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[发明专利]一种认知资源管理架构及认知资源调用方法-CN202010525437.2有效
发明人： 王之元;黄强娟;苏龙飞;沙建松;张楠;凡遵林 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种认知资源管理架构及认知资源调用方法。包括软件总线和认知资源，软件总线位于认知资源的上层；软件总线通过接口设计和功能集成，为任务需求提供统一调用接口；认知资源通过对预训练模型及智能算法进行规范化管理，实现上层总线接口通过应用需求和任务参数进行动态加载和初始化。本发明实施例通过将认知资源管理架构分为软件总线和认知资源，设计了通过软件总线接口对认知资源进行访问和更新；并实现了对预训练模型、智能算法、计算框架以及数理知识等认知资源的规范化管理和统一调用方式，从而可以支持对认知资源的分布式访问，以及相各类智能模型和算法复用，以及提供良好的智能算法开发环境。
一种认知资源管理架构资源调用方法

[发明专利]目标检测框的生成方法、图像数据自动标注方法及系统-CN202110167822.9有效
发明人：苏龙飞;王世雄;易晓东;管乃洋;沈天龙;王之元;凡遵林;黄强娟 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明提供一种目标检测框的生成方法、图像数据自动标注方法及系统，其中生成方法通过采集带有目标物的实时图像，以及在世界坐标系下目标物中心点的世界坐标、图像采集器的世界坐标和图像采集器的姿态信息；根据在世界坐标系下目标物中心点的世界坐标、图像采集器的世界坐标和图像采集器的姿态信息，通过世界坐标系到像素坐标系的坐标变换，获得目标物中心点的像素坐标；以目标物中心点的像素坐标作为目标检测框的中心点，结合标定的目标检测框边长或直径，生成目标检测框。该方法及系统能够在无需人为干预的前提下，不仅真正实现了目标检测数据的自动化生成，还简化操作流程。
目标检测生成方法图像数据自动标注系统

[发明专利]一种基于时间切片卷积神经网络的目标识别系统与方法-CN202110680725.X有效
发明人：史殿习;徐化池;张拥军;王之元;沈天龙;凡遵林 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于时间切片卷积神经网络的目标识别系统与方法。系统包括：事件流切分模块，用于将事件流样本进行切分，形成事件集合，将事件集合通过事件表示方法表示成伪图像，将伪图像按照时间切片卷积神经网络输入通道拼接为第一特征图，再重新对每个通道赋不同的权重，得到第二特征图；特征提取模块，用于将第二特征图输入到时间切片卷积神经网络中进行特征提取变成预设规格的特征图；分类模块，用于将预设规格的特征图转换为向量，获得目标识别结果。本申请利用事件流时间相关性进行切分事件流，同时又与原有的深度学习方法融合并且有效兼容所有的事件表示方法进行目标识别，进而提升了识别效率与精度。
一种基于时间切片卷积神经网络目标识别系统方法

[发明专利]基于造影图像的流速的筛选方法、装置、系统和存储介质-CN201911094881.7有效
发明人：徐磊;王之元;冯亮;李泽华 -专利权人：苏州润迈德医疗科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于造影图像的流速的筛选方法、装置、系统和计算机存储介质。基于造影图像的血流速度的筛选方法包括：获取至少两个体位的二维造影图像组；如果某个体位的造影图像属于扩张态的造影图像，则选择所述体位的造影图像对应的血流速度。本申请通过获取至少两个体位的二维造影图像组；如果某个体位的造影图像属于扩张态的造影图像，则选择所述体位的造影图像对应的血流速度，这是因为现有技术中测量冠状动脉血管评定参数，例如FFR时，是通过导丝在扩张态下测量狭窄远端压力的，因此本申请选择扩张态下的造影图像对应的血流速度，获取的血管评定参数更加准确，更加科学。
基于造影图像流速筛选方法装置系统存储介质

[发明专利]获取心表大动脉的血流量的方法、装置、系统及存储介质-CN201980040573.8有效
发明人：霍云飞;刘广志;王之元 -专利权人：苏州润迈德医疗科技有限公司
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： A61B5/026 文献下载
摘要：一种基于CT图像精确获取心表某根大动脉的血流量的方法包括：根据心肌容积，获取最大充血态下的冠脉入口处的第一血流量Qt(S200)；根据第一血流量Qt，获取心脏表面任意一根大动脉血管及其下游血管的第二血流量Q(S300)；对第二血流量Q依次进行傅里叶变换得到频域下的Qf(S400)。该方法提高了冠状动脉血管评定参数测量的准确度。还同时公开了相应的装置、系统及存储介质。
获取大动脉血流方法装置系统存储介质

[发明专利]一种基于示教数据的多步规则提取方法、设备及存储介质-CN202110262169.4有效
发明人：寇广;易晓东;王之元;韩晓旭 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于示教数据的多步规则提取方法、设备及存储介质，包括规则生成模块与规则结合强化学习训练模块，所述方法包括以下步骤：首先，规则生成模块在强化学习环境中顺序执行示教数据中的动作序列；从示教数据对应的动作序列中取出连续动作序列；随机初始化智能体和神经网络；提取出规则；其次，合强化学习训练模块将提取出的规则融入至强化学习智能体训练过程。本发明将规则作为扩展动作融入至强化学习训练中，在使用规则的同时提出了一定的筛选规则机制，实现了专家知识与强化学习训练的有效动态结合。
一种基于数据规则提取方法设备存储介质

[发明专利]一种基于无人机的多目标跟踪定位与运动状态估计方法-CN202110581678.3有效
发明人：杨楚乐;马倩倩;管乃洋;王之元;凡遵林;苏龙飞;王世雄 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机的多目标跟踪定位与运动状态估计方法，其具体步骤包括：输入无人机高空视角航拍下的目标观测图像数据，获得目标检测结果；使用卡尔曼滤波预测目标轨迹参数，然后使用匈牙利算法进行级联匹配，对级联匹配结果再进行IoU的匹配，利用卡尔曼滤波更新目标轨迹的状态，对每个匹配成功的轨迹，用其对应的检测结果进行更新，并处理未匹配轨迹和未匹配检测结果，将该方法移植入ROS环境中，将无人机摄像头拍摄的二维图像上的像素坐标转化到真实世界的空间坐标，并计算目标运动的速度。本发明方法在高空无人机运行过程中完成了对多目标跟踪定位算法的迁移适配，实现了对多目标运动状态的精确计算。
一种基于无人机多目标跟踪定位运动状态估计方法

[发明专利]一种基于无人机平台的目标自动跟踪方法及系统-CN202010528086.0有效
发明人：管乃洋;凡遵林;苏龙飞;王之元;王浩;张天昊 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明实施例提供的基于无人机平台的目标自动跟踪方法及系统，包括在当前视频数据中，按照采集时间逐帧搜索目标，对当前帧目标初始化标志位进行赋值；获取所述目标在当前帧图像的初始化信息；在下一帧图像中，根据目标的深度特征在初始位置附近搜索与初始图像块相似的图像块，并对当前帧目标跟踪标志位进行赋值；获取所述目标在下一帧图像中的位置信息和图像块；迭代执行上述直至完成目标的跟踪。本实施例提供的方法及系统，通过在当前帧图像定位目标的初始化信息，并在下一帧图像中自动搜索并定位目标，可以迅速准确检测重新进入传感器视野的目标，能稳定跟踪地面车辆目标，可用于实际移动端目标跟踪。
一种基于无人机平台目标自动跟踪方法系统

[发明专利]基于深度学习获取主动脉的方法和存储介质-CN202080100603.2在审
发明人：冯亮;刘广志;王之元 -专利权人：苏州润迈德医疗科技有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习获取主动脉的方法和存储介质，所述方法包括：获取主动脉层的切片数据库与非主动脉层的切片数据库(S100)；分别对主动脉层的切片数据库和非主动脉层的切片数据库进行深度学习，获得深度学习模型(S200)；获取待处理的CT序列图像或CT序列图像的三维数据(S300)；提取待处理的CT序列图像或CT序列图像的三维数据的特征数据(S400)；根据深度学习模型、特征数据从CT序列图像中获取主动脉图像(S500)。依据特征数据和数据库获取深度学习模型，通过深度学习模型获取主动脉图像，具有提取效果好，鲁棒性高的优点，计算结果准确，在临床上具有较高的推广价值。
基于深度学习获取主动脉方法存储介质

[发明专利]基于深度学习获取主动脉图像的系统-CN202080100602.8在审
发明人：冯亮;刘广志;王之元 -专利权人：苏州润迈德医疗科技有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习获取主动脉图像的系统，包括：数据库装置(100)、深度学习装置(200)、数据提取装置(300)和主动脉获取装置(400)；数据库装置(100)用于生成主动脉层的切片数据库与非主动脉层的切片数据库；深度学习装置(200)与数据库装置(100)连接用于对切片数据进行深度学习，对特征数据进行分析，获得主动脉数据；数据提取装置(300)用于提取待处理的CT序列图像的特征数据；主动脉获取装置(400)与数据提取装置(300)、深度学习装置(200)连接，用于根据深度学习模型、特征数据从CT序列图像中获取主动脉图像。该装置依据特征数据和数据库获取深度学习模型，通过深度学习模型获取主动脉图像，具有提取效果好，鲁棒性高的优点，计算结果准确，在临床上具有较高的推广价值。
基于深度学习获取主动脉图像系统

[发明专利]基于X射线血管造影图像的血管拉直重建方法-CN201810612090.8有效
发明人：霍云飞;王之元;张海玲;戴威;曹文斌;吴心娱 -专利权人：苏州润迈德医疗科技有限公司
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于X射线血管造影图像的血管拉直重建方法，包括：获得X射线血管造影图像数据及血管中心线数据；对血管中心线上的每个点分别沿着法线正反方向延伸一定距离N，正反方向各得到一个点、；将相邻的四个点、、、相连成四边形；获取每个四边形在X射线血管造影图像数据中的图像坐标；根据图像坐标获取对应的像素灰度，得到灰度区域；将得到的灰度区域沿直线合并，得到血管的拉直重建图像。可以将血管沿其中心线进行拉直重建，有助于医生快速准确地定性或定量地分析血管。
基于射线血管造影图像拉直重建方法

[发明专利]一种红外图像增强方法及系统-CN202010524345.2有效
发明人：凡遵林;苏龙飞;王之元;管乃洋;张天昊;王浩 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供的红外图像增强方法及系统，基于剪切波变换将初始红外图像分解成至少一幅低频子带图和多幅不同尺度和方向的高频子带图；对低频子带图进行图像灰度变换，获取校正后的低频子带图；提取高频子带图的结构特征，分析结构特征的属性，赋予每个结构特征相应的增益权重；根据增益权重对高频子带图进行自适应放大；将校正后的低频子带图与自适应放大后的高频子带图进行剪切波逆变换处理，获取增强红外图像。本发明实施例通过将红外图像剪切波变换分解成低频子带图和高频子带图，对低频子带图进行处理以提升红外图像对比度；通过对高频子带图赋予结构特征权重，放大红外图像不同属性的结构特征及抑制背景噪声，有效提高了红外图像的质量。
一种红外图像增强方法系统

[发明专利]基于图匹配的异构无人系统下车辆重新识别方法-CN202110581679.8有效
发明人：杨楚乐;张超;管乃洋;王之元;凡遵林;王世雄;苏龙飞 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图匹配的异构无人系统下车辆重新识别方法，利用特征提取模块、图卷积模块、图匹配模块三个模块来实现，该三个模块均基于卷积神经网络模型来实现；本发明方法的具体步骤包括：S1，利用特征提取模块实现，获取候选集图像，利用该图像对车辆特征进行提取；S2，利用图卷积模块实现，对车辆局部特征进行融合；S3，车辆特征图匹配；S4，计算车辆图像之间的相似度，对候选集中的车辆图像是否与目标车辆图像为同一id车辆进行判断，步骤S3和S4均利用图匹配模块来实现。本发明解决了车辆多视角匹配的问题，同时一定程度上解决了目标车辆部分被遮挡的问题，且匹配结果准确率高。
基于匹配无人系统车辆重新识别方法

[发明专利]一种基于置信度的无人机对地探测方法及系统-CN202011288094.9有效
发明人：苏龙飞;王之元;凡遵林;管乃洋;张天昊;王浩;沈天龙;黄强娟 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于置信度的无人机对地探测方法及系统，包括：基于训练好的目标检测深度神经网络的模型文件和权重文件，在逐帧采集的视频数据上进行前向推理，获取待测目标的位置区域，并获取当前视频帧中待测目标的位置区域对应的候选区域以及下一视频帧中与当前视频帧对应的候选区域相一致的区域，确定待检测目标的位置区域，将待检测目标的位置区域作为目标位置保存至目标位置集合并输出；本发明提供的技术方案采用深度神经网络目标检测方法对无人机实时采集的视频进行监测，提高了无人机的探测效率，具有重要的应用价值。
一种基于置信无人机探测方法系统

[发明专利]一种基于预训练的软件漏洞自动检测方法及装置-CN202110788694.X有效
发明人：戴华东;寇广;张浩宇;易晓东;王之元;李娜 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练的软件漏洞自动检测方法及装置，能够自动学习源代码的完整表征并有效地进行软件脆弱性检测。包括如下步骤：取代码文件，采用程序切片技术进行切片获得待检测代码片段，将待检测代码片段进行符号化表示。构建BERT基础模块，BERT基础模块以代码片段的符号形式作为输入，输出为代码片段的向量化表示。预先设置已符号化表示的训练代码切片，对BERT基础模块采用BERT预训练方法进行训练，得到数据向量化模型。将符号化表示的代码片段作为数据向量化模型的输入数据，首先对输入数据进行标记，并插入用于分隔句子的[CLS]和[SEP]，输出代码片段的向量数据。构建LSTM‑Attention网络并进行训练，利用训练好的LSTM‑Attention网络对代码片段的向量数据进行漏洞检测。
一种基于训练软件漏洞自动检测方法装置

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