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[发明专利]化妆料组合物-CN202280008760.X在审
发明人：沈庾美;禹晶;金泰润 -专利权人：株式会社LG生活健康
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： A61K8/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种包含选自由硫胺素、吡哆醇、叶酸、氰钴胺、甘草次酸、蔗糖八硫酸酯铝、羽扇豆醇、肌肽及其药学上可接受的盐组成的组的一种以上作为有效成分，从而对人体安全，同时具有皮肤的状态改善及美容功效的化妆料组合物。
化妆组合

[发明专利]基于随机深度残差网络的高光谱图像分类方法-CN202010169109.3有效
发明人：高正;同磊;邓米克;禹晶;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于随机深度残差网络的高光谱图像分类方法，本发明实现步骤如下：步骤一、首先对数据进行预处理。步骤二、模型构建，主要由两部分组成，光谱特征提取与空间信息特征提取。步骤三、模型训练。步骤四、高光谱图像分类。将数据输入网络，进行类别的预测，得到分类的高光谱图像。步骤五、输出分类图像；本发明充分利用了高光谱图像的空谱特征和光谱特征，提高了分类精度，并且在残差网络的基础上应用了随机深度，相较于传统的残差网络极大的缩减了训练时间与测试时间。
基于随机深度网络光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的视频目标检测方法-CN202310163429.1在审
发明人：肖创柏;王瑞;禹晶;史薪琪 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的视频目标检测方法，包括：使用特征复用与递归融合的视频目标检测框架；通过多感受域采样对齐的方式进行特征对齐；采用改进的FasterR‑CNN作为单帧检测模型。将待检测视频分为关键帧和非关键帧，在时间维度上传播一个含有历史关键帧信息的记忆特征，通过特征融合补偿当前帧特征；对于距离较近的非关键帧，利用小感受域采样对齐方式传播记忆特征；对于距离较远的关键帧，利用多感受域采样对齐方式传播记忆特征；通过构造多尺度特征金字塔，采样多感受域的特征点进行运动补偿，不同感受域的特征关注目标不同程度的位移和形变。本发明在特征复用与递归融合的视频目标检测框架下保持了检测速度，提高了检测的准确率。
一种基于深度卷积神经网络视频目标检测方法

[发明专利]一种基于动态卷积注意力的图像语义分割方法-CN202310010194.2在审
发明人：樊金山;肖创柏;段娟;禹晶 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态卷积注意力的图像语义分割方法，以实现对原始图像的语义分割，利用ResNet101网络对原始图像进行特征提取，生成高层特征和低层特征；将高层特征通过不同尺度的自适应池化层，生成四组不同尺寸的标准卷积核，利用卷积层对标准卷积核进行线性组合，生成初始动态卷积核；利用空间注意力机制增强初始动态卷积核的特征提取能力，生成最终动态卷积核，用生成不同尺寸的最终动态卷积核实现多尺度处理；利用高层特征的语义信息，生成低层特征的通道权重，对低层特征的通道信息进行重新加权，将低层特征和高层特征进行特征融合。本发明能够有效的提取多尺度信息，利用高层特征的语义信息和低层特征的细节信息，提高语义分割的准确率。
一种基于动态卷积注意力图像语义分割方法

[发明专利]一种面向医疗领域的智能搜索系统-CN202211125136.6在审
发明人：范津宁;禹晶;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向医疗领域的智能搜索系统，由以下多个模块组成：数据管理模块、数据处理模块、自然语言处理服务模块、自然语言理解模块、信息检索模块、结果展示模块。本发明通过对Solr以及NLU模型的应用与研究，并且使用自然语言处理技术对医疗数据的处理，实现了基于自然语言理解的搜索功能，通过使用患者的疑问语句具有的鲜明意图特性，这也是选取医疗数据的缘由。通过大量的医疗数据标注来训练NLU模型数据，使其在不同的科室和不同类型的病症中具有优良的意图分类特性，此发明在一定程度上，使得搜索引擎能够更加理解用户的搜索意图，使得搜索引擎更加智能化。
一种面向医疗领域智能搜索系统

[发明专利]基于光谱和空间总变分最小限制的多层非负矩阵分解高光谱图像解混方法-CN201910320619.3有效
发明人：同磊;禹晶;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-04-20 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于光谱和空间总变分最小限制的多层非负矩阵分解高光谱图像解混方法，设高光谱图像矩阵Y，端元光谱矩阵M，丰度矩阵R，随机噪声E，建立线性光谱混合模型将多层非负矩阵分解应用于线性混合模型：设计光谱域、空间域总变分函数；将光谱域和空间域总变分最小约束引入MLNMF，建立SSTV‑MLNMF目标函数；对得到的目标函数进行优化；选定实验参数，得到最终的解混结果。本发明将总变分最小的特点应用到了光谱域以及空间域，通过模拟高光谱图像和真实高光谱图像数据实验，验证了本算法的有效性，本方法比其它方法解混精度高。
基于光谱空间总变分最小限制多层矩阵分解图像方法

[发明专利]一种基于组稀疏表示的图像盲复原方法-CN201910938167.5有效
发明人：禹晶;彭天奇;董醒儒;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组稀疏表示的图像盲复原方法，以实现模糊图像的盲复原。上述方法包括：构建图像金字塔，由粗到细估计模糊核；在降采样图像中搜索相似图像块，将当前块与其跨尺度相似块合并为相似图像块组，在目标函数中建立组稀疏表示正则项；交替迭代更新模糊核和清晰图像，在清晰图像更新步骤中，利用组稀疏表示对前一次迭代中估计的清晰图像进行重建，作为下一次更新清晰图像的参考图像。由于降采样图像的边缘与清晰图像有更强的相似性，利用组稀疏表示与低秩矩阵的关联，通过约束表示系数的稀疏性来实现组矩阵的低秩性，迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘。本发明公开的方法提高了对噪声的鲁棒性，并能够处理大尺度的模糊核估计。
一种基于稀疏表示图像复原方法

[发明专利]一种基于深度先验的盲图像去模糊方法-CN202210052867.6在审
发明人：肖创柏;王晓宁;郭乐宁;禹晶 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度先验的盲图像去模糊方法，使用深度卷积神经网络DIP‑Net隐式地建模图像平滑性先验约束生成清晰图像；通过求解关于模糊核最优化问题的精确解估计模糊核；交替迭代更新模糊核与清晰图像，利用复原的清晰图像和模糊核计算损失函数并更新网络参数。对模糊图像与模糊核联合建模，采用交替迭代网络模型与数学模型的方式同时估计清晰图像与模糊核；在无任何附加隐式或显式的图像先验的情况下，仅利用模糊图像实现了端到端地自监督学习的盲去模糊。本发明结合深度网络结构实现正则化方法，无需使用模糊图像与模糊核真值训练网络；与传统模型方法相比，无需采用图像金字塔的方式由粗到细的估计模糊核，有效抑制复原图像中存在的噪声。
一种基于深度先验图像模糊方法

[发明专利]一种基于深度先验的盲图像超分辨率方法-CN202111244295.3在审
发明人：李一秾;禹晶;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度先验的盲图像超分辨率方法，使用深度卷积神经网络DIP‑Net并结合非局部注意力估计高分辨率图像；通过求解关于模糊核最优化问题的精确解估计模糊核；交替迭代更新模糊核与高分辨率图像，利用估计模糊核生成低分辨率图像的降采样图像，结合低分辨率图像利用损失更新网络参数。对模糊核和高分辨率图像联合建模，采用网络模型与数学模型结合的方式同时估计模糊核与高分辨率图像；结合非局部注意力模块显式地利用图像的自相似性，为重建图像提供潜在的附加信息；仅利用单幅低分辨率图像作为监督信号实现了端到端的盲图像超分辨率重建，无需数据集的训练过程。本发明能够准确地估计模糊核，有效重建高分辨率图像的边缘与细节。
一种基于深度先验图像分辨率方法

[发明专利]一种基于跨尺度低秩约束的图像盲超分辨率方法-CN202111538176.9在审
发明人：肖创柏;冯文静;禹晶 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨尺度低秩约束的图像盲超分辨率方法，通过对高分辨率图像和模糊核进行交替迭代估计实现低分辨图像的超分辨率重建。上述方法包括：筛选当前高分辨率图像中各个方向大于梯度阈值的像素参与模糊核估计；对高分辨率图像中的图像块构造跨尺度相似图像块组，对该组矩阵进行低秩估计；利用低秩矩阵进行高分辨率图像估计。对模糊核与高分辨率图像进行联合建模，同时更新模糊核与高分辨率图像并相互修正；利用跨尺度相似图像块为重建图像块提供潜在的细节信息，且对相似图像块组矩阵进行低秩约束可以表示数据的全局结构，对噪声具有鲁棒性。本发明方法能够准确地估计模糊核，实现对有噪低分辨率图像的超分辨率重建。
一种基于尺度约束图像分辨率方法

[发明专利]基于深度学习多特征融合的高光谱图像分类方法-CN201910552768.2有效
发明人：杨攀;同磊;禹晶;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习多特征融合的高光谱图像分类方法，属于高光谱图像分类领域，本方法充分利用高光谱图像的光谱和空间信息，在分类效果上提升性能。实现步骤如下：首先对高光谱图像数据进行预处理，提取训练标签和测试标签；构建模型；做好数据预处理之后，进行构建训练模型。训练模型由三大部分组成，分别为光谱样本集训练模型、空间谱样本集训练模型以及EMP特征提取的样本集训练模型。另外，特征融合之后输入的全连接层。训练网络；高光谱图像分类输出分类图像本发明克服了传统的高光谱图像分类方法只利用高光谱图像的光谱信息，采用光谱信息、空间信息以及扩展形态特征处理相融合的方法，极大的提高了分类的准确率。
基于深度学习特征融合光谱图像分类方法

[发明专利]基于归纳表示学习网络的光谱和空间图高光谱图像分类方法-CN202110182141.X在审
发明人：杨攀;同磊;禹晶;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于归纳表示学习网络的光谱和空间图高光谱图像分类方法，属于高光谱图像分类领域。首先，根据高光谱图像的光谱‑空间信息，得到节点之间的距离，根据最近邻算法，进而得到节点的邻接关系。之后将处理好的数据输入到设计好的GraphSAGE网络当中，进行训练，测试。本发明主要是利用高光谱图像的光谱‑空间信息以及归纳式的学习方法GraphSAGE来进行高光谱图像分类。从而解决GCN进行高光谱图像分类时面临的计算开销问题，并且分类结果有了极大的提升。
基于归纳表示学习网络光谱空间图像分类方法

[发明专利]基于SACVAEGAN的高光谱图像分类方法-CN202011569729.2在审
发明人：陈志涛;同磊;禹晶;肖创柏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-12-26 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于SACVAEGAN的高光谱图像分类方法，在CVAEGAN的基础加入了一个潜在向量分类器模块用于对高光谱数据对应的潜在向量进行分类，使其与解码器和样本分类器协作训练，解决了GAN网络中随机产生的潜在向量与类别难以对应的问题，进而提高了准确性。在解码器，编码器以及判别器中应用了自注意力机制以及谱正则化的方法，自注意力机制能够使得网络模型能够更好的提取高光谱数据的特征，谱正则化方法能够提高模型的稳定性。在样本分类器中从空间和光谱两个角度进行提取特征，加入了残差网络的结构，提高模型分类的效果。
基于 sacvaegan 光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于点对相似度的深度非松弛哈希图像检索方法-CN201910057434.8有效
发明人：汪海龙;禹晶;肖创柏;郭乐宁 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-01-19 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点对相似度的深度非松弛哈希图像检索方法，将图像的数据集以5:1的比例划分为训练样本集Dtrain和测试样本集Dtest；构建深度卷积网络架构；利用训练样本集合，将训练数据集图像以及其类别标签作为神经网络的输入训练卷积神经网络，得到并保存深度神经网络的模型；根据卷积神经网络模型，去除其dropout层，在网络的输出端添加符号函数。将训练样本集Dtrain和Dtest输入模型中，得到训练样本集的哈希码Btrain和测试样本集的哈希码Btest；从测试样本取测试图像的哈希码，得到汉明距离对应的向量。将汉明距离向量的每一位数值以升序排序，作为检索的结果。本发明有效解决哈希函数量化二值哈希码过程中产生大量误差的问题，并提高图像检索的准确率。
一种基于相似深度松弛希图检索方法

[实用新型]一种感染科临床用听诊器套-CN201921599033.7有效
发明人：邱霞;汤正明;禹晶 -专利权人：邱霞
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： A61B7/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种感染科临床用听诊器套，包括套体，所述套体的一侧固定连接有连接块，所述连接块的一侧固定连接有导向杆，所述导向杆的一端固定连接有手柄，所述手柄的一端固定连接有挡块，套体的顶部开设有线孔，所述套体的外表面通过合页活动连接有挡圈,所述挡圈的一侧固定连接有插入块，所述插入块的外表面开设有凹槽，所述凹槽的内部固定连接有挤压弹簧。该感染科临床用听诊器套，通过套体的设置，挡圈表面的插入块会插入至卡槽的内部，对挡圈进行固定，进而可以对听诊头进行保护，需要打开时，向下按动按压块，使得按压杆向下移动，将卡块推出卡槽的内部，进而挡圈打开，从而达到了保护和方便固定的目的。
一种感染临床听诊器

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