“耿国华”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果86个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]全监督目标检测模型构建方法及装置-CN202310865555.1在审
发明人： 耿国华;冯瑞航;张琦;王勇;周蓬勃;秦钰林 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种全监督目标检测模型构建方法及装置，立足于全监督数据集，大幅提升了该领域中模型的训练效率以及检测性能，并降低了训练所需资源；此外，使用递归复用教师模型进行自训练，关联上下文信息，进而为学生模型提供高质量伪标签；并且，Transformer模块通过添加额外的框回归任务，帮助模型提高学习稳定性。
监督目标检测模型构建方法装置

[发明专利]一种优化区域知识先验的稀疏角CB-XLCT成像方法-CN202110429169.9有效
发明人：张海波;寇姣姣;海琳琦;黄启辰;刘英杰;耿国华;周明全 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种优化区域知识先验的稀疏角CB‑XLCT成像方法，包括：步骤1，根据稀疏角CB‑XLCT成像不适定逆问题构建稀疏非凸Lp，0p1正则模型；步骤2，将稀疏非凸Lp正则模型转化为重加权凸L1正则模型；步骤3，设计迭代重加权裂分增广拉格朗日收缩算法求解；步骤4，结合经典非凸p值，求解稀疏解集对应的可行区域集；步骤5，将可行区域集优化为稳定的知识先验进而指导最终逆问题的求解；步骤6，根据步骤5中的求解结果显示重建后的稀疏角CB‑XLCT图像；本发明不仅有效解决了稀疏角CB‑XLCT成像逆问题，而且具有良好的可扩展性。
一种优化区域知识先验稀疏 cb xlct 成像方法

[发明专利]一种基于U-GAT-IT改进的秦腔角色卡通化风格迁移的方法-CN202110037379.3有效
发明人： 耿国华;马星锐;刘喆;周明全;冯龙;李启航;刘晓宁;刘阳洋 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于U‑GAT‑IT改进的秦腔角色卡通化风格迁移的方法，首先制作了独有的秦腔角色卡通数据集，并对搜集到的人脸图片进行修改尺寸大小等预处理操作，其次在U‑GAT‑IT网络的基础上，在编码器之前和解码器之后均增加了两个堆叠的up‑down采样卷积模块，逐步提升模型的特征抽象和重建能力。另外，在U‑GAT‑IT网络中加入face loss损失函数，约束新生成的秦腔角色卡通图，让秦腔角色卡通图的身份信息与输入的人脸信息尽可能保持一致。最后通过pytorch构建网络模型，将处理好的人脸图像传入到该网络中，得到具有秦腔角色特征的卡通图。其解决了卡通图像在风格迁移时易丢失原图像的身份信息的问题，改进了U‑GAT‑IT需要大量数据集的缺陷，并且能更准确的勾勒出卡通图的细节信息。
一种基于 gat it 改进秦腔角色卡通风格迁移方法

[发明专利]基于Transformer与CNN结合的陶瓷文物碎片显微图像分类方法-CN202310766473.1在审
发明人：刘阳洋;刘珈彤;耿国华;冯龙 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于Transformer与CNN结合的陶瓷文物碎片显微图像分类方法，构建Transformer与CNN相结合的图像分类模型，既保证了低参数、网络结构简单又实现了分类准确率的提升；该方法与现有的transformer方法相比，网络结构更简单，计算量更小；与现有的CNN方法相比，分类准确率更高，在不增加参数量的前提下大大提高了陶瓷文物碎片显微图像分类的准确率。
基于 transformer cnn 结合陶瓷文物碎片显微图像分类方法

[发明专利]一种基于轮转操控策略麻雀优化的EfficientNet陶瓷碎片分类方法-CN202111548155.5有效
发明人：周明全;周琳;张鹏辉;白涛;王毅;刘阳洋;耿国华;周蓬勃 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于轮转操控策略麻雀优化的EfficientNet陶瓷碎片分类方法，构建数据集并进行预处理后，按比例划分为训练集和测试集；初步构建EfficientNet模型；设置麻雀搜索算法参数值，初始化种群中麻雀个体位置，计算麻雀个体的适应度值；对麻雀个体按照适应度进行排序，选出最好的麻雀位置和最坏的麻雀位置，并更新种群中发现者、跟随者和预警者的位置；对种群中发现者加入惯性权重因子调节，利用随机迁徙机制改变侦察者位置，设计了最佳适配机制对发现者和加入者的比例调整，根据个体变化前后适应度判断是否更改个体位置；判断是否满足终止条件。本发明提高种群多样性，提升分类预测精度。
一种基于轮转操控策略麻雀优化 efficientnet 陶瓷碎片分类方法

[发明专利]一种在VR虚拟环境下的碎片拼接方法-CN202011496459.7有效
发明人： 耿国华;冯龙;李康;任勇;马星锐;刘晓宁;刘阳洋;刘喆 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明公开一种在VR虚拟环境下的碎片拼接方法，通过对文物三维模型进行数字化处理简化模型后输入到VR环境中，然后采用三角网格化识别文物孔洞的方式对残缺的文物进行文物孔洞识别，计算每个文物孔洞的重心位置，以重心到文物孔洞最远点的距离作为半径，构建文物孔洞碰撞球体；同理构建文物碎片碰撞球体，当两者发生相交时，自动调用拼接算法，提取文物孔洞的边界主轮廓线、文物碎片外表面与断裂面相交的次轮廓线，利用单位三元组的曲线匹配方法匹配刚体变换矩阵，再通过SAC‑IA算法进行粗匹配，最后调用ICP算法对文物碎片与文物孔洞进行精确匹配，最终实现VR环境下的碎片拼接；该方法不仅算法速度快，而且使文物工作者在虚拟环境下可亲身体验拼接的效果。
一种 vr 虚拟环境碎片拼接方法

[发明专利]一种叠合板钢筋提升工具和方法-CN202210444727.3有效
发明人：张全义;魏长敏;耿国华;姚杰;夏浩 -专利权人：中建八局第二建设有限公司
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： E04G21/18 文献下载
摘要：本发明专利属于建筑工地预制叠合板施工技术领域，具体涉及一种叠合板钢筋提升工具和方法，叠合板钢筋提升工具包括提升装置、提升杆、支点和张拉钩；提升装置包括竖直的直线传动机构，直线传动机构包括移动部件；支点安装在叠合板的一侧，提升装置处于支点的相对侧；提升杆上固设有多个吊耳，张拉钩与吊耳可拆卸连接，张拉钩下端能够钩住叠合板的分布钢筋端部弯折部分；提升杆两端分别与支点和提升装置的移动部件铰接；有益效果：利用叠合板钢筋提升工具和方法,可以轻松将叠合板分布钢筋向下弯折的部分牵引至水平，而且只需改变张拉钩的位置就可以对提升杆下不同的分布钢筋弯折部进行牵引，效率高，适用于钢筋密度较大的预制叠合板施工。
一种叠合钢筋提升工具方法

[发明专利]基于Attention U-net模型和归一化相关系数匹配识别脸谱特征的方法-CN202110037721.X有效
发明人： 耿国华;马星锐;冯龙;李启航;周明全;白涛;刘晓宁;刘阳洋;杨雪 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Attention U‑net模型和归一化相关系数匹配识别脸谱特征的方法，首先对秦腔脸谱进行重新设置尺寸，然后在U‑net模型每个跳跃连接的末端中加入Attention Gate，对提取的特征实现注意力机制，使其可以选择聚焦位置，其次对Attention U‑net模型生成的脸谱图像进行裁剪，成为模板图像；最后通过改进的归一化相关系数匹配方法，对输入的目标脸谱图像进行模板匹配，找到与目标图像相似度最高的模板图像并输出该模板图像代表的脸谱特征，通过脸谱特征推断该脸谱所代表的人物性格；解决了秦腔脸谱特征识别的问题，并且改进了归一化相关系数匹配的精确度、大大提升了运算速度。
基于 attention net 模型归一化相关系数匹配识别脸谱特征方法

[发明专利]一种颅骨面貌复原模型构建方法及复原方法与系统-CN202011059722.6有效
发明人：刘晓宁;林芃樾;夏思媛;江雨;蒋艺;杨稳;耿国华 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了颅骨面貌复原模型构建方法及复原方法。模型构建方法包括构建样本数据集，所述样本训练集包括多个颅骨样本和各颅骨样本的面皮样本，所述多个颅骨样本和其面皮经过坐标归一化和尺度归一化处理；所述颅骨样本和面皮样本为二维数据；利用样本训练集对初始生成对抗网络进行训练，所述初始生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器为改进的U‑Net网络，所述判别器为PatchGAN网络。所公开的复原方法是利用构建的模型对未知颅骨进行面貌复原。本发明操作方便，克服了传统方法对颅面非线性形变表示不足的缺点；克服了传统方法依赖模板选择的缺点；克服了现有方法对面皮纹理，形状表示不足的缺点。
一种颅骨面貌复原模型构建方法系统

[发明专利]一种基于TuiGAN改进的脸谱图像风格迁移的方法-CN202011500334.7有效
发明人： 耿国华;冯龙;李康;马星锐;刘喆;杨雪;白涛;李启航 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于TuiGAN改进的脸谱图像风格迁移的方法，本首先对秦腔脸谱进行重新设置尺寸，然后对TuiGAN网络中生成器的注意力机制的网络顺序进行了调换；其次对生成器中的网络结构和判别器的网络结构加了两层卷积块，使其可以学习到更多精细的特征，实验发现，这样使脸谱纹理更加清晰；最后通过pytorch对网络进行构建，将处理好的秦腔脸谱图像传入到该网络中，得到了两张风格迁移化的脸谱图像，其解决了少量数据集的风格迁移问题，并且改进了TuiGAN生成图像细节不凸显的问题。
一种基于 tuigan 改进脸谱图像风格迁移方法

[发明专利]一种基于无监督学习的最小量化特征检测方法-CN202011502512.X有效
发明人：周明全;刘喆;田琦;耿国华;冯龙;王小凤;邓胡承 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开一种基于无监督学习的最小量化特征检测方法，首先对碎片数据集使用VGG16网络进行分类，再采用多通道特征叠加加权平均的方法消除图片中存在的噪声，获取叠加特征图，再使用k‑means聚类算法二分类分离出物体与背景，然后使用Otsu算法将物体本身剥离出来，再通过仿射变换得到第一级注意力机制图，即碎片图；将碎片图输入VGG16网络中再次训练，重复上述步骤，最终获得可量化分类指标图；解决了兵马俑海量碎片分类时碎片大小不一，无法进行准确标注的问题，大大增加文物工作者对文物复原的效率。
一种基于监督学习最小量化特征检测方法

[发明专利]一种基于U-GAT-IT改进的戏曲卡通人物生成方法-CN202211710198.3在审
发明人：王小凤;马静;吴思冬;贺思凯;李治权;李展;耿国华 -专利权人：西北大学
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及计算机技术，具体公开了一种基于U‑GAT‑IT改进的戏曲卡通人物生成方法，包括以下步骤：数据收集；数据预处理；将预处理好的真实人物与卡通人物数据集分别按照8:2的比例划分为训练集和测试集并导入模型结构中，模型结构的生成器对数据集进行特征提取，得到编码特征图之后通过CAM注意力模块得到注意力特征图，之后通过多层感知机MLP获取参数并用于Self‑AdaLIN引导自适应残差块，之后以AdaLIN的方式将归一化后的解码特征进行反归一化，之后生成转换后的卡通图像，卡通图像通过编码器模块和CAM注意力模块进行特征提取，通过判别器进行判别输出，得到秦腔卡通人物。本发明具有使生成的秦腔卡通人物具有更生动形象的优点。
一种基于 gat it 改进戏曲卡通人物生成方法

[发明专利]一种混合范数的文物锥束CT重建方法-CN202310359186.9在审
发明人：张海波;岳子璇;陈伯承;王喜芝;张顺利;耿国华;周明全 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合范数的文物锥束CT重建方法，包括如下步骤：步骤1、通过三维锥束CT设备获取不同文物模型的锥束投影；步骤2、将采集到的锥束投影进行下采样处理，得到图像数据；步骤3、将压缩感知和全变分TV模型组合成L1‑αL2+TV混合模型；步骤4、利用迭代算法Split Bregman确定L1‑αL2+TV混合模型的参数，将图像数据输入L1‑αL2+TV混合模型，完成锥束文物CT的重建，有效的解决了现有技术中在得到低噪声重建方法时产生的过度平滑问题，可以得到高分辨率、低噪声的重建图像，并保留文物模型的精细结构特征。
一种混合范数文物 ct 重建方法

[发明专利]一种基于几何Transformer和高斯混合模型的三维点云配准方法-CN202310158547.3在审
发明人：张海波;海琳琦;王旭;王喜芝;张顺利;耿国华;周明全 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于几何Transformer和高斯混合模型的三维点云配准方法，包括：步骤1，通过三维扫描仪获取多个视角的三维点云；步骤2，首先利用PointNet网络提取两片点云的局部特征，后将单个点云的局部特征与两点云的全局特征进行特征融合；步骤3，再利用带有几何关系编码的Transformer网络来识别两片点云间的重叠区域；步骤4，使用高斯混合模型来表示输入的点云，利用点云特征、重叠分数、概率矩阵计算得到匹配参数；步骤5，从匹配的高斯混合模型(GMM)参数中计算匹配矩阵，完成三维点云的配准。本发明提供的三维点云配准方法在两片点云包含大量噪声和异常点情况下仍能快速并精确地完成三维点云配准任务。
一种基于几何 transformer 混合模型三维点云配准方法

[发明专利]基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片分类方法-CN202310209446.4在审
发明人： 耿国华;安峥博;周蓬勃;王毅;赵虹乔;刘阳洋;冯龙 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于群体智能优化卷积神经网络的陶瓷文物碎片分类方法，包括步骤：1、对陶瓷文物碎片进行数据采集、预处理和数据增强，根据外观特征分类并标注标签，构建陶瓷文物碎片数据集；2、对帝王蝶优化算法进行改进，得到用于卷积神经网络结构优化的IMBO；3、构建基于IMBO的IMBO‑STNsCNN；4、将信息熵的概念引入帝王蝶优化算法中，建立基于信息熵和多变异策略的混合帝王蝶优化算法EHMBO，使种群个体更快开发全局最优区域，寻得最优解；5、初始化EHMBO算法的参数；6、用EHMBO优化IMBO‑STNsCNN分类模型超参数，得到最终分类模型并训练，得到IMBO‑STNsCNN陶瓷文物碎片分类模型，提高了陶瓷碎片的分类效率，进而提高了陶瓷文物修补的效率。
基于群体智能优化卷积神经网络陶瓷文物碎片分类方法

1
2
3
4
5
6
下一页»
尾页
共 86 条