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[发明专利]牙根外吸收自动检测方法-CN202310745960.X有效
发明人： 戴修斌;倪吉祥;朱书进;冒添逸;孙智民;周曼婷;王东苗 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种牙根外吸收自动检测方法，首先，构建轻量化重平衡深度检测网络，由特征提取子网络、特征融合子网络和预测子网络三部分组成，特征提取子网络主要通过将若干卷积层、轻量化特征变换模块和通道特征自适应校准模块组合构成，实现从曲面体层图像中有效提取多尺度特征的目的；然后，利用从曲面体层图像和对应三维锥形束CT图像中获得的下颌第三磨牙牙根外吸收病灶区的位置标注和类别标注，在损失函数中嵌入类别重平衡机制对轻量化重平衡深度检测网络进行训练；最后，以新采集的曲面体层图像作为已训练轻量化重平衡深度检测网络的输入，该网络即可最终输出新曲面体层图像中下颌第三磨牙发生牙根外吸收的置信度和病灶区位置。
牙根吸收自动检测方法

[发明专利]一种基于引导图滤波的CBCT图像金属伪影校正方法-CN202110718003.9有效
发明人： 戴修斌;张昕;朱书进;冒添逸;刘天亮 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于引导图滤波的CBCT图像金属伪影校正方法，包括以下步骤：将原始投影数据FDK重建为原始CBCT图像；在原始CBCT图像中分割出金属CBCT图像区域；对金属CBCT图像区域进行正投影得到金属投影数据区域；根据投影数据区域对原始投影数据进行插值；将插值后的投影数据进行引导图滤波并与原始数据进行拼接；将拼接后的投影数据进行FDK重建得到无金属的CBCT图像；将原始CBCT图像的金属区域与无金属的CBCT图像进行拼接，得到最终的CBCT图像金属伪影校正结果；本发明提出的金属伪影校正方法可以得到很好的校正结果，同时减少次生伪影的引入，保证了处理速度。
一种基于引导滤波 cbct 图像金属校正方法

[发明专利]基于文本与视觉的时空关联型多模态情感识别方法、系统-CN202310038133.7在审
发明人：刘天亮;季铭辉;戴修斌;鲍秉坤 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于文本与视觉的时空关联型多模态情感识别方法、系统。首先将短视频样本裁剪成一定大小的图像块，使用卷积神经网络提取视觉特征，降维后输入到多层自注意力混合网络中，提取时空维度的深层视觉情感特征；随后用词向量模型将短视频中的文本对话转换为词向量序列，输入到自注意力神经网络中，提取深层文本情感特征；最后将视觉与文本深层情感特征进行拼接，添加全连接神经网络，利用分类器预测最终结果。本发明可以根据视频样本中图像在时间与空间维度的变化，高效地利用多头自注意力网络进行深层特征提取，尽可能地减少时间与空间特征融合过程中的信息损失，最后融合文本模态的情感特征，提高模态分类的准确率。
基于文本视觉时空关联型多模态情感识别方法系统

[发明专利]一种融合安全距离和全局信息的速度障碍规划方法、系统-CN202310167360.X在审
发明人：刘天亮;覃文安;刘浏;戴修斌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提出了一种融合安全距离和全局信息的速度障碍规划方法、系统，其方法包括：首先对Theta*算法进行改进，在评估函数中增加安全距离函数，保证规划的全局路线是安全可靠的；然后按照改进后的安全Theta*路径算法规划出的预设路径前进，如果遇到动态障碍物，则根据融合全局信息的速度障碍法计算出避开障碍物的最佳偏移角度，进行局部路径规划，不断避开障碍物，直至到达目的点。本发明针对有静态障碍物和动态障碍物的复杂环境下的无人节点避障问题，对Theta*算法进行改进，并在速度障碍法的局部规划里融合安全的全局信息，从而规划出安全可靠的路线。
一种融合安全距离全局信息速度障碍规划方法系统

[发明专利]正畸用弓丝弯制检测方法及系统-CN201910291868.4有效
发明人：谢理哲;高珊;李铭伟;顾青;戴修斌;胡轶宁 -专利权人：南京医科大学附属口腔医院
申请日： 2019-04-11 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明提供一种正畸用弓丝弯制检测方法及系统，通过将参照弓丝与弯制弓丝分别置于采集平台上，并通过弓丝光学图像采集模块分别采集参照弓丝与弯制弓丝的图像；将采集的参照弓丝与弯制弓丝的图像信息传输给数据分析模块，数据分析模块对采集的参照弓丝与弯制弓丝的图像信息分别进行量化分析，得到参照弓丝和弯制弓丝的二值分割图像，并获得参照弓丝与弯制弓丝的俯视曲线，进而建立坐标系，计算参照弓丝和弯制弓丝的俯视曲线上各参考点的位置坐标；通过均方根误差方法计算弯制弓丝的标准度。本发明具有实用范围广，检测准确度高，不依赖人员经验，适应性强，操作简单，灵活性强的优点。
正畸用弓丝弯制检测方法系统

[发明专利]一种基于视觉和语音的多模态关联型情感识别方法及系统-CN202310167361.4在审
发明人：刘天亮;李凯;刘浏;戴修斌;鲍秉坤 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉和语音的多模态关联型情感识别方法及系统，在视觉数据部分，提取指定数量的图像帧并调节为统一分辨率，利用3D卷积神经网络提取时序特征，得到指定尺寸的特征图；利用带滑动窗口的自注意力神经网络提取空间特征，将输出的特征图利用全局平均池化处理为指定大小的一维向量，得到视觉深层情感特征。在语音数据部分，使用声学分析框架提取声学特征，利用自注意力网络提取语音深层情感特征。最后将视觉和语音深层情感特征进行特征级融合，再通过分类器得到情感类型。本发明能够有效的提取视频数据在时间和空间维度的情感信息，并将视觉信息与语音信息相融合，提高了情感分类的识别效率与准确率。
一种基于视觉语音多模态关联情感识别方法系统

[发明专利]基于感知损失的X射线头影测量图像特征点提取方法及装置-CN202110449357.8有效
发明人： 戴修斌;肖贺;朱书进;冒添逸;刘天亮 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于感知损失的X射线头影测量图像特征点提取方法，涉及X射线头影测量图像技术领域，包括以下步骤：预先获取X射线头影测量图像，并作为数据输入；对X射线头影测量图像计算偏移距离图；将获取的偏移距离图输入至生成对抗网络模型，训练该模型预测得到每个特征点的偏移距离图，基于预测的偏移距离图，得到每个特征点的坐标，并以此作为该待测试X射线头影测量图像的特征点坐标。本发明网络模型耗时较短，节省硬件成本，而且无需对原始X射线头影测量图像进行裁剪，保证了数据的完整性，提高了特征点定位的准确性。
基于感知损失射线测量图像特征提取方法装置

[发明专利]一种面向脊柱微创手术导航的深度学习点云腰椎配准方法-CN202210578192.9在审
发明人： 戴修斌;陈思恩;朱书进;冒添逸;刘天亮 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向脊柱微创手术导航的深度学习点云腰椎配准方法，包括：采集术前和术中的脊柱CT图像；将脊柱CT图像输入训练好的三维V型深度分割网络模型进行分割，获取术前和术中的腰椎CT图像；通过形态学方法消除腰椎CT图像中的孤立点；通过点云转换方法将消除孤立点后的术前和术中的腰椎CT图像转换为相应的腰椎三维点云集合；对术前和术中的腰椎三维点云集合进行最近邻点迭代，完成术前与术中的脊柱CT图像中的腰椎配准；本发明能够减少图像拍摄次数同时实现腰椎图像的快速配准。
一种面向脊柱手术导航深度学习腰椎方法

[发明专利]基于VAEGAN的非完全投影CT图像重建方法-CN201810674145.8有效
发明人： 戴修斌;王蕾;刘天亮;晏善成 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VAEGAN的非完全投影CT图像重建方法，包括：首先，完全投影数据的正弦图像来训练VAEGAN模型，获得可以生成高质量正弦图像的VAEGAN模型；其次，利用已训练的模型对不完全投影数据正弦图缺失部分进行预测，进而可以获取到补全的投影数据；最后，使用卷积滤波反投影（Filtered Back‑Projection,FBP）方法从补全的投影数据图像中重建出CT图像。本发明能够预测缺失投影数据并进一步重建出符合临床诊断、高质量的CT图像。
基于 vaegan 完全投影 ct 图像重建方法

[发明专利]一种基于双流时空图卷积神经网络的手语识别方法及系统-CN202010069598.5有效
发明人：刘天亮;王焱章;鲍秉坤;谢世朋;戴修斌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于双流时空图卷积神经网络的手语识别方法及系统，首先，将手语动作视频切分为视频帧，提取手语动作视频片段中人物上半身和手部骨架点，并构建全局和局部图数据；利用双流时空图卷网络分别提取全局和局部时空特征，经过特征拼接得到全局‑局部特征；同时，将视频对应文本通过分词处理之后编码为词向量，并采用特征变换将二者映射到同一隐空间，利用动态时间规整算法进行模型训练；对全局‑局部特征序列，采用自注意力机制编解码网络对其进行序列化建模，解码器的输出采用softmax分类器获得每个视频片段所对应的单词，并组成相应文本句子。本发明能提高生成文本句子的准确率，在字幕生成、人机交互等场景中具有重要的应用价值。
一种基于双流时空图卷神经网络手语识别方法系统

[发明专利]基于多源线索与混合注意力的人脸篡改检测方法与系统-CN202110141812.8有效
发明人：刘天亮;魏子钧;戴修斌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源线索与混合注意力的人脸篡改检测方法与系统，该方法首先通过卷积神经网络、噪声滤波器以及高通滤波器提取多源线索特征，然后利用特征提取骨干网络进一步来提取图像特征；同时为了增加精度，在骨干网络中引入通道与空间的混合注意力机制。将骨干网络中高层级的特征图进行融合生成多尺度特征图，并在多尺度特征融合网络中利用深度超参数卷积神经网络弥补由于融合特征时压缩通道数导致的特征缺失以提升精度；最终将多尺度信息送入预测网络中，输出预测信息。本发明利用目标检测手段完成人脸篡改检测的任务，改善了高质量的篡改图像检测的精度问题。
基于线索混合注意力篡改检测方法系统

[发明专利]全局与局部特征嵌入及图文融合的情感分析方法与系统-CN201911068737.6有效
发明人：刘天亮;林明亮;戴修斌;谢世朋 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种全局与局部特征嵌入及图文融合的情感分析方法与系统，该方法首先利用卷积神经网络提取图像的全局特征，同时利用迁移学习训练目标检测模型，对图像中携带情感的局部区域进行检测定位，提取局部区域特征并嵌入到全局特征共同训练图像情感分类模型，得到图像的情感极性概率。接着将文本表示为包含丰富语义信息的词向量，输入到可提取文本语义上下文特征的双向LSTM进行情感分类，得到文本的情感的极性概率。最后根据后期融合公式，得到图像及文本融合后的情感极性概率，进行图文情感分析。本发明能有效的关注图文的情感信息，并通过图像的全局与局部情感特征的提取以及文本信息的融合，提高图文情感分类的准确性和鲁棒性。
全局局部特征嵌入图文融合情感分析方法系统

[发明专利]X射线头影测量图像结构特征点自动定位方法及系统-CN201811375758.8有效
发明人： 戴修斌;秦臻;刘天亮;晏善成 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种X射线头影测量图像结构特征点自动定位方法，包括双层回归森林模型训练：将从训练图像中提取的外观特征作为输入，训练第一层回归森林模型；将第一层回归森林模型作用于训练图像，获得训练图像对应的第一层偏移距离图；将从第一层偏移距离图中提取的外观特征和训练图像的外观特征作为输入，训练第二层回归森林模型；利用训练好的双层回归森林模型，对待检测图像结构特征点定位。本发明构建双层回归森林模型，通过双层回归森林模型对X射线头影测量图像结构特征点进行自动定位，相较于传统的人工定位，提高了效率，解决了时间，同时大大提高了准确性。
射线测量图像结构特征自动定位方法系统

[发明专利]基于视觉和语言的标注关联型短视频情感识别方法及系统-CN202210511572.0在审
发明人：刘天亮;肖允鸿;戴修斌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉和语言的标注关联型短视频情感识别方法及系统。首先分别提取出视频流在空间维和时间维上的低层视觉特征，将其输入多头自注意力网络，与视觉信息的高层情感特征在特征层予以融合，计算出短视频视觉模态的情感分值矩阵；接着使用词向量工具将短视频的文本内容转化为词向量并利用情感词典增强其情感极性；再从其中提取语言信息所包含的高层语义特征，并计算出短视频文本模态的情感分值矩阵；最后将情感分值矩阵与加权系数矩阵相乘，得到短视频的情感分类结果。本发明可以有效融合短视频视觉和语言的情感信息，兼顾视频流的空时变化和文本内容的前后语义关系，突破单模态情感分类的局限性，提高短视频情感分类的准确率。
基于视觉语言标注关联视频情感识别方法系统

[发明专利]基于多尺度特征图重构和知识蒸馏的目标检测方法与系统-CN202010324557.6有效
发明人：刘天亮;平安;戴修斌;邹玉龙 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征图重构和知识蒸馏的目标检测方法与系统，该方法首先利用骨干网络Darknet‑53提取特征，深层特征通过上采样和浅层特征张量拼接生成多尺度特征图；然后采用特征重标定策略来自动获取特征图中每个通道的权重，依照权重提升有用的特征并抑制无用特征，再用残差模块融合顶层特征的语义信息和底层特征的细节信息；再将骨干网络中批量归一化层的γ系数引入到剪枝目标函数中进行训练，根据修剪阈值将低于阈值的γ系数所在通道从模型中去除；最后将训练好的YOLOv3基准模型作为教师网络，剪枝后的模型作为学生网络进行知识蒸馏。本发明改善了在大范围内不同大小物体检测的精度问题，同时降低了模型的计算量，提高了模型检测速度。
基于尺度特征图重构知识蒸馏目标检测方法系统

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