“李霄剑”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60个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种迁移学习融合鲸鱼优化算法的硅钢凸度预测方法-CN202310698567.X在审
发明人：丁敬国;孟令明;金利;李旭;彭文;孙杰;李霄剑;张殿华 -专利权人：东北大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明的一种迁移学习融合鲸鱼优化算法的硅钢凸度预测方法，包括：步骤1：采集硅钢和非硅钢的轧制现场数据；步骤2：对采集的轧制现场数据进行预处理，将硅钢轧制现场数据作为目标域数据，非硅钢轧制现场数据作为源域数据；步骤3：基于源域数据对硅钢凸度预测模型进行预训练，同时利用鲸鱼捕食算法优化模型网络的结构和超参数；步骤4：通过目标域的训练集对硅钢凸度预测模型进行迁移训练，实现源域知识向目标域的转移，获得最终的硅钢凸度预测模型。
一种迁移学习融合鲸鱼优化算法硅钢预测方法

[发明专利]人机协同的微创内窥镜持镜机器人系统-CN202110104347.0有效
发明人： 李霄剑;李玲;杨善林;屈炎伟;丁帅;欧阳波;张宏敏 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： A61B34/20 文献下载
摘要：本发明提供一种人机协同的微创内窥镜持镜机器人系统，涉及内窥镜领域。通过获取内窥镜视图和机器人位姿；获取机器人各关节状态，并根据机器人正向运动学原理求解内窥镜相机位姿；采用YOLOv3算法检测内窥镜视图中的手术器械尖端位置；基于视图中每一个手术器械尖端位置，获取手术器械尖端到视图中心点的距离；基于手术器械尖端位置、手术器械尖端到视图中心点的距离和相机参数获取视觉追踪向量；获取内窥镜插入体内距离约束向量；基于视觉追踪向量和内窥镜插入体内距离约束向量获取协作型机械臂各关节速度。本发明提出了一种新的内窥镜术野自适应调整方法，在不需要估计手术器械深度的情况下通过机器人自动调整内窥镜术野范围，系统稳定，鲁棒性好。
人机协同内窥镜机器人系统

[发明专利]基于临床关键特征信息的医疗案例知识库构建方法和系统-CN202110765456.7有效
发明人：顾东晓;刘虎;丁帅;杨善林;李霄剑;欧阳波;鲁超;赵卉;刘红艳;赵旺;黄智勇;丁彬彬;周翔;程玮玲 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16H70/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于临床关键特征信息的医疗案例知识库构建方法、系统、存储介质和电子设备，涉及医疗案例知识库技术领域。本发明在医疗案例知识库的构建过程中充分融合了医生的临床诊断推理过程，实现了医生的专业知识与机器算法的协同，使案例构建流程符合医生知识推理的过程并实现了案例知识的“可解释”；提出的医疗案例知识库构建的整体化框架，包括案例筛选、分类、评价，根据案例构建的全流程而不仅是某一子任务的优化，以总体案例质量保证的为总目标实现医疗案例知识库的智能化构建，实现了案例的质量控制。
基于临床关键特征信息医疗案例知识库构建方法系统

[发明专利]基于双目内窥镜的在线自监督学习深度估计方法-CN202310419384.X在审
发明人： 李霄剑;郑杰禹;杨善林;李玲;毕良宽;唐华;莫杭杰;欧阳波;杨聪;张林;屈炎伟 -专利权人：合肥工业大学;安徽医科大学第二附属医院;济南显微智能科技有限公司;合肥昊川信息科技有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双目内窥镜的在线自监督学习深度估计方法和系统，涉及深度估计技术领域。本发明基于双模式切换的深度估计网络框架：实时重建模式用于对连续影像视频帧进行过拟合，基于连续帧的相似性，将一对双目图像上的过拟合思想扩展到时间序列上的过拟合，通过在线学习不断更新模型参数，能在各种双目内窥镜手术环境下得到高精度的组织深度；精准测量模式用于对医生选定的关键影像视频帧进行过拟合，实现关键影像视频帧的高精度重构。此外，提出的交叉验证排除了无效区域像素的自监督损失对网络学习的误导，进一步提升深度估计的精度；以及稀疏光流引导，提升网络对新场景的适应性与过拟合速度。
基于双目内窥镜在线监督学习深度估计方法

[发明专利]面向腹腔镜手术导航的三维网格模型配准融合系统-CN202310419400.5在审
发明人： 李霄剑;沈子明;杨善林;李玲;欧阳波;莫杭杰 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供一种面向腹腔镜手术导航的三维网格模型配准融合系统，涉及腹腔镜手术导航技术领域。本发明提供的三维网格模型配准融合系统引入的网格数据，较传统的点云考虑模型的顶点间的连接关系，提高了后续多模融合的精度；并可以向医生呈现组织内部信息，辅助医生做出临床决策，减少手术风险的同时提高手术效率。其中，该系统基于真实数据通过人工标注和插值的方法生成训练数据，以有监督的方式训练多模配准融合网络，最后通过无监督微调进一步提高配准精度。此外，引入的基于双目内窥镜的在线自监督学习深度估计方法，其所使用的双目深度估计网络具有快速过学习的能力，能够利用自监督信息不断适应新场景，进而确保术中组织网格模型的精度。
面向腹腔镜手术导航三维网格模型融合系统

[发明专利]面向微创术中辅助决策的体内三维信息测量系统-CN202310419392.4在审
发明人：杨善林;李霄剑;曲仪;莫杭杰;李玲;欧阳波;屈炎伟;张林 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：本发明提供一种面向微创术中辅助决策的体内三维信息测量系统，涉及微创手术技术领域。本发明中接收医生任意的感兴趣区域标注，获取多样性测量数据，实现术中主动选择性和高参考性，在一定程度上提高了手术的质量；提出通过精准重建的数字化模型获取手术部位的三维信息，经计算提供手术部位的真实长度、面积和体积，辅助医生在术中更精准决策，有效避免手术意外、术中大出血等风险，保障手术安全性，有效提高手术医疗质量。此外，引入的基于双目内窥镜的在线自监督学习深度估计方法，其所使用的双目深度估计网络具有快速过学习的能力，能够利用自监督信息不断适应新场景，进而保证在复杂多变的环境下计算三维测量信息的准确性。
面向微创术中辅助决策体内三维信息测量系统

[发明专利]基于术前术中三维网格融合的术中危险区域生成系统-CN202310419472.X在审
发明人： 李霄剑;郑杰禹;杨善林;莫杭杰;李玲;欧阳波;唐华 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于术前术中三维网格融合的术中危险区域生成系统，涉及微创手术技术领域。本发明结合深度估计和多模配准融合算法，可以让医生根据自己的需要灵活选择特定的人体组织，并设置危险距离，获取危险区域并实时显示给医生，提高手术的精准度和安全性。由于该方法在实际操作前，根据需要提示手术操作的危险区域，可以帮助医生提前规划手术路径，大大提高了手术效率。此外，引入的基于双目内窥镜的在线自监督学习深度估计方法，其所使用的双目深度估计网络具有快速过学习的能力，能够利用自监督信息不断适应新场景，进而确保术中三维网格模型的精度。
基于术前术中三维网格融合危险区域生成系统

[发明专利]面向微创解剖路径约束的体内安全距离标识系统-CN202310419462.6在审
发明人：李玲;曲仪;李霄剑;杨善林;欧阳波;莫杭杰;吴昊均;王昕 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： A61B34/10 文献下载
摘要：本发明提供一种面向微创解剖路径约束的体内安全距离标识系统，涉及微创手术技术领域。本发明基于术中辅助的安全区域标识算法，通过术中精准重建的组织点云模型，获取手术部位真实三维信息，接收医生提供的解剖点、解剖方向，以及设置的安全距离，计算安全距离边缘点并显示安全距离线，提示医生手术部位操作的方向和距离，同时兼备方向与距离的精度。大大减少了医生术中依靠自身经验判断可能引发的手术失误。此外，引入的基于双目内窥镜的在线自监督学习深度估计方法，其所使用的双目深度估计网络具有快速过学习的能力，能够利用自监督信息不断适应新场景，进而保证在复杂多变的环境下，计算解剖起始点和安全距离边缘点之间的真实长度的准确性。
面向解剖路径约束体内安全距离标识系统

[发明专利]基于迭代学习的钢铁生产过程重复性误差补偿控制方法-CN202111478252.1有效
发明人：孙杰;乔继柱;刘云霄;李树;丁肇印;李梦琴;李霄剑;彭文;丁敬国;张殿华 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于迭代学习的钢铁生产过程重复性误差补偿控制方法，涉及轧钢技术领域。根据基于性能优化的迭代学习算法的迭代学习律，应用于对模拟的周期偏差信号实现追踪，实现随周期偏差信号补偿控制的效果，以及在变频条件下实现周期偏差信号补偿。本发明提供的基于迭代学习控制的钢铁生产过程重复性误差补偿控制方法，运行速度快，控制精度高，在迭代学习的迭代域内能够对期望输出进行完全跟踪，从而实现对周期性信号的补偿控制，解决这类在设备上存在的周期性信号偏差问题，进一步改善高精度的钢铁生产流程设备条件。
基于学习钢铁生产过程重复性误差补偿控制方法

[发明专利]基于SVM模型的消化内科电子数据分析方法-CN201910454835.7有效
发明人：王亚雷;丁帅;冯慧;李霄剑;赵媛媛;胡世康 -专利权人：安徽医科大学第一附属医院;合肥工业大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种基于SVM模型的消化内科电子数据分析方法，包括：获取非齐次泊松过程NHPP类疾病分析可靠性增长模型，训练支持向量机SVM模型，以模型准确率为评估指标，将疾病分析可靠性增长模型在每一时间的可靠性结果作为惩罚因子，联合损失函数一起优化SVM模型进行肠癌判断。本发明实施例能够对消化内科电子数据进行分析，得到更精确的肠癌判断结果。
基于 svm 模型消化内科电子数据分析方法

[发明专利]长时间连续性的非接触式心率测量方法和系统-CN202010977036.0有效
发明人： 李霄剑;黄宵剑;方进;丁帅;李玲;岳子杰 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：本发明提供一种长时间连续性的非接触式心率测量方法和系统，涉及心率检测技术领域。本发明获取待测心率者的原始图像RGB亮度信息中绿色通道的亮度信息并进行小波变换，再获取其瞬时频谱，根据瞬时频谱获取每一时刻心率频率特性最大值，对心率频率特性最大值的测量方差进行估计，最后将频谱分布特性带入卡尔曼滤波器中对心率进行估计以最终获得待测心率者的心率值。本发明通过对原始图像RGB亮度信息中的绿色通道的亮度信息进行小波变换，结合运用卡尔曼滤波器的数据滤波处理，解决了现有非接触式心率监测技术无法进行准确的长时间连续性心率监测的问题，满足了待检测心率者在睡眠与锻炼等过程中进行长时间连续性非接触式心率监测的需求。
长时间连续性接触心率测量方法系统

[发明专利]基于NHPP的消化内科电子数据分析方法-CN201910454959.5有效
发明人：王亚雷;李霄剑;蔡轶;丁帅;汪胡根;张宏敏 -专利权人：安徽医科大学第一附属医院;合肥工业大学
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种基于NHPP的消化内科电子数据分析方法，包括：获取肠镜检查结果及病理检查结论，并将肠镜检查结果和病理检查结论进行比较，得出肠癌分析结果，针对肠癌分析结果统计特征，构建非齐次泊松过程NHPP类疾病分析可靠性增长模型，根据所述NHPP类疾病分析可靠性增长模型，进行肠癌判断可靠性分析。本发明实施例能够对消化内科电子数据进行分析，得到更精确的肠癌判断可靠性分析结果。
基于 nhpp 消化内科电子数据分析方法

[发明专利]面部红外热图的灌注优化及人工智能情绪监测方法-CN201910823131.2有效
发明人：丁帅;李莹辉;李霄剑;杨成佳;杨善林;吴传亮;俞尧;周万隆 -专利权人：合肥工业大学;中国航天员科研训练中心
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供一种面部红外热图的灌注优化及人工智能情绪监测方法，其中，基于监测目标个体面部红外视频，利用CNN‑BiGRU_Attention网络模型对每帧面部红外图像对应的血液灌注伪彩色图进行处理，进而挖掘蕴含在帧内空间特征向量矩阵；此外，利用BiGRU层确定面部红外视频帧间时间特征向量矩阵；最后基于每帧面部红外图像对应的空间特征向量矩阵和相邻帧间时间特征向量矩阵，确定监测目标个体针对每种预设情绪状态的概率特征信息。上述技术方案将CNN与BiGRU结合，BiGRU模块引入Attention机制，充分提取图像的空间特征和帧间时间特征，进而联合识别监测目标个体对于每种预设情绪状态的概率特征信息，可以在非干扰的测试环境中获取更加真实的情绪分布，有效提高了情绪识别的效率及准确度。
面部红外灌注优化人工智能情绪监测方法

[发明专利]用于情绪状态监测的面部特征区域实时动态分析方法-CN201910823146.9有效
发明人：丁帅;李莹辉;杨善林;王林杰;李霄剑;李志利;张彩云;贺利 -专利权人：合肥工业大学;中国航天员科研训练中心
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供一种用于情绪状态监测的面部特征区域实时动态分析方法，其中，基于Dlib人脸监测库和Surrey人脸模型，本方法从监测目标个体的连续面部图像序列中提取多个预设面部特征点的空间特征信息，并获取特定面部皮肤感兴趣区域的颜色变化特征从而判别目标个体的心率值，基于多个预设特征点的特征信息和目标个体的心率值搭建SVM分类器，确定监测目标个体的情绪分布。本申请上述方案克服了现有技术中监测数据不够全面、类型单一、情绪分析方法简略的缺陷，全面提高了对监测目标个体情绪状态的实时分析准确度。
用于情绪状态监测面部特征区域实时动态分析方法

[发明专利]一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法-CN202211259744.6在审
发明人： 李霄剑;崔建贺;王德鹏;孙杰;丁敬国 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法，包括以下步骤：采集带钢热连轧过程的生产数据，并建立热轧带钢凸度机理模型；从采集到的生产数据和热轧带钢凸度机理模型计算数据中选出影响凸度的特征数据；对采集到的生产数据进行数据预处理，包括数据平滑和数据标准化；基于特征选取和数据预处理之后获得的数据集建立卷积神经网络；确定神经网络卷积层个数、卷积核大小、隐含层神经元个数、激活函数、优化器、学习率；训练神经网络模型，预测带钢凸度值。本发明提供的一种数据与机理融合的热轧带钢凸度预测方法，利用工业现场采集的轧制数据建立卷积神经网络预测凸度。解决了传统控制中模型复杂、建模不准确导致的控制效果差的问题。
一种数据机理融合热轧带钢预测方法

1
2
3
4
下一页»
尾页
共 60 条