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- [发明专利]自然场景中的车标识别方法-CN201911234877.6有效
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邹北骥;雷太航;廖望旻
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中南大学
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2019-12-05
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2023-04-18
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G06V20/54
- 本发明公开了一种自然场景中的车标识别方法，包括如下步骤：采集包含车标的自然图像，对自然图像上的车标进行标定，建立标定车标后的自然图像数据库；对自然图像进行目标检测，检测出其中的车辆，分割并单独保存车辆图像；在分割出的车辆图像上检测出车牌区域，并找出车牌四顶点；根据车牌四顶点对分割出的车辆图像使用仿射变换矩阵，将具有角度倾斜的图像修正；在修正后的图像上，利用车牌与车标相对位置关系获取车标区域；基于车标区域，在keras框架上使用深度学习进行车标分类的训练，生成车标分类模型；输入待分类车标图像即可进行车标分类。能适应复杂背景，解决了包含多辆汽车的车标识别问题，具有较高的准确率以及适用性。
- 自然场景中的标识方法
- [发明专利]一种基于区块链技术的大数据监管方法-CN202210320412.8有效
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邹北骥;聂凡博;朱承璋
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中南大学
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2022-03-29
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2023-04-07
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H04L67/1097
- 本发明公开了一种基于区块链技术的大数据监管方法，包括区块链网络的初始化和客户端程序的初始化；身份绑定，包括用户本地生成密钥对，并将自身的实体身份与区块链账户地址进行绑定；数据存证，当数据变动时，用户与管理员可选采用哈希策略或副本策略，协同完成数据改动并进行存证；数据验证，包括对数据真实性和完整性的普通验证以及对历史操作记录的溯源验证。本发明提供的这种基于区块链技术的大数据监管方法，以用户可控的方式对用户自身的数据进行存证，解决了中心化服务提供商的不透明管理问题，同时根据不同数据特性设计适应的存证策略，为服务提供商不同数据类型实现安全高效的存证；因此本发明方法可靠性高、实用性好且透明科学。
- 一种基于区块技术数据监管方法
- [发明专利]一种解剖标志点识别方法及识别设备-CN201810780286.8有效
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廖胜辉;贺佳丽;任辉;赵于前;李建锋;邹北骥
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中南大学
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2018-07-16
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2023-04-07
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G06T19/20
- 本发明提供了一种解剖标志点识别方法，包括根据三维体数据建立第一三维模型，对第一三维模型的解剖标志点进行标记，并标记对应的网格标签；将所述第一三维模型进行平面化处理，得到二维图像数据，并将所述第一三维模型对应的网格标签进行平面化处理，得到二维标签数据；将二维图像数据和二维标签数据进行训练，得到第二模型；将多组预测数据分别作为所述第二模型的输入数据，得到多组预测结果；对所述多组预测结果分别执行全局无缝参数化过程的逆操作，得到多组第三三维模型；根据所述多组第三三维模型确定目标模型；根据所述目标模型和预设能量函数确定目标网格标签对应的标志点。在保证实际可用的前提下，减小了计算复杂度，提高了时间效率。
- 一种解剖标志识别方法设备
- [发明专利]标志点检测模型生成方法及标志点检测方法-CN201810774486.2有效
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廖胜辉;贺佳丽;任辉;赵于前;李建锋;邹北骥
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中南大学
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2018-07-16
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2023-04-07
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G06T17/00
- 本发明提供了一种标志点检测模型生成方法及标志点检测方法。所述生成方法包括：构建含有预先标记的标志点的三维模型；获取三维模型多个不同视角的二维图像，并将标志点的三维位置数据转换为二维位置数据；利用深度学习方法，将每个视角的二维图像及标志点的二维位置数据作为输入分别训练得到多个神经网络模型；获取具标志点的第二响应图，并对所述第一响应图进行修正得到修正的第一响应图，将修正的第一响应图上标志点的位置数据作为映射层输入，通过映射关系得到标志点的预测三维位置数据；根据原始三维位置数据和预测三维位置数据计算得到损失值，响应损失值满足预设条件得到训练完成的标志点检测模型。本发明提供的方法具有性能好的优点。
- 标志检测模型生成方法
- [发明专利]新型眼底图配准方法-CN201910044689.0有效
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邹北骥;何志友;赵荣昌
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中南大学
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2019-01-17
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2022-12-27
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G06T7/33
- 本发明公开了一种新型眼底图配准方法，包括对输入图像处理；将处理后的输入图像对输送到深度回归网络得到相应的变形场；对输入图像进行增强得到辅助图像；采用空间变换器对辅助图像进行扭曲得到变形图像；构建损失函数；对深度回归网络进行反复学习和训练得到最优配准模型；利用最优配准模型对待配准的眼底图像进行配准。本发明利用无监督的卷积神经网络，以一种端到端的方式执行眼底图配准，因此本发明极大地提高了眼底配准结果的准确性和鲁棒性，而且可靠性高、计算效率较高且配准结果准确。
- 新型眼底图配准方法
- [发明专利]彩色眼底图像的血管增强方法-CN201910117094.3有效
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邹北骥;陈瑶;朱承璋;陈昌龙;张子谦
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中南大学
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2019-02-15
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2022-12-09
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G06T5/00
- 本发明公开了一种彩色眼底图像的血管增强方法，包括获取训练数据并处理；将数据输入到生成模型中对生成模型进行训练并得到最终的生成模型；获取待增强的数据并处理；将数据输入最终的生成模型生成血管增强后的彩色眼底图像。本发明通过生成模型的建立，使用深度神经网络学习荧光造影图像的血管成像特征，可以学习到比灰度纹理等等更深层次的信息，使得眼底图的血管增强效果更佳显著，而且通过损失函数的设计，可以有效的使得生成图像和目标图像更加接近；因此，本发明方法能够有效的根据现有的彩色眼底图像生成血管增强后的彩色眼底图像，而且本发明方法的可靠性高、安全性好且适用范围广。
- 彩色眼底图像血管增强方法
- [发明专利]青光眼的视盘分割图谱获取方法-CN201910228336.6有效
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邹北骥;廖望旻;赵荣昌;刘亚军
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中南大学
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2019-03-25
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2022-12-09
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G06T7/11
- 本发明公开了一种青光眼的视盘分割图谱获取方法，包括获取已知彩色眼底图像和眼底图数据集并分类；构造视盘初步分割深度学习网络，利用分类数据对网络进行训练、测试和修正，得到视盘分割模型；对测试数据集和训练数据集进行分割并截图；处理截图；构建可解释的青光眼初步辅助网络；利用截图对解释的青光眼初步辅助网络进行训练和修正得到可解释的青光眼辅助网络；利用视盘分割模型对待分析的彩色眼底图像数据分割并得到视盘截图；利用可解释的青光眼辅助网络处理视盘截图得到灰度热力图；对灰度热力图进行处理得到最终的视盘分割图谱。本发明方法能够快速的为医生提供辅助诊断的视盘分割图谱，而且方法可靠性高，效果较好。
- 青光眼视盘分割图谱获取方法
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