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[发明专利]一种多模态交互式医疗图像分割方法和装置-CN202210279023.5在审
发明人： 王祥丰;陈伟文;颊友涛;金博;李郁欣;胡斌;朱凤平 -专利权人：华东师范大学;复旦大学附属华山医院
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态交互式医疗图像分割方法和装置。其中，该方法包括：读取多模态医疗图像输入数据，得到目标尺寸的预处理数据；将训练集样本输入至多模态粗分割网络，得到分割概率图；获取对分割概率图的纠错建议，若不符合预设标准，则根据纠错建议中的错误信息，确定错误点的坐标，并根据错误点的坐标将错误信息映射为多模态距离度量图；将多模态距离度量图、多模态医疗图像及分割概率图进行拼接，并送入多模态交互式医疗图像分割网络，得到新的分割概率图；迭代得到的新的分割概率图超过最大序列长度或分割概率图符合标准。本方案可以达到更加高效准确的分割，通过人机交互完成医疗图像的精准分割，以达到临床使用标准。
一种多模态交互式医疗图像分割方法装置

[发明专利]基于去中心化优先级的通信协作多智能体路径规划方法-CN202310543620.9在审
发明人： 王祥丰;李文浩;陈宏俊;刘大猷;金博;朱骏 -专利权人：之江实验室;华东师范大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：一种基于去中心化优先级的通信协作多智能体路径规划方法，在离线阶段构建并随机初始化所有智能体共享的多智能体决策网络，利用自组织路由协议算法对所有智能体进行通信分组，形成局部通信群组并训练多智能体决策网络；在在线阶段，基于训练后的多智能体决策网络，自动引导车集群将在完成路径规划任务中动态地进行分组通信，将系统总体的路径规划任务分解为若干局部路径规划任务的加总，实现避让决策和路径规划。本发明通过从专家策略中学习优先级信息，学习整体最优的优先级分配，并以此优先级信息为指导构建动态的去中心化拓扑通信架构，获得更具协作能力的去中心化路径规划策略，能够将多智能体强化学习技术扩展到大规模多智能体路径规划任务的、提高规划性能、减少碰撞率。
基于中心优先级通信协作智能路径规划方法

[发明专利]一种医疗图像的多尺度精细化分割方法和装置-CN202210103754.4在审
发明人：李郁欣;胡斌;朱凤平;王祥丰;金博;颊友涛 -专利权人：复旦大学;华东师范大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种医疗图像的多尺度精细化分割方法和装置。其中，该方法包括：读取原始图像输入数据，利用预设尺寸进行裁剪得到预处理数据；将预处理数据进行线性插值法处理，得到目标尺寸并输入至全局粗分割网络，得到粗分割概率图；将粗分割概率图上采样至原始图像尺寸，并与原始图像在通道维度上进行拼接；将拼接结果输入至智能区域选择网络，选出所得区域，并将所得区域输入至局部细化网络，得到细化分割概率图；计算细化前后的Dice增益作为单步奖励值，并将细化分割概率图替换粗分割概率图中对应的部分，得到奖励值序列，并基于奖励值序列得到分割结果。本方案可以达到更加高效准确的分割，完成医疗图像的识别任务的效果。
一种医疗图像尺度精细化分方法装置

[发明专利]一种交互式医疗图像分割平台-CN202111329369.3在审
发明人：金博;李志谦;王祥丰;李郁欣;胡斌 -专利权人：华东师范大学;复旦大学附属华山医院
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本实施例公开了一种交互式医疗图像分割平台。平台医疗图像展示子系统以及交互分割子系统；其中：医疗图像展示子系统包括显示模块，用于接收并显示医疗图像，以及医疗图像的医疗信息；交互分割子系统，包括操作指令响应模块，用于响应于用户的操作指令，并将操作指令反馈至医疗图像展示子系统进行显示调整；还包括算法分割模块，用于基于分割算法确定医疗图像的初始分割结果；还包括算法交互模块，用于若检测到纠错交互信息，则根据纠错交互信息对初始分割结果进行调整，得到图像分割结果。采用本发明实施例的技术方案，可以利用交互式分割算法将医生从手工标注中解放出来，只需要对深度学习算法模型的分割结果进行纠错，可以快速得到分割结果。
一种交互式医疗图像分割平台

[发明专利]一种半监督医疗图像的分割方法及装置-CN202111183616.3在审
发明人： 王祥丰;颊友涛;金博;李郁欣;胡斌 -专利权人：华东师范大学;复旦大学附属华山医院
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督医疗图像的分割方法及装置。其中，该方法包括：首先随机初始化分割网络及置信度网络，随后分别对有标签数据及无标签数据进行采样，利用这分割网络对这两类数据生成概率图，随后将生成的概率图与有标签数据的真值计算监督损失，同时利用置信度网络对所有生成的概率图进行预测，所得预测为逐像素置信度，利用少量有标签数据对其计算二进制交叉熵损失，并通过优化方法最小化这一损失，随后利用有标签数据和无标签数据分别计算二进制交叉熵并求和，将其作为整体框架的对抗损失。本方案可以充分利用带有标注的医疗影像样本数据，通过半监督学习，将医疗图像进行快速和准确的分割，完成医疗图像的识别任务。
一种监督医疗图像分割方法装置

[发明专利]基于Transformer特征提取的电磁信号目标识别系统-CN202211179361.8在审
发明人： 王祥丰;黄达;金博;朱骏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：一种基于Transformer特征提取的电磁信号目标识别系统，包括：用于类图像数据转换的数据处理模块、基于轻量级Transformer的特征提取器模块以及特征分类器模块，数据处理模块将每个脉冲信号经短时傅立叶变换生成固定大小的时频矩阵，从而将电磁信号目标识别任务转化为类图像分类任务；特征提取器模块根据固定大小的时频矩阵，通过Mobile‑Vit模型进行全局特征进行提取，得到一维特征激活向量，并通过全连接层得到特征激活向量；特征分类器模块根据特征激活向量，通过每个已知类电磁信号目标特征离互反点的距离计算样本所属的类别的概率，实现更加全面的特征以及更准确的识别率。
基于 transformer 特征提取电磁信号目标识别系统

[发明专利]基于无监督下帧相关性的视频时间序列的异常帧探测方法-CN202211206803.3在审
发明人：金博;王子阳;王祥丰;朱骏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：一种基于无监督下帧相关性的视频时间序列的异常帧探测方法，通过构建包含正常视频和伪异常视频的训练对；对训练对中的视频帧进行语义编码和位置编码，得到具有时序信息的降维特征，根据编码后的特征进行相关性计算得到视频帧的全局相关性和局部相关性；本发明两种注意力分布图，通过类比人类判断异常的过程，实现基于视频窗口内部的同类类比的异常检测流程，通过对比注意力分布图进而得到目标序列的每一帧的异常分数。其中：在每种目标分布图中根据实际特点，构造两类EM算法式的单循环内迭代更新，再用重建损失和k‑min‑max规则对异常模型进行修正，从而获得正常样本所具有和隐含模式，当推理阶段输入是异常时，可以实现精准异常值检测。
基于监督相关性视频时间序列异常探测方法

[发明专利]基于深度Q学习的局部观测抓取视角选择系统及方法-CN202211134796.0在审
发明人： 王祥丰;陈伟文;金博;华贇;朱骏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：一种基于深度Q学习的局部观测抓取视角选择系统及方法，包括：点云解析器、视角编码器、长短时记忆单元、注意力单元和Q网络，本发明将多视角机械臂抓取中的视角选择问题建模为序列决策问题并使用强化学习的方法构建策略来解决局部观测问题，在每次视野选择中充分考虑从起始至上一时刻的所有信息，从而获得一个相比现有方法更高的抓取成功率。
基于深度学习局部观测抓取视角选择系统方法

[发明专利]一种基于多尺度小样本的航拍车辆检测方法及检测系统-CN202110259033.8有效
发明人： 王祥丰;向王涛;金博;吴倩;张致恺 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度小样本的航拍车辆检测方法，包括：首先使用数据增强方法扩大采集到的数据集，然后采用多尺度适应算法让深度学习模型为不同尺寸的目标提取通用特征；同时使用小样本学习提取浅层特征生成带有小样本信息的加权特征参数；最后把两部分特征合并输入到后续深度学习模型得到检测框，综合使用高斯混合模型方法、分类置信度和软交并比(Soft‑IoU)算法提取最终结果。本发明通过以上技术方案有效的解决了航拍车辆图像检测中所遇到的多尺度、小样本、高密度的技术问题。
一种基于尺度样本航拍车辆检测方法系统

[发明专利]用于地铁信号系统测试软件的非侵入式自动化测试系统-CN202010100224.5有效
发明人：陈晓轩;向王涛;张致恺;孙军峰;金博;王祥丰;兰青辉 -专利权人：卡斯柯信号有限公司
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于地铁信号系统测试软件的非侵入式自动化测试系统，包括：OCR图像处理模块，用于识别处理地铁信号系统测试软件界面中的信息；图像数据采集模块，用于实时监控和采集地铁信号系统测试软件图形化界面中带有测试感兴趣信息的待处理图片；测试脚本配置模块，用于设定测试流程；客户端内网间通信模块，用于多机联动测试需求；日志处理模块，用于进行测试逻辑比对；测试结果可视化模块，用于对测试逻辑的输出结果进行可视化。与现有技术相比，本发明解决地铁信号系统测试软件中对测试人员依赖过重、不支持自动化测试的问题，有利于提高地铁信号系统测试的全自动化，有利于推动地铁的自动化进程，降低了开发、测试成本等优点。
用于地铁信号系统测试软件侵入自动化系统

[发明专利]一种病理图像的分割方法及装置-CN202210264678.5在审
发明人： 王祥丰;邓样;金博;李郁欣;胡斌;朱凤平 -专利权人：华东师范大学;复旦大学附属华山医院
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种病理图像的分割方法及装置。其中，该方法包括：将训练集样本输入到先验分类网络，得到样本的预测类别；根据预测类别和真实类别计算二值交叉熵损失，作为先验分类损失；根据先验分类网络生成类激活图，并使用孪生网络对类激活图进行正则化，得到修正类激活图；根据修正类激活图转换为伪像素级标签；将训练集样本输入至预先设置的语义分割网络，得到训练集样本的分割结果；将分割结果与伪像素级标签计算Dice损失，以优化语义分割网络，并通过优化后的语义分割网络进行病理图像分割。本方案可以使用标注量较少的图像级标签的组织病理图像，通过弱监督学习方式，对其进行快速准确地分割，完成对病理图像中癌变区域的自动定位。
一种病理图像分割方法装置

[发明专利]一种热电厂设备智能故障诊断和运维引导的方法、装置、介质及设备-CN202111272382.X在审
发明人：朱骏;金博;王祥丰;陈健;吴健平;朱怿;陆琪琪;张学峰;黄欢 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种热电厂设备智能故障诊断和运维引导的方法、装置、介质及设备。本发明首先学习传感器的固有特征构建传感器之间的关系拓扑图。接着在关系拓扑图上使用多头自注意力图神经网络计算传感器的状态特征，并利用状态特征计算传感器的预测值。基于传感器预测值和观测值的差异计算偏差分数，并根据偏差分数的历史分布确定异常。依托历史运维数据，建立传感器异常和对应的故障之间的排序模型，综合考虑故障严重性和发生概率推荐运维方案。本发明提出的方案能够快速准确定位热电设备问题并提供解决方案，从而更加有效地规避风险，减轻生产成本，提高生产效率。
一种热电厂设备智能故障诊断引导方法装置介质

[发明专利]基于强化组织控制的多智体系统自组织方法及系统-CN202111427464.7在审
发明人： 王祥丰;李文浩;金博;朱骏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： H04W72/04 文献下载
摘要：一种基于强化组织控制的多智体系统自组织方法及系统，通过二元决策将大规模自动分拣任务中分拣机器人集群的自组织问题建模为一个多智体强化学习问题，每个智能体能够通过二元决策单元自发地决定是否与邻近智能体组成系统，将传统图论算法用于智能体的自组织问题中，而最终能够提升自动分拣任务完成的时间效率以及任务完成度。本发明能够保证系统内紧密协作、实现对复杂协作任务的分治，从而有效提升学习算法在应用到大规模多智体系统的可扩展性。
基于强化组织控制体系方法系统

[发明专利]基于PIC的3D人脸模型面部纹理多样性补全方法-CN202111403229.6在审
发明人： 王祥丰;林佳;金博;朱骏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/529 文献下载
摘要：一种基于PIL的3D人脸模型面部纹理多样性补全方法，通过纹理补全网络以及面部纹理数据集构建高清面部纹理数据集；然后采用卷积变分自动编码器(CVAE)估计面部纹理遮罩区域的潜空间的参数分布，经采样后分解该参数分布中的隐含信息，再利用分布正则化损失、外观匹配损失作为生成损失对改进PIC网络模型进行训练，最后采用训练后的改进PIC网络模型生成完整面部纹理对残缺纹理的3D人脸模型进行替换。本发明利用纹理恢复和不同角度的人脸图片，能够对单图重建的3d人脸模型生成完整的面部纹理。
基于 pic 模型面部纹理多样性方法

[发明专利]基于GAN的单图重建高清3D面部纹理的方法-CN202111412652.2在审
发明人：金博;林佳;王祥丰;朱骏 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种基于GAN的单图重建高清3D面部纹理的方法，通过人脸数据集训练带有瓶颈残差块的生成网络，也即人脸密集对齐网络，并进一步基于DANF生成高清面部纹理数据集用于训练带有残差密集块的超分辨率网络，也即增强型纹理超分辨率生成对抗网络，最后通过训练后的ETSRGAN生成相应的高清面部纹理；本发明引入纹理超清并考虑不同角度的人脸图像，采用基于GAN的模型对单图重构的3D模型进行重新建模，能够有效地生成高清的面部纹理。
基于 gan 重建面部纹理方法

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