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[发明专利]一种基于FPGA的全流水线医药高光谱图像神经网络分类方法-CN202310896660.1有效
发明人：王耀南;潘劲宇;张辉;毛建旭;朱青;赵禀睿;张金洲;陈煜嵘;苏学叁;尹阿婷 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的全流水线医药高光谱图像神经网络分类方法，首先采集并制作高光谱医药数据集图像；其次设计具有卷积神经网络主干架构的深度神经网络进行训练，保存模型收敛的训练参数；然后对神经网络进行量化处理，对网络权重使用逐通道对称量化，对网络的其他浮点参数使用贪心算法逐步寻找各个参数缩放系数的局部最优值，获得参数为整型的神经网络；基于硬件描述语言Verilog重新构建寄存器传输级的网络模型，实现全流水线；最终通过仿真综合布局布线，将符合预设设计要求的布局布线后的网络模型部署在FPGA上完成分类算法实现。在边缘端进行分类，准确率仅有轻微下降，实现全流水线化，分类速度较快，资源消耗较低。
一种基于 fpga 流水线医药光谱图像神经网络分类方法

[发明专利]一种用于神经网络模型量化的混合舍入方法-CN202310920944.X在审
发明人：王耀南;赵禀睿;张辉;毛建旭;朱青;潘劲宇;陈煜嵘;苏学叁;尹阿婷 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于神经网络模型量化的混合舍入方法，包括获取训练好的神经网络模型权重参数；对模型权重参数进行缩放处理；在预设范围内随机设定舍入阈值，根据设定的舍入阈值将缩放后的模型权重参数中的小数部分划分为三个区域；若缩放后的模型权重参数中的小数部分位于R1和R3区域中，执行最近邻舍入，若小数部分位于R2区域，执行交替舍入；在预设范围内按照预设距离遍历舍入阈值，得到每一设定的舍入阈值对应的量化模型参数；评估每一设定的舍入阈值舍入后的对应的量化后模型的准确率，选取最高准确率对应的舍入阈值作为最终的舍入阈值，将对应的混合舍入后的量化模型参数作为最终的量化模型参数。有效提升量化模型的准确率。
一种用于神经网络模型量化混合方法

[发明专利]一种基于快照式编码成像系统的医药高光谱重构方法-CN202310298901.2有效
发明人：王耀南;陈忠伟;毛建旭;张辉;刘彩苹;苏学叁;苗绘;陈煜嵘;尹阿婷;赵禀睿 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于快照式编码成像系统的医药高光谱重构方法，采集医药高光谱原始图像并处理，得到增强后的医药高光谱图像，经过模拟空间编码，获得编码后的测量图像，对编码后的测量图像进行光谱反移位后作反向编码处理，得到反向编码后的三维高光谱图像，将增强后的医药高光谱图像作为目标图像，根据反编码后的测量图像和目标图像构建训练集和测试集；搭建深度对称神经重构网络，并通过训练集和测试集进行训练和测试；将测试后的深度对称神经重构网络部署到快照式编码成像系统，利用快照式编码成像系统实时采集得到医药测量图像，经过计算重构，得到重构的三维高光谱图像。该方法能够实现对快照式成像系统医药高光谱的高质量重构。
一种基于快照编码成像系统医药光谱方法

[发明专利]一种基于ADMM框架的改进空谱融合高光谱计算重构方法-CN202310151149.9有效
发明人：王耀南;苏学叁;毛建旭;张辉;朱青;陈煜嵘;刘彩苹 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ADMM框架的改进空谱融合高光谱计算重构方法，医药高光谱图像在经过编码孔径快照式光谱成像后，获得医药高光谱测量值，将医药高光谱测量值向量化；采用带约束项的拉格朗日乘子法对向量化后的医药高光谱测量值进行优化求解，得到优化求解表达式；利用改进的空谱融合去噪方法对优化求解表达式中的先验项进行求解并迭代，当迭代次数达到预设次数时，得到医药高光谱图像的重构值。基于ADMM优化框架对计算成像的逆问题进行重构求解，并添加基于高光谱图像先验的对偶约束项来限制图像重构的方向。通过改进的空谱融合网络对高光谱图像进行去噪，去噪后的先验约束则会矫正ADMM的优化方向，使得计算重构达到满意的效果。
一种基于 admm 框架改进融合光谱计算方法

[发明专利]一种基于机器人视觉的复杂异形曲面三维分割方法及系统-CN201911297669.0有效
发明人：王耀南;苏学叁;毛建旭;朱青;彭伟星;史雅兰;唐永鹏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器人视觉的复杂异形曲面三维分割方法及系统，在通过三维激光相机获取到异形曲面工件的点云数据后，首先基于直通滤波的方法对点云数据进行工作范围内的点云预处理，剔除大量无关背景点云，然后采取体素网格下采样的方法对剩余点云做稀疏化处理从而进一步加快点云分割的速率，最后基于KPConv的方法对包含了机械手末端的曲面点云做实例分割，在Kernel Points点云卷积核的基础上设计了一种局部依赖于点与点之间几何特征关系的新卷积方法，增强了局部点特征提取能力，综合KPConv的可变形卷积核与局部点云特征提取能力，具有效率和准确度高，且分割效果好的优点。
一种基于机器人视觉复杂异形曲面三维分割方法系统

[发明专利]一种融合视觉与光谱显著性的高光谱药液异物检测方法-CN202310079997.3在审
发明人：毛建旭;尹阿婷;王耀南;曾凯;张辉;刘彩苹;朱青;刘敏;陈煜嵘;李亚萍;赵禀睿;苏学叁 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合视觉与光谱显著性的高光谱药液异物检测方法，拍摄待检测药液的高光谱原始图像，并构建高光谱图像样本集；采用基于信息熵的排序波段选择方法从高光谱图像样本中选出预设数量的波段，将其转换为伪彩图像；对伪彩图像进行直方图对比度计算和梯度特征提取，并进行特征融合，得到基于视觉的显著性特征图，经过总变分滤波，得到初步异常检测图；对待检测药液的高光谱图像分别计算光谱角距离与光谱欧式距离并进行融合，得到光谱显著性特征图；采用光谱显著性特征图抑制初步异常检测图的背景信息，得到异物检测图，实现待检测药液的异物检测。该方法可以快速、准确地检测出药液成品中的微弱异物，实现对药液的无损检测与质量控制。
一种融合视觉光谱显著药液异物检测方法

[发明专利]一种基于边界分布注意力的医药质量检测方法及系统-CN202211638549.4在审
发明人：张辉;刘优武;苏学叁;陈煜嵘;毛建旭;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界分布注意力的医药质量检测方法及系统，其包括：构造数据集，即对目标液体图像上可见异物的位置以及类别进行标定；构建包含特征提取网络、特征融合网络以及边界分布注意力检测头网络的神经网络模型；其中，边界分布注意力检测头网络的输出为每个像素点所属的类别以及以每个像素点为中心点的回归框的四条边界到中心点的距离，所述类别为可见异物类别或背景；利用数据集训练神经网络模型；将待检测的目标液体图像输入训练后的所述神经网络模型得到可见异物的检测结果。本发明技术方案创造性地设计出包含边界分布注意力检测头网络的神经网络，能够分析回归框的每条边界分布的重要程度，进而指导像素点分类，降低误检率。
一种基于边界分布注意力医药质量检测方法系统

[发明专利]一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云分割方法-CN201910908581.1有效
发明人：王耀南;史雅兰;毛建旭;朱青;吴昊天;彭伟星;苏学叁;田吉委;黄亨斌 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂异形曲面机器人三维测量的点云分割方法，包括以下步骤：S100、输入以地面、桌面为背景的叶片点云X，利用体素滤波滤除背景点，得到目标叶片点云Y；S200、利用PCA算法计算出Y中点的法向量、平面轮廓度，并剔除离群点，将关联点集合记为一致集CS；S300、利用法向量、平面轮廓度偏差建立成对连接，确定聚类中心后进行搜索，并搜索所有与它相连的点，生成聚类C；S400、利用Delaunay三角剖分方法对聚类C进行曲面拟合；S500、对于每一个拟合的曲面切片，计算其曲率，并设定曲率偏差阈值，若相邻两个曲面切片之间的曲率偏差小于阈值，则合并；否则不合并，从而得到与背景点云分割开的完整叶片点云Y。具有分割准确、输入参数少、鲁棒性强的优点。
一种复杂异形曲面机器人三维测量分割方法

[发明专利]一种基于医药高光谱检测网络的阈值感知低位量化方法-CN202211519885.7在审
发明人：王耀南;潘劲宇;张辉;毛建旭;朱青;赵禀睿;张金洲;陈煜嵘;苏学叁;尹阿婷 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于医药高光谱检测网络的阈值感知低位量化方法，首先使用高光谱相机采集药品图像得到数据集；其次设计合适的神经网络进行训练，保存模型准确率最高的训练参数，同时调整网络结构；再次，对调整后的神经网络进行量化处理，对网络权重使用基于最小均方差搜索的逐通道对称量化，对网络激活值使用基于最小KL散度搜索的逐层非对称量化；然后使用量化后的权重对调整后的神经网络进行微调训练，保存模型准确率最高的微调参数；最后，使用微调后的网络模型，重构整型网络架构，进行整型卷积，输出检测结果。在高光谱医药检测神经网络上，实现了4位量化，大幅减少了计算复杂度和存储量，同时检测准确率仅有轻微下降。
一种基于医药光谱检测网络阈值感知低位量化方法

[发明专利]一种基于先验图像引导的快照式光谱成像系统重构方法-CN202211398389.0在审
发明人：张辉;陈煜嵘;胡非易;苏学叁;袁小芳;毛建旭;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开一种基于先验图像引导的快照式光谱成像系统重构方法，采用快照式光谱成像系统对目标场景进行拍摄，得到三维高光谱图像和RGB图像；预设快照式光谱成像系统的硬件编码模型，包括硬件编码器和色散棱镜，硬件编码器通过物理编码掩模和色散棱镜的协同作用将三维高光谱图像调制为二维压缩测量值；将RGB图像作为先验图像，设计基于先验图像语义相似度的正则化项，根据正则化项和二维压缩测量值创建三维高光谱图像的重构模型；通过乘法器交替方向算法对三维高光谱图像的重构模型求解，得到重构的三维高光谱图像。该方法在数据保真度上表现出优异的性能。
一种基于先验图像引导快照光谱成像系统方法

[发明专利]卷积神经网络软硬件协同加速的异构SoC实现方法-CN202110521611.0有效
发明人：王耀南;赵禀睿;张辉;毛建旭;朱青;刘敏;周显恩;张金洲;尹阿婷;彭伟星;苏学叁;陈煜嵘 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷积神经网络软硬件协同加速的异构SoC实现方法，包括：片内处理器获取当前待检测图片进行预处理，当当前待检测图片预处理完毕后，将预处理完毕的当前待检测图片通过存储器发送至可编程逻辑电路，并获取下一张待检测图片作为当前待检测图片进行预处理；可编程逻辑电路接收预处理完毕的当前待检测图片，根据预设的卷积神经网络硬件加速器和预设的卷积神经网络模型进行计算，当当前待检测图片计算完毕后，将计算完毕的当前待检测图片通过存储器发送至片内处理器；片内处理器接收计算完毕的当前待检测图片，对计算完毕的当前待检测图片进行后处理，输出当前待检测图片的检测结果。实现低成本的嵌入式SoC的高速实时图像处理。
卷积神经网络软硬件协同加速 soc 实现方法

[发明专利]自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法-CN202111593705.5有效
发明人：毛建旭;尹阿婷;王耀南;张辉;刘彩苹;朱青;刘敏;曾凯;陈煜嵘;李亚萍;赵禀睿;苏学叁 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了自适应随机块卷积核网络的高光谱中药材鉴别方法，基于最优聚类框架，获得中药材高光谱图像最优波段子集，再采用集群排序方法有效地从最优波段子集中选出最佳特征波段；使用随机投影方法将从中药材高光谱图像中提取的随机块作为卷积核；然后使用像素自适应方法修改卷积核，并基于中药材特征波段图像进行特征提取；再次，使用分层网络提取中药材的特征，并结合中药材高光谱最佳波段影像数据，构建中药材高光谱训练集与测试集；最后使用SVM对训练集进行训练得到分类预测模型，基于该模型对中药材测试集进行预测，大幅度提高了中药材的鉴别分类精度，解决了中药材种类多样、成分复杂的鉴别难题，可适用于各类中药材的快速无损鉴别。
自适应随机卷积网络光谱中药材鉴别方法

[发明专利]一种医药高光谱数据的图像重构方法-CN202111341858.0在审
发明人：王耀南;陈忠伟;毛建旭;张辉;朱青;苏学叁;苗绘;陈煜嵘;尹阿婷;赵禀睿 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种医药高光谱数据的图像重构方法，在通过高光谱相机获取到医药高光谱数据后，首先采用数据预处理的方法，对采集的原始数据进行筛选和裁剪，预处理部分为数据集的建立提供了保障，在保留医药产品特性和对比度的同时，极大程度去除托盘背景部分的干扰；其次，通过构建的卷积自编码器，学习医药高光谱的非线性表示，最后通过求解全局非线性最优化问题，通过保真度先验，将学习到的非线性表示的保真度和空间域梯度的稀疏性统一起来，从编码后的图像重构出高光谱图像。本发明显然能够提升重构准确率，提高信噪比，降低硬件设备存储压力。
一种医药光谱数据图像方法

[发明专利]一种医药检测的高光谱双模成像系统及方法-CN202111360605.8在审
发明人：王耀南;苏学叁;毛建旭;朱青;张辉;陈忠伟;苗绘;陈煜嵘;尹阿婷;赵禀睿 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G06V10/147 文献下载
摘要：本发明公开了一种医药检测的高光谱双模成像系统及方法，包括第一光源、第二光源、高光谱相机、样品台、滑行组件、平面反射镜、匀光面板和控制装置，第一光源、匀光面板和高光谱相机从左至右依次设置，且三者的中心点在一条直线上，第一光源、匀光面板均位于样品台的左侧，高光谱相机位于样品台的右侧，第一光源、匀光面板和高光谱相机组成透射成像装置，平面反射镜和第二光源均按预设角度设置于样品台的上方，第二光源、平面反射镜和高光谱相机组成反射成像装置，高光谱相机可滑行地安装于滑行组件上，高光谱相机与控制装置连接，高光谱相机上设置有压缩感知模块，压缩感知模块采用预设的正则化正交匹配追踪重构算法。其结构简单且检测精准。
一种医药检测光谱双模成像系统方法

[发明专利]一种图卷积神经网络高光谱医药成分分析的实现方法-CN202110811547.X有效
发明人：王耀南;尹阿婷;毛建旭;曾凯;张辉;朱青;周显恩;李亚萍;赵禀睿;陈煜嵘;苏学叁 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种图卷积神经网络高光谱医药成分分析的实现方法，一方面，将医药高光谱图像数据处理成图数据，大幅度降低了像素数量，有效减少了数据量；另一方面，以图卷积神经网络模型提取药物的特征信息，有效地学习了药物高光谱图像中的视觉特征与药物成分间的空间关系，提升了药物成分分类特征的表示能力，提高了被测药物的成分和属性精度，可实现对药物成分与质量的无损、快速检测分析。
一种图卷神经网络光谱医药成分分析实现方法

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