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[发明专利]一种高Tg覆铜板及其制备方法-CN202310789329.X在审
发明人：叶飞龙;廖浩;刘玲;邱银;张友梅;施忠仁;王顺程 -专利权人：重庆德凯实业股份有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： C08L63/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高Tg覆铜板，以重量份计，包括如下组分：350～450份溴化环氧树脂、7～10份双氰胺、0.1～0.25份固化促进剂、70～90份溶剂、35～60份无机填料和0.5～1份硅烷偶联剂。本发明还公开了该高Tg覆铜板的制备方法。本发明所提供的高Tg覆铜板，通过采用特定类型和特定比例的无机填料，与溴化环氧树脂、溶剂等协同作用，使得该覆铜板具有较高的玻璃化转变温度的，高CTI值和反应性良好等优点；用于制备印刷电路板，使得覆铜板具有良好的可靠性，机械加工性能和具有极高的漏电起痕指数，可以很好满足PCB板对于产品的加工性能。
一种 tg 铜板及其制备方法

[发明专利]一种医学影像超分辨率重建方法及系统-CN202310594669.7在审
发明人：张瑜;马涵骁;刘丽霞;张友梅;李彬;张明亮 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提出了一种医学影像超分辨率重建方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，获取待重建的低分辨率医学图像；通过训练后的超分辨率重建模型处理所述低分辨率图像，以生成并输出最终的高分辨率医学图像；超分辨率重建模型包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块和重建模块，所述深层特征提取模块中，并行的卷积模块和局部窗口自注意力模块通过权值共享模块，进行信道权值和空间权值的动态计算和共享，基于动态计算的权值，生成空间特征图和信道特征图，通道拼接后得到深层特征图；本发明相比基于Transformer和CNN的模型，更好地恢复黑色背景和中心区域的重要信息，恢复出医学影像更多的细节信息，提高医学影像超分辨率重建精度。
一种医学影像分辨率重建方法系统

[发明专利]一种生产高耐热高反射率白色覆铜板的胶水及其产品-CN202310789328.5在审
发明人：叶飞龙;廖浩;邱银;刘玲;张友梅;王顺程 -专利权人：重庆德凯实业股份有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： C09J163/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种生产高耐热高反射率白色覆铜板的胶水，以质量百分比计，包括如下组分：脂环族环氧树脂、三官能环氧树脂和苯乙烯‑马来酸酐，其中脂环族环氧树脂和三官能环氧树脂的质量比为1～3：1，所述苯乙烯‑马来酸酐的添加量为对应的树脂质量的60‑80％。本发明还公开了该胶水的制备方法和应用。本发明中的覆铜板，通过将脂环族环氧树脂与三官能的环氧树脂复配，以苯乙烯‑马来酸酐作为交联剂，再辅以特定比例的钛白粉、熔融型二氧化硅、氢氧化铝和玻璃微球后得到的胶水，再用该胶水制备所得的覆铜板产品，不仅具有优异的玻璃化转变温度、热分解温度和耐热性，而且还具有优异的初态反射率，同时也具有长期的保持反射率的优点。
一种生产耐热反射率白色铜板胶水及其产品

[发明专利]基于完整上下文信息的单目深度估计方法及系统-CN202310490937.0有效
发明人：张明亮;周大正;智昱旻;李彬;刘丽霞;张友梅;张瑜 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于完整上下文信息的单目深度估计方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：将预处理后的待估计图像输入至深度估计网络中，进行深度估计，输出深度图像；所述深度估计网络采用跳跃连接的编码器‑解码器结构，编码器包括Transformer分支和卷积分支；Transformer分支包括多个依次连接的下采样层，用于捕获图像中的全局上下文信息，提取全局特征；卷积分支包括卷积编码层和底层信息提取模块，用于捕获图像中包括底层纹理信息的局部上下文信息，提取局部特征；全局特征和局部特征经过特征交互模块进行特征交互后输入至广域多尺度解码器，预测并输出深度图像，提高深度估计的准确性。
基于完整上下文信息深度估计方法系统

[发明专利]一种基于背景风格迁移的图像和谐化方法及系统-CN202310700172.9有效
发明人： 张友梅;智昱旻;李彬;杨姝慧;周大正;张明亮;刘丽霞;张瑜 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，为了解决现有的图像和谐化中存在的视觉不一致、前景语义信息改变的问题，提出了一种基于背景风格迁移的图像和谐化方法及系统，将所提取的背景风格特征分别与待优化的合成图像的多尺度前景语义特征进行拼接，得到融合特征；将所得到的融合特征、融合特征所对应尺度的前景语义特征进行归一化操作，得到前景语义固定、前景风格改变的和谐化前景特征；将所述和谐化前景特征与待优化的合成图像的背景区域进行拼接，得到和谐化图像。在保持前景语义不变的基础上，根据背景风格特征来标准化前景风格，从而实现整体图像视觉上一致。
一种基于背景风格迁移图像和谐方法系统

[发明专利]基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割方法及系统-CN202310491829.5在审
发明人：张瑜;李贞豪;常克尧;张友梅;刘丽霞;李彬;李博阳;张明亮 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提出了基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割方法及系统，涉及计算机视觉领域，获取遥感图像并进行扩充处理，得到训练数据集；基于训练数据集，对基于ConvNeXt构建的语义分割模型进行训练；获取待分割的遥感图像，利用训练好的语义分割模型进行语义分割，得到分割结果；语义分割模型基于特征提取融合模块得到融合后的特征，特征提取融合模块包括并行特征提取模块和注意力特征融合模块，并行特征提取模块由ConvNext模块和ResNet模块组成，进行全局特征和局部特征的并行提取，注意力特征融合模块使用注意力机制来对全局特征和局部特征进行融合；本发明构建以ConvNext模块为基础的U型网络结构，用于对遥感图像进行语义分割，解决遥感图像分辨率较大、数据分布不平衡的问题。
基于 convnext 卷积遥感图像语义分割方法系统

[发明专利]一种自监督单目深度估计方法及系统-CN202310176306.1在审
发明人：张明亮;周大正;李彬;智昱旻;刘丽霞;张友梅;张瑜 -专利权人：齐鲁工业大学（山东省科学院）
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种自监督单目深度估计方法及系统，该方法包括获取待估计图像，将预处理后的待估计图像输入自监督深度估计网络，进行深度估计；自监督深度估计网络包括Transformer分支和卷积分支，Transformer分支采用跳跃式连接的编码器‑解码器结构，用于捕获图像的全局上下文信息；卷积分支为卷积编码层和采用金字塔结构的矩形卷积模块，用于提取图像的局部上下文信息；卷积分支的输出特征与倒数第二个解码层的输出特征拼接，再通过最后的解码层输出深度图像；该深度图像输入至形状细化模块中，学习图像中相邻像素之间的亲和矩阵，将学习的亲和矩阵与像素深度逐像素关联，输出最终的深度图像，实现更准确的深度估计。
一种监督深度估计方法系统

[发明专利]基于逐步密集特征融合去雨网络的图像去雨方法及系统-CN202211250841.9有效
发明人： 张友梅;冯富祥;李彬;智昱旻 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于逐步密集特征融合去雨网络的图像去雨方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取清晰图像及其对应的加雨图像，以此构建训练数据集；构建逐步密集特征融合去雨网络，该网络基于U‑Net编码器‑解码器的网络结构，在编码器后依次堆叠6个残差密集单元，每个残差密集单元分别与特征逐步融合单元中的解码器一一对应，并将输出的中间特征分别输入至对应的解码器，且该解码器密集连接；利用训练数据集训练逐步密集特征融合去雨网络；将待去雨图像输入训练完成的逐步密集特征融合去雨网络中，获得去雨后的清晰图像。本发明通过所构建的去雨网络，实现图像去雨的同时有效保留图像中的细节信息，获取清晰的去雨图像。
基于逐步密集特征融合网络图像方法系统

[发明专利]基于多分支扩张卷积神经网络的人群计数方法及系统-CN202110354656.3有效
发明人： 张友梅;张瑜;刘伟龙 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于多分支扩张卷积神经网络的人群计数方法及系统。该方法包括：获取包含人群的场景图像并据此分别生成人群密度图标签和人头位置二值图标签；根据训练样本，构建训练集；其中，每幅图像及其所对应的人群密度图标签和人头位置二值图标签作为一个训练样本；基于训练集，训练多分支扩张卷积人群计数网络模型，得到网络最优参数，以此生成训练好的多分支扩张卷积人群计数网络模型；将待测图像输入训练好的多分支扩张卷积人群计数网络模型，输出人群密度图；将人群密度图中像素值加和，得到人群计数结果。
基于分支扩张卷积神经网络人群计数方法系统

[发明专利]一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统-CN202211026232.5在审
发明人：李彬;高梦奇;李江娇;智昱旻;周大正;张友梅;张明亮;张瑜;刘丽霞 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及跌倒检测技术领域，提供了一种基于MobileNetV2模型的跌倒检测方法及系统，包括：获取待检测的人体运动图像；将人体运动图像输入基于注意力机制的MobileNetV2模型，得到跌倒检测结果；其中，基于注意力机制的MobileNetV2模型在MobileNetV2网络的特征提取部分前或者特征提取部分中，加入CBAM注意力机制的通道注意力机制和空间注意力机制，并在特征提取部分后依次连接注意力层、池化层、展平操作和全连接层。不仅在不增加网络额外计算量的情况下提高其对于重点信息的捕获率，而且可以解决信息丢失过多问题，使得网络更加有效地利用所提取到的特征信息进行跌倒检测。
一种基于 mobilenetv2 模型跌倒检测方法系统

[发明专利]一种基于Transformer的跌倒检测方法与系统-CN202210980536.9在审
发明人：李彬;李江娇;高梦奇;刘丽霞;张友梅;张明亮;张瑜 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Transformer的跌倒检测方法与系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取包括连续的多帧图像的图像序列，并将多帧图像中的最后一帧图像所对应的标签作为该图像序列的分类标签；对图像序列中的多帧图像进行预处理，得到预设维度的特征图；将特征图进行拉直操作，并与分类标签一起输入至预先构建的倒三角网络中，对所述倒三角网络输出得到的空间特征进行特征融合，组成新的分类标签；根据新的分类标签提取多帧图像之间的时间特征，使用全连接网络进行分类，完成跌倒检测的二分类。这样，通过提取连续的多帧图像之间的空间特征和时间特征，并使用全连接网络进行分类，可以增强对人跌倒事件的识别能力，提高跌倒检测结果的正确率。
一种基于 transformer 跌倒检测方法系统

[发明专利]基于对抗学习的单幅图像去雨方法及系统-CN202210763079.8在审
发明人：李彬;冯富祥;张友梅 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉领域，提供了一种基于对抗学习的单幅图像去雨方法及系统，该方法包括获取待去雨图像；基于待去雨图像和训练后的去雨网络进行图像去雨，得到去雨图像；所述去雨网络的构建过程包括：将待去雨图像经过下采样后压缩图像的维数，将降维后的待去雨图像经过嵌入弱实例标准化的残差块的特征转换模块执行图像去雨得到去雨图像，经过上采样后放大图像维数，并将去雨图像和待去雨图像进行特征融合得到去雨图像，解决了图像去雨中细节难以重建的问题。
基于对抗学习单幅图像方法系统

[发明专利]基于时空信息的跌倒检测方法、系统、存储介质及设备-CN202210536743.5有效
发明人： 张友梅;李江娇;李彬;高梦奇;智昱旻;周大正;张明亮;张瑜 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，提供了基于时空信息的跌倒检测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取待检测目标在内的视频；对视频中的每一帧图像，检测得到人体检测框后，提取出人体骨骼关键点；将滑动窗口内所有图像的人体骨骼关键点作为一个样本；采用自适应关键点注意力网络，提取所述样本的空间特征；基于样本的空间特征，采用长短时记忆网络提取出样本的时空特征；基于样本的时空特征，采用分类网络得到待检测目标的跌倒检测结果。增强了对跌倒事件的识别能力，提高了跌倒检测的正确率。
基于时空信息跌倒检测方法系统存储介质设备

[发明专利]基于OpenPose和轻量化神经网络的跌倒检测方法及系统-CN202210485358.2在审
发明人：焦胜军;高梦奇;李江娇;王献民;李彬;张友梅 -专利权人：山东光汇控股有限公司;齐鲁工业大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于人工智能领域，提供了基于OpenPose和轻量化神经网络的跌倒检测方法及系统，针对老年人跌倒检测问题，首先将图片输入OpenPose网络，提取人体关键点信息，在不增加原图复杂度情况下，将人体关键点和躯干信息在图中进行标注，实现特征加强，提高了特征提取的有效性，随后将OpenPose网络的输出作为Mob i l eNetV2网络的输入，利用卷积神经网络进行特征提取，最后利用Softmax函数输出检测结果。在公共数据集上的实验表明所提出的算法可以有效检测每帧图像是否存在跌倒行为，有较好的实用性。
基于 openpose 量化神经网络跌倒检测方法系统

[发明专利]一种四足机器人运动控制方法、系统、存储介质及设备-CN202210512279.6有效
发明人：李彬;刘伟龙;侯兰东;杨姝慧;徐一明;张友梅;张瑜;张明亮 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及自适应控制技术领域，提供了一种四足机器人运动控制方法、系统、存储介质及设备，包括：获取四足机器人在环境中行走时的状态，通过策略网络根据状态选择动作；获取四足机器人在环境中行走时的足端位置，以计算得到参考动作；结合参考动作与策略网络输出的动作，得到四足机器人执行的动作，发出动作指令至四足机器人，实现四足机器人的运动，实现了四足机器人更稳定、鲁棒的运动规划与控制。
一种机器人运动控制方法系统存储介质设备

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