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[发明专利]基于元成像的工业检测系统、方法、电子设备及存储介质-CN202210602144.9在审
发明人： 戴琼海;邓超;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于元成像的工业检测系统、方法、电子设备及存储介质，包括：采集模块，用于采集工业产品的四维扫描光场信息；重建模块，用于利用元成像方法对四维扫描光场信息进行图像重建得到工业产品的三维结构；检测模块，用于检测工业产品的三维结构中的缺陷，得到工业产品的缺陷检测结果，从而快速获得工业产品的三维高分辨光场信息，并精确重建工业产品的三维精细结构以进行缺陷检测，从而实现快速、精确、实时的对工业产品表面进行三维缺陷检测。由此，解决了现有工业检测技术速度较慢，精度不高，且成本昂贵等问题。
基于成像工业检测系统方法电子设备存储介质

[发明专利]基于光场相机阵列的成像方法及系统-CN202210602151.9在审
发明人： 戴琼海;万森;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04N5/12 文献下载
摘要：本申请涉及成像技术领域，特别涉及一种基于光场相机阵列的成像方法及系统，其中，方法包括：成像目标的光线通过分束镜传递给多个光场相机；多个光场相机拍摄同一场景，但是存在微小的相对位置偏移，实现对相空间的密集采样，减少扫描光场成像需要的扫描次数；对每个光场图像提取每个微透镜相同角度的像素并融合，得到单一视角图像，最终得到空间稠密采样的多视角图像。根据预设策略计算多个视角的图像的偏移矩阵，并利用偏移矩阵对多个视角的图像进行数字偏移校正；对校正后的多视角图像的进行图像的拼接融合，得到待成像目标的最终成像结果。由此，本申请实施例可以有效克服空间分辨率与角度分辨率的矛盾，并有效解决动态相差。
基于相机阵列成像方法系统

[发明专利]用于遥感成像动态相差估计方法及系统-CN202210605148.2在审
发明人： 戴琼海;万森;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04N5/12 文献下载
摘要：本申请涉及遥感成像技术领域，特别涉及一种用于遥感成像动态相差估计方法及系统，其中，方法包括：采集待成像遥感目标的光场图像；对光场图像提取相同角度的像素并融合得到单一视角图像，最终得到多张不同视角图像；根据预设策略计算多个视角的图像的偏移矩阵，并利用偏移矩阵对多个视角的图像进行数字偏移校正；对校正后的多个视角的图像的进行图像的拼接融合，得到待成像目标的最终成像结果。由此，本申请实施例可以有效去除复杂湍流引起的像差，使遥感成像方面的分辨率大幅提升；通过非相干孔径将多视角成像融合，更有效去除像差，实现大场景、抗湍流、高分辨成像。有效解决遥感成像领域的高速大气湍流等环境相差。
用于遥感成像动态相差估计方法系统

[发明专利]基于光场双目系统的深度信息计算方法及装置-CN201911005533.8有效
发明人：方璐;金鼎健;张安科;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光场双目系统的深度信息的计算方法及装置，其中，该方法根据光场相机可以求得精确的近距离的深度信息，以及根据普通双目相机可以求得远距离的深度信息，将普通双目相机系统中的一个相机换为光场相机，并且通过在EPI上进行理论分析以及算法实施，首次实现了同时求得较为精确的近距离及远距离深度信息，相比目前最先进的光场相机求深度的算法，在计算量几乎没有增加的同时，求得了较为精确的远距离的深度信息；相比目前最精确的双目相机系统，除了有求得近距离深度这个优势外，还对远处的深度求得了更准确的值。
基于双目系统深度信息计算方法装置

[发明专利]基于元成像的眼底成像方法及系统-CN202210605180.0在审
发明人： 戴琼海;万森;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： A61B3/12 文献下载
摘要：本申请涉及眼底成像技术领域，特别涉及一种基于元成像的眼底成像方法及系统，其中，方法包括：通过光场成像配合同步光照对眼底进行光场成像；对光场图像提取相同角度的像素并融合得到单一视角图像，最终得到多张空间采样率提升的多视角图像；根据预设计算策略计算多个视角图像的偏移矩阵，并利用偏移矩阵对多个视角的图像进行数字偏移校正；对校正后的多个视角的图像进行图像的拼接融合，得到待成像眼底的最终成像结果。由此，本申请实施例能够通过单次拍摄对眼底不同区域完成聚焦，并同时能够保持大视野、高分辨成像，打破空间分辨率与角度分辨率之间的约束，能够实现高空间分辨率的同时获得多角度采样。
基于成像眼底方法系统

[发明专利]基于记忆回放的神经网络权重训练方法以及计算机设备-CN202011635041.X有效
发明人： 戴琼海;万森;郭雨晨;丁贵广 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出一种基于记忆回放的神经网络权重训练方法、设备和存储介质。其中方法包括：接收针对神经网络的输入信息，输入信息包括已标注样本；在初步学习阶段，首先基于已标注样本通过前馈计算的方式计算输出，再根据末层的输入层的神经元输出状态设置一部分的已激活神经元。接着通过目标输出与实际输出的差别调整神经网络末层的权重，直至可以正确分类该样本。在回放预演阶段，首先继续通过前馈的方法计算输出，同样选择一部分神经元作为已激活神经元。如果实际输出与理想输出不符合，则通过调整目前没有固定的最后一层的网络权重，使其达到正确分类的目标。重复该步骤，直至每一层的权重都已经确定。解决传统神经网络训练方法中梯度消失等问题。
基于记忆回放神经网络权重训练方法以及计算机设备

[发明专利]基于注意力机制的脑梗死医学影像分类模型的训练方法-CN202010898527.6有效
发明人：徐枫;喻琳颖;娄昕;郭雨晨;杨东;吕晋浩;雍俊海;戴琼海 -专利权人：清华大学;中国人民解放军总医院
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于注意力机制的脑梗死医学影像分类模型的训练方法，包括：获取训练样本集，训练样本集中包括多个已标注的脑部医学影像三维序列图；将训练样本集输入至预设的卷积神经网络模型中，并从卷积神经网络模型获取与脑部医学影像三维序列图对应的特征图，卷积神经网络模型中包括注意力模块，注意力模块用于对脑部医学影像三维序列图所包含的特征信息进行筛选；将特征图输入至卷积神经网络模型的分类器中进行训练，基于焦点损失函数更新卷积神经网络模型的参数，当更新参数后的卷积神经网络模型收敛时，确定卷积神经网络模型训练完成，输出卷积神经网络模型。本发明能够使得训练得到的分类模型具有更好的分类表现，提高分类的准确率。
基于注意力机制脑梗死医学影像分类模型训练方法

[发明专利]基于视线方向和LSTM神经网络的情感预测方法及系统-CN201910903387.4有效
发明人：徐枫;温佺;娄昕;杨东;吕晋浩;雍俊海;戴琼海 -专利权人：清华大学;中国人民解放军总医院
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视线方向和LSTM神经网络的情感预测方法及系统，其中，该方法包括：采集不同人物在不同情感状态下的脸部视频；确定所有视频帧的真实情感标签，并将每一帧的情感标签与该帧中人物的视线方向共同组成情感预测训练集；利用该训练集对长短期记忆深度神经网络进行训练，得到的包含最优参数的深度神经网络；最终向最优参数深度神经网络输入任意视频的人物视线方向，对当前帧进行情感预测。本发明实施例的方法，利用长短期记忆深度神经网络对连续视频帧中的视线方向和人类情感间的关系进行建模，通过该网络预测每个视频帧中人物的情感状况，从而在时域上对人物的情感变化进行判断。
基于视线方向 lstm 神经网络情感预测方法系统

[发明专利]基于神经辐射场的计算全息场生成方法及装置-CN202210407271.3有效
发明人：于涛;邬京耀;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请涉及图像数据处理或产生技术领域，特别涉及一种基于神经辐射场的计算全息场生成方法及装置，其中，方法包括：获取目标场景的三维模型；采集多个视角下目标场景的彩色图像和深度图，记录相应的角度信息和相机的内外参数，生成点云数据，计算全息振幅图和相位图，得到真值图像；基于不同角度对三维模型进行二维采样，得到多个二维图像；利用预设的神经网络获取每个二维图像的振幅分布和相位分布，计算并叠加得到对应视角下的计算全息图；通过预先训练的计算全息场网络，得到对应视角下的计算全息图。由此，解决了相关技术受限于观察角度和全息图计算速率等因素，无法快速有效地从多个视角观测目标在对应角度下的三维图像的技术问题。
基于神经辐射计算全息生成方法装置

[发明专利]多人环境下单个目标人体运动姿态捕捉方法及系统-CN202010238742.3有效
发明人：李一鹏;范振;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种多人环境下单个目标人体运动姿态捕捉方法及系统，其中，方法包括以下步骤：动态视角采集图像，并选择目标人体；根据采集的图像计算多人位置及目标人体的三维骨架；估计下一时刻的多人位置以及目标人体的姿态，并且获取最佳观测视角；根据最佳观测视角规划无人机飞行路径，并根据无人机飞行路径控制无人机飞行，以到达最佳观测位置，保证最佳观测视角。该方法可实时计算最佳观测视角，有效避免多人体间的相互遮挡及目标人体自遮挡，从而提高对目标人体运动姿态的捕捉精度，简单易实现。
环境单个目标人体运动姿态捕捉方法系统

[发明专利]基于卷积神经网络与对称信息的脑部医学影像诊断方法-CN202010283471.3有效
发明人：徐枫;刘傲寒;娄昕;吕晋浩;郭雨晨;雍俊海;戴琼海 -专利权人：清华大学;中国人民解放军总医院
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络与对称信息的脑部医学影像诊断方法，该方法包括：获取指定模态的病人脑部三维影像，并对病人脑部三维影像进行人工病灶标注；通过模拟退火的三维空间变换方法，将病人脑部三维影像中的脑部以及对应标注变换至三维影像的中心位置，并使脑部中轴面与左右水平轴的中垂面重合，进行对称性矫正；利用对称连接块搭建的深度卷积神经网络，利用对称性矫正后的病人脑部三维影像进行训练，优化深度卷积神经网络参数；将待诊断的脑部三维影像输入优化后的深度卷积神经网络，输出诊断结果。该方法可以实现对脑部医学影像的自动诊断。
基于卷积神经网络对称信息脑部医学影像诊断方法

[发明专利]基于非负矩阵分解的深层双光子钙成像方法和装置-CN202110523976.7有效
发明人： 戴琼海;陈新;李欣阳 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于非负矩阵分解的深层双光子钙成像方法和装置，其中，方法包括：获取钙离子探针标记的生物样本的待处理视频图像；对待处理视频图像进行降噪预处理，并对降噪后的待处理视频图像采用稀疏约束的非负矩阵分解算法进行恢复，获取目标视频图像。由此，利用算法直接恢复得到深层的双光子钙成像视频，而不需要对双光子显微成像系统做任何的改变。同时算法是直接对视频进行操作，不需要逐帧恢复，恢复速度快，效率高。
基于矩阵分解深层光子成像方法装置

[发明专利]光计算通信智能编解码计算系统及方法-CN202210475945.3在审
发明人： 戴琼海;陈一彤;周天贶;吴嘉敏;乔晖 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04B10/548 文献下载
摘要：本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种光计算通信智能编解码计算系统及方法，其中，系统包括：光计算编码模块，用于非监督地对输入的通信信息进行编码和加密，生成光通信信号；光纤通信模块，用于基于光纤发送光通信信号；以及光计算解码模块，用于接收光通信信号，并利用光学调制对光通信信号进行解码重建，还原出通信信息。由此，解决了相关技术中的光计算神经网络不适用于光通信的编码和解码功能，导致无法同时满足光通信的速度、质量和保密性需求的技术问题。
计算通信智能解码系统方法

[发明专利]光场深度估计方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210404127.4有效
发明人： 戴琼海;岳冬晓;于涛;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种光场深度估计方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：对光场RGB图像进行伽马校正，生成光场伽马校正RGB图像；将光场伽马校正RGB图像、光场深度图和光场仿真点传输函数仿真图像进行前向RGB生成以仿真光场散焦图像，得到仿真光场RGB图像；利用注意力学习神经网络对仿真光场RGB图像进行光场深度估计，得到光场的估计深度图和全聚焦图像。从正向建立光场散焦成像模型提高深度估计准确度，基于光场散焦成像模型的光学图像，从逆向构建注意力学习神经网络快速估计场景深度，同时获得全聚焦图像，提高了光场深度估计的准确度，降低了算法计算量，提高了估计效率，可以进行实时估计。
深度估计方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于遮挡感知的无监督光场视差估计系统及方法-CN202210407317.1有效
发明人： 戴琼海;李鹏;于涛;吴嘉敏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/557 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于遮挡感知的无监督光场视差估计系统及方法，其中，系统包括：神经网络输入模块，用于从光场图像的多个方向输入子孔径图像；特征提取模块，用于采用权重共享的空间特征金字塔结构提取每个方向的子孔径图像的不同尺度特征；特征融合模块，用于采用注意力机制分别对每个方向的子孔径的不同尺度特征进行特征融合，得到多个特征融合后的图像特征；视差回归模块，用于将多个特征融合后的图像特征映射到视差图像，得到预测视差图，并基于预测视差图得到无监督光场视差估计结果。由此，解决了相关技术中光场视差精度差、效率低的问题，从而在保证精度的情况下快速收敛，提升光场视差估计的精度与效率。
基于遮挡感知监督视差估计系统方法