息，而且还包含了所隐含的关联性，达到了关联性建模的目的，从而进一步增强了群组推荐的性能。
一种基于相关性注意力推荐方法

[发明专利]一种基于内外部视角的群组推荐方法-CN202210920144.3有效
发明人：王英龙;韩齐齐;舒明雷;周书旺;刘照阳 -专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：一种基于内外部视角的群组推荐方法，基于外部视角，将群组与餐厅和用户与餐厅的交互看作两个独立的过程，利用图卷积分别学习这两种交互行为中隐含的偏好信息，使模型学习到用户作为个体时的个人偏好以及群组作为整体时的固定偏好。基于内部视角，将群组决策过程中成员之间存在的互动商讨过程考虑在内，采用图注意力神经网络学习此过程中产生的成员间的相互影响，使模型能够准确捕捉受影响后的成员偏好变化。基于内部视角，不同成员在群组中的作用与影响力不同，导致在群组决策中的贡献度不同，采用注意力机制学习成员贡献度大小，能够以一种动态的方式学习聚合策略，更好的权衡不同成员的偏好，解决偏好冲突问题。
一种基于外部视角推荐方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏与transformer的假视频检测方法-CN202210946655.2有效
发明人：王英龙;张亚宁;舒明雷;刘瑞霞;周书旺 -专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：一种基于知识蒸馏与transformer的假视频检测方法，通过对一个视频帧的脸图像提取多样的局部特征与全局特征，并利用多头注意力缩放技术提取多样的全局特征，并利用空间注意力缩放技术进行多样的全局特征精炼，最后送入分类器进行检测Deepfake视频的方法。由于空间注意力缩放技术的引入，检测到的deepfake的准确度明显优于其他方法。
一种基于知识蒸馏 transformer 视频检测方法

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