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[发明专利]一种头颅侧位片关键点提取方法-CN202310027768.7在审
发明人：蒋宸;李娟;孙纪奎;赵志河;李知良;谢卓凯 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种头颅侧位片关键点提取方法，包括S1、采集若干张头颅侧位片；S2、对采集的若干张头颅侧位片进行条件筛选S3、对多张头颅侧位片进行预处理，得到头颅侧位片的灰度图像；S4、采用高斯概率密度函数计算图像的概率密度，得到图像中的前景区域和背景区域；S5、采用角点特征方法提取前景区域内的头颅关键点中的动态点位；S6、以前景区域内头颅上的FH平面作为横坐标，垂直于FH平面的所在面为纵坐标，构建二维直角坐标系；S7、提取步骤S5中所得的多个头颅关键点中的动态点位的坐标信息。本发明相对于传统的人工定点，本发明速度更快且效率更高，相对于传统的软件辅助定点，本发明准确度高，且更为方便，快捷，便于操作。
一种头颅侧位片关键提取方法

[发明专利]一种基于脉冲迁移学习的办公设备识别方法-CN202110741347.1有效
发明人：解修蕊;刘贵松;占求港;黄鹂;谢卓凯;邓文杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉冲迁移学习的办公设备识别方法，根据迁移学习任务，将干净背景、高分辨率、无噪音的有标注的办公设备图像作为源域，实际场景下采集的不同噪声及分辨率的图像作为目标域；初始化脉冲神经网络参数，得到初始状态的迁移学习网络模型；将源域和目标域转换为脉冲形式的图片，输入至初始状态的迁移学习网络模型中，并正向传播；根据域迁移损失以及分类损失，使用Adamax优化器进行整个网络的训练，直到模型收敛或达到最大迭代次数，得到训练好的迁移学习网络模型；保存训练好的迁移学习网络模型，将目标域的全部样本输入导训练好的迁移学习网络模型中，预测得到最终的分类结果。
一种基于脉冲迁移学习办公设备识别方法