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[发明专利]顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法-CN202210249555.4有效
发明人：朱可欣;杨祺琪;王天乐;张书亮;戴强 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提供一种顾及建筑物微观水文过程的城市内涝建模方法，包括，步骤S1：首先对建筑物屋顶水文过程深入剖析，针对建筑物屋顶雨水口及排水管网进行处理，构建基于建筑物排水设施的立体化汇水网络；步骤S2：分析建筑物立体空间结构特征，在升高建筑物所在的地面高程基础上，顾及屋顶矮墙进一步修正地表高程；步骤S3：对城市地表雨水汇水区进行划分；步骤S4：基于地表与地下管网水流过程分析，提出地表与地下管网水流交换耦合方法，并对地表径流过程与地下管网水流输送过程建模。本发明针对建筑物微观水文过程对内涝形成过程的影响，创新地构建了从屋顶到地表再到地下的立体化汇水网络，实现雨水从建筑物屋顶到地表的排水过程模拟。
顾及建筑物微观水文过程城市内涝建模方法

[发明专利]一种双偏振雷达格网与水文模拟单元的多尺度映射方法-CN202211662315.3在审
发明人：赵宇;马铮;杨祺琪;张书亮 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种双偏振雷达格网与水文模拟单元的多尺度映射方法，包括以下步骤：输入双偏振雷达原始数据，通过中值滤波及数学方法进行数据质量控制；根据偏振参量筛选降雨回波，确定其空间三维坐标；综合考虑降雨粒子初速度、回波高度及气象因素微物理过程，通过投影转换计算降雨粒子降落地表的二维坐标，根据二维格网像元尺寸反映不同空间尺度水文单元；构建降雨时空立方体，其沿时间轴的变化反映了降雨空间分布随时间的演变过程，得到指定时间段内双偏振雷达降雨回波映射至多尺度水文模拟单元的降雨分布格网和降雨强度。本发明有效减少了双偏振雷达降雨反演的空间映射偏差，提升了测雨数据的时空分辨率，提高了基于降雨的水文模拟和预测精度。
一种偏振雷达水文模拟单元尺度映射方法

[发明专利]一种顾及气候要素的多层次城市内涝耦合模拟方法-CN202211665462.6在审
发明人：金恒旭;陈意文;杨祺琪;赵宇;鹿鹏程;杨乐天;郑上华;严武杰;张书亮 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种顾及气候要素的多层次城市内涝耦合模拟方法，目的在于耦合气候模块、地表产汇流模块和管网汇流模块以从多层次完整精确模拟预报城市内涝过程，方法包括以下步骤：获取目标区域气候数据；利用雨量站的点状数据推算空间降雨量分布情况；采用基于栅格数据的水文水动力模型对城市地表产汇流过程进行建模；地表产汇流计算；雨水管网汇流计算及耦合水深计算。本发明结合GIS理论与技术，深入剖析地理气候因素、地表漫流演算、管网汇流演算等多模块的耦合模型原理，通过建立科学合理的模型结构，更准确地刻画真实城市暴雨内涝灾害事件的时空演化特征。
一种顾及气候要素多层次城市内涝耦合模拟方法

[发明专利]一种基于强化学习方法的医学图像分割方法-CN201911406491.9有效
发明人：丁熠;张铭丰;耿技;秦志光;弓霖芃;杨祺琪;郑伟;张超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习方法的医学图像分割方法，包括以下步骤：采集待分割医学3D图像和训练医学3D图像，将待分割医学3D图像和训练医学3D图像顺序且均匀地分片，得到待分割的2D医学图像序列和训练2D医学图像序列；建立神经网络模型，根据强化学习方法并通过训练2D医学图像序列对神经网络模型进行训练；将待分割的2D医学图像序列依次输入训练完成的神经网络模型，得到分割结果。本发明提高了医学图像的分割效率，且能够高精度地对脑部肿瘤图像进行分割。
一种基于强化学习方法医学图像分割方法

[发明专利]一种针对臂丛神经超声图像的多目标识别方法及系统-CN202010202046.7有效
发明人：丁熠;杨祺琪;秦志光;秦臻;张健;郑伟;张超;朱桂钦;谭富元 -专利权人：电子科技大学;电子科技大学广东电子信息工程研究院
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对臂丛神经超声图像的多目标识别方法及系统，方法包括：获取特征图；获取多尺度特征图；生成具有不同接受域的特征图；获取具有不同尺度对比特征的特征图矩阵；获取得到赋予权重后的特征图矩阵；对赋予权重后的特征图矩阵中的每个像素点作为中心点生成感兴趣区域，并对感兴趣区域进行二值分类和检测包围框回归后，将选取的区域对齐为固定尺寸的特征图；将对齐为固定尺寸的特征图中的感兴趣区域进行分类、分割掩模和边界框检测后输出，完成臂丛神经超声图像的多目标识别。本方法可以帮助麻醉医师快速、准确地从臂丛超声图像中识别所需的多目标组织。
一种针对神经超声图像多目标识别方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的医学图像分割方法及系统-CN201910380257.7有效
发明人：丁熠;吴东元;秦臻;秦志光;杨祺琪;郑伟;张超;谭富元;朱桂钦 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的医学图像分割方法及系统。所述分割方法包括：获取历史磁共振成像MRI模态图像；将所述历史磁共振成像MRI模态图像划分为训练集和测试集；在下采样过程中，将训练集内的任一张所述历史磁共振成像MRI模态图像中的两层相邻的不同分辨率的特征层输入到多层次特征重提取和聚合的神经网络模型中，确定分割后的MRI模态图像；两层相邻的不同分辨率的特征层包括低分辨率的特征层和高分辨率的特征层；两层相邻的不同分辨率的特征层依次经过残差卷积单元、分辨率融合单元以及聚合单元，确定分割后的MRI模态图像。采用本发明所提供的分割方法及系统能够提高图像分割准确率。
一种基于深度学习医学图像分割方法系统

[发明专利]面向SWMM建模与顾及多要素的城市区域子流域自动划分方法-CN201611048834.5有效
发明人： 杨祺琪;张书亮;王一梅;戴强 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2016-11-23 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明涉及面向SWMM建模与顾及多要素的城市区域子流域自动划分方法，包括，步骤S1：使用待划分区域的DEM数据、基础地理数据、土地利用/覆盖数据以及雨水管网数据进行该区域的子流域自动建模；步骤S2：遵循地形得出河网出水口子流域；步骤S3：得出河网出水口子流域分割单元；步骤S4：划分得到雨水井子流域；步骤S5：将河网出水口子流域分割单元的雨水井子流域合并后进行拓扑检查与局部修正得到待划分区域子流域的最终几何形态；步骤S6：设置待划分区域子流域的属性信息，进行面向SWMM建模的子流域属性信息的自动计算。本发明考虑地形、水系、道路、人工建筑设施和雨水管网等多要素对城市地表雨水汇流过程的影响，实现城市区域内的子流域自动划分。
流域城市区域划分区域出水建模口子分割单元属性信息雨水管网雨水井地形基础地理数据城市地表覆盖数据几何形态局部修正人工建筑拓扑检查自动计算自动建模汇流土地利用水系雨水合并

[发明专利]一种基于人工智能的医学图像分割方法及系统-CN201811294281.0在审
发明人：丁熠;弓霖芃;秦志光;蓝天;秦臻;张铭丰;陈伏娟;杨祺琪;郑伟;张超 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的医学图像分割方法及系统。所述分割方法包括：将低层次视觉特征输入至低层次视觉特征输入路径进行过滤，确定过滤后的低层次视觉特征以及所述过滤后的低层次视觉特征的通道数；将高层次视觉特征输入至高层次视觉特征输入路径进行调整，根据过滤后的低层次视觉特征的通道数调整高层次视觉特征，确定调整后的高层次视觉特征；经过第二密集连接卷积网络，将过滤后的低层次视觉特征以及调整后的高层次视觉特征进行融合，确定融合特征；根据融合特征生成带分割图像内每个像素点的分类结果；根据分类结果生成分割图像。采用本发明所提供的分割方法及系统能够所分割的图像层次视觉效果以及分割精度。
视觉特征过滤医学图像分割分割人工智能分割图像分类结果输入路径通道数融合视觉效果特征生成像素点卷积图像网络

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