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[实用新型]一种采用5G通讯的电厂斗轮机远程操控装置-CN202320881981.X有效
发明人：沙千里;荆尹;陈浩男;贺庆超;马博渊;谭春丽 -专利权人：浙江大唐乌沙山发电有限责任公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H05K5/03 文献下载
摘要：本实用新型涉及斗轮机远程操控装置技术领域，且公开了一种采用5G通讯的电厂斗轮机远程操控装置，包括工作台，所述工作台底部度过了具有底座，所述工作台顶部后侧固定连接有操作台，所述操作台顶部设置有防护机构，所述工作台左右两侧对应防护机构位置设置有定位机构。该采用5G通讯的电厂斗轮机远程操控装置，通过设置的防护机构，防护罩以固定轴为轴进行翻转完成对操作台前侧设备的防护工作，使操作台前侧设备在不使用时不会与外部空气接触，同时也防止了外部物体与操作台前侧发生碰撞，增加了操作台结构的使用寿命，防护罩通过连接鳍片与转筒连接转动连接于固定轴外圈完成对防护罩的开合与闭合工作。
一种采用通讯电厂轮机远程操控装置

[发明专利]一种基于多分支网络的图像分析方法及系统-CN202310631202.5在审
发明人：班晓娟;郭灿城;马博渊 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多分支网络的图像分析方法及系统，涉及智慧医疗技术领域。包括：获取多任务数据及标注；构建多分支图像识别网络模型，该模型包括特征提取主分支、关键点提取分支、图像分割分支和目标检测分支；利用形态感知损失函数训练所述多分支图像识别网络模型。该方法相对于先进行目标检测再进行图像分割或关键点识别的两阶段网络，具有更快的运算速度，即在不增加网络个数以及大量识别时间的情况下，使用单个神经网络完成对多个视觉识别任务的分析，且不会对识别结果造成准确度上的损失。
一种基于分支网络图像分析方法系统

[发明专利]一种基于历史记录的动态标签平滑加权损失方法及装置-CN202010525632.5有效
发明人：班晓娟;白广栋;姜淑芳;马博渊;王宇;杨星 -专利权人：北京科技大学;中国人民解放军总医院海南医院
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于历史记录的动态标签平滑加权损失方法及装置，属于图像处理技术领域。所述方法包括：S1，为每个图像分别建立一个固定长度的历史队列，其中，历史队列中的初始值为相应图像真实的标签类别；S2，在机器学习模型每次迭代训练时，根据历史队列计算相应的图像属于真实类别和属于其他类别的权重，并将得到的权重与交叉熵函数相结合计算损失，以优化所述机器学习模型；S3，在每次迭代训练完成后，利用所述机器学习模型预测到的每个图像所属的类别更新相应的历史队列并返回S2继续迭代，直至训练完成。采用本发明，能够解决分类任务中因各类别间存在相似性而导致机器学习模型识别准确率低的问题。
一种基于历史记录动态标签平滑加权损失方法装置

[发明专利]一种排除析出相干扰的金相显微图像分析方法及装置-CN202310511546.2在审
发明人：班晓娟;张心怡;马博渊 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种排除析出相干扰的金相显微图像分析方法及装置，所述方法包括：基于预设晶界分割模型，获取金相材料显微图像的晶界分割结果；基于预设析出相分割模型，获取金相材料显微图像的析出相分割结果；基于所述晶界分割结果和所述析出相分割结果，筛选出将析出相误识别为晶粒的错分晶粒；对所述错分晶粒进行矫正，合成正确分割结果。采用本发明的金相显微图像分析方案，能够针对性地纠正金相图像分析任务中由于析出相遮挡晶粒边界而造成晶粒边界误判的问题，进一步提高后续材料微结构表征的准确度，可广泛应用于金属材料领域中的图像分析、材料评价等方面，具有广泛的应用前景。
一种排除析出相干金相显微图像分析方法装置

[发明专利]一种图像数据增广方法及装置-CN202110436901.5有效
发明人：班晓娟;周佳城;马博渊;魏晓燕;陈佳豪;黄海友;王浩;薛维华;姜淑芳 -专利权人：北京科技大学;中国人民解放军总医院海南医院
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像数据增广方法及装置，该方法包括：获取真实图像及其真实标注；构建标注生成网络和风格迁移网络；其中，标注生成网络用于根据真实标注生成虚拟标注；风格迁移网络用于将虚拟标注转换成虚拟图像；将标注生成网络与风格迁移网络合并成图像数据增广网络；并基于真实图像及其真实标注，采用基于生成器和判别器的损失函数训练图像数据增广网络；利用训练好的图像数据增广网络生成虚拟图像和虚拟标注，实现图像数据增广。本发明能够在增强真实图像及其标注数据多样性的同时，节省人工标注成本，显著提高后续图像分割模型训练所需的数据量，从而提高图像分割模型的精度。
一种图像数据增广方法装置

[发明专利]一种基于多模态图像联邦分割的数据增广方法及系统-CN202310284567.5在审
发明人：班晓娟;胡陈菲;马博渊;印象 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，特别是指一种基于多模态图像联邦分割的数据增广方法及系统，方法包括：汇总节点向每个参与节点下发控制信息对；各自构建初始模态生成分割网络模型；每个参与节点将本地样本图像、对应的真实标注以及控制信息对输入初始模态生成分割网络模型，得到中间网络参数；将中间网络参数传输至汇总节点，汇总节点对多个参与节点的中间网络参数进行联邦平均，得到合并网络参数，将合并网络参数回传给每个参与节点；迭代执行上述步骤，直到完成训练；每个参与节点根据训练好的模态生成分割网络模型生成多模态生成图像，进行数据增广。采用本发明，在保护各个参与方数据隐私的同时，提高图像联邦分割模型的准确度和泛化能力。
一种基于多模态图像联邦分割数据增广方法系统

[发明专利]一种基于梯度感知的多聚焦图像融合方法-CN202011079638.0有效
发明人：班晓娟;印象;马博渊;黄海友 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明提供一种基于梯度感知的多聚焦图像融合方法，属于图像处理及人工智能领域。所述方法包括：获取多对待融合图像及其标注组成训练集；其中，每对待融合图像指两张同一场景下已配准的具有不同聚焦区域的图像；构建图像融合模型；利用得到的训练集，采用基于梯度感知的损失函数训练所述图像融合模型；采用训练好的所述图像融合模型对新的待融合图像进行图像融合。采用本发明，能够在去除复杂的后处理操作的同时，提高融合结果的质量。
一种基于梯度感知聚焦图像融合方法

[发明专利]一种基于骨架感知的损失函数加权方法及装置-CN202010429250.2有效
发明人：班晓娟;马博渊;黄海友;王浩;薛维华 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种基于骨架感知的损失函数加权方法及装置，能够降低分割错误率。所述方法包括：根据图像的标注图，将图像前景分离成多个独立目标区域；提取各独立目标区域和图像背景的骨架，确定各独立目标区域内每个像素点至相应的独立目标区域骨架中最近骨架点的距离、各独立目标区域中每个骨架像素点至相应的独立目标区域边缘的最近距离、背景骨架上每个像素点至背景边缘的最近距离、背景内每个像素点至各独立目标区域边缘的最近距离；根据得到的距离，对所述前景中各独立目标区域内及背景中的每个像素点计算其权重值，形成基于骨架感知的权重图；将所述权重图与损失函数结合，优化基于机器学习方法的图像分割模型的参数。
一种基于骨架感知损失函数加权方法装置

[发明专利]一种非接触式全尾砂膏体搅拌均匀度监测方法及系统-CN202211487680.5在审
发明人：班晓娟;王贺正;马博渊;袁兆麟;李潇睿 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供一种非接触式全尾砂膏体搅拌均匀度监测方法及系统，属于矿山充填技术领域。所述方法包括：在连续式搅拌机进行膏体制备的过程中，持续采集膏体表面图像；使用深度学习方法对采集的膏体表面图像进行处理，分割出非膏体区域和膏体不均匀区域；根据分割出的非膏体区域和膏体不均匀区域，确定膏体搅拌均匀度。采用本发明，能够在保证膏体搅拌均匀度量化精度的同时，实现膏体搅拌均匀度的实时量化。
一种接触式全尾砂膏体搅拌均匀监测方法系统

[发明专利]互感器校验仪器远程校准系统、方法及装备-CN202211678776.X在审
发明人：马斌;韩海洲;马博渊;赵园;程昱舒;马娟;邢永明;曹雁娜 -专利权人：太原山互科技有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01R35/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种互感器校验仪器远程校准系统、方法及装备，涉及电能计量装置中互感器校验仪器的技术领域，包括远端服务器和现场校准子系统，远端服务器与现场校准子系统网络连接；现场校准子系统包括整检溯源装置、标准装置、摄像头和智能终端，整检溯源装置分别连接于智能终端和标准装置，标准装置电连接于待检仪器；远端服务器用于对至少一个现场校准子系统进行监督监视；整检溯源装置用于对标准装置进行溯源以及实现自检，并将校准结果传输至智能终端及远端服务器；智能终端用于传输溯源、自检和/或检定校准命令，并接收检测数据信息；摄像头用于实现在线监拍。本申请具有随时随地对标准装置和待检仪器进行校准，加快量值溯源和传递的效果。
互感器校验仪器远程校准系统方法装备

[发明专利]一种跨模态图像生成和检测的方法及装置-CN202210545711.1在审
发明人： 马博渊;赵基淮;班晓娟;王笑琨 -专利权人：北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种跨模态图像生成和检测的方法及装置，属于图像处理和人工智能技术领域，能够实现跨模态生成医学影像，且完成目标检测；该方法包括：S1、获取两种以上模态的图像集并进行配准；S2、对图像集进行融合得到第一多模态融合图像；S3、利用第一多模态融合图像以及其对应的单模态图像对跨模态图像生成模型进行训练；S4、将第一多模态融合图像对应的单一模态图像输入跨模态图像生成模型中得到第二多模态融合图像；S5、将第二多模态融合图像和对应的第一多模态融合图像输入目标检测模型中进行训练；S6、对模型进行端到端调优，得到最终的跨模态图像生成模型和目标检测模型。
一种跨模态图像生成检测方法装置

[发明专利]一种面向图像分割的损失函数加权方法及装置-CN202210485822.8在审
发明人： 马博渊;康文彬;班晓娟;张雅斓 -专利权人：北京科技大学顺德研究生院
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向图像分割的损失函数加权方法及装置，所述方法包括：构建具有前景和背景标注的适用于图像分割任务的图像数据集；根据图像中前景和背景所占的像素比例计算类别损失项；根据图像中前景和背景的形态计算形态损失项；根据图像中前景和背景相对于关键前景目标的距离计算目标距离损失项；将类别损失项、形态损失项和目标距离损失项加权累加，得到权重图；将权重图与交叉熵损失函数结合，确定图像分割模型的预测结果的损失值；在训练过程中，采用梯度下降的方式约束图像分割模型关注关键前景目标位置。本发明可以驱使人工智能模型在训练过程中学习到图像中目标的形状特征，从而提高图像分割任务中对于关键前景目标位置的定位准确率。
一种面向图像分割损失函数加权方法装置

[发明专利]一种鼻咽癌医学影像低代价智能推理方法及装置-CN202210228697.2在审
发明人： 马博渊;班晓娟;杨金柱;尹时华;黄巧;李洪赫 -专利权人：北京科技大学;广西医科大学第二附属医院(广西医科大学第二临床医学院)
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种鼻咽癌医学影像低代价智能推理方法及装置，涉及图像处理及人工智能技术领域。包括：采集鼻咽癌医学影像；将鼻咽癌医学影像采用错切裁减方式获得局部图像集；将局部图像集送入人工智能模型进行推理获得局部图像集的分割结果；裁减局部图像集分割结果的核心区域拼合成最终分割结果。采用本发明，将核心区域裁剪方法与网络设计过程相剥离，去除了模型设计过程中的裁剪操作，使得网络模型的输出尺寸与输入尺寸相同，并将核心区域裁剪作为一种可以调节超参数的后处理操作，这种方法更进一步降低了输入图像的限制，扩增了深度模型对不同硬件资源上的适配能力。
一种鼻咽癌医学影像代价智能推理方法装置

[发明专利]一种膏体浓度非接触式自动检测方法-CN202011026025.0有效
发明人：吴爱祥;周佳城;马博渊;袁兆麟;王贻明;阮竹恩 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明提供一种膏体浓度非接触式自动检测方法，属于尾矿膏体处置及图像处理技术领域。该方法涉及装置包括采集模块、分类模块及检测模块，该方法使用成像装置，采集膏体的图像或视频，采用图像或视频分析方法对所述膏体的图像或视频进行分类；根据所述膏体的图像或视频分类结果，获得当前膏体的浓度。本发明不仅能够在非接触式的测量情形下大幅度提高膏体浓度的测量精度，同时操作简单，不需要复杂的硬件设备，减少人工压力的同时也能进一步降低膏体浓度测量成本，可为矿山充填综合应用提供思路，具有重要的实用价值和理论意义。
一种浓度接触自动检测方法

[发明专利]一种基于联邦学习与风格迁移的图像分割方法及装置-CN202111296271.2在审
发明人：班晓娟;陈佳豪;马博渊;印象 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习与风格迁移的图像分割方法及装置，涉及图像处理及人工智能技术领域。包括：多个用户节点分别构建基于本地图像数据集的风格迁移模型；训练节点基于风格迁移模型，根据联邦风格交换规则获取共享风格迁移模型；训练节点基于共享风格迁移模型，利用本地图像数据真实分割标注，得到具有其他节点图像数据风格的合成图像数据集；多个用户节点基于联邦学习方法对图像分割模型进行联邦训练，得到训练好的图像分割模型。本发明能够在保护用户关切的图像核心信息的前提下，通过共享用户对保密需求不迫切的风格信息，充分降低不同用户之间数据分布差异带来的算法性能损失，最终训练得到泛化能力强的图像分割模型。
一种基于联邦学习风格迁移图像分割方法装置

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