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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]一种基于特征聚类的无监督领域自适应语义分割方法-CN202310390433.1在审
发明人：张辉;曹意宏;陈煜嵘;刘立柱;杜瑞;肖正;毛建旭;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于特征聚类的无监督领域自适应语义分割方法，包括如下步骤：步骤S1、建立有标签的源域场景数据集和无标签的目标域场景数据集；步骤S2、建立基于特征聚类的语义分割模型训练框架；步骤S3、将源域场景数据集的图像和目标域场景数据集的图像分别输入；步骤S4、获得类条件特征映射图，获得源域场景的类条件特征精炼图，获得目标域场景的类条件特征精炼图；步骤S5、计算得到每一个类别的特征聚类质心，再计算损失；步骤S6、参数优化，迭代运行以得到参数优化后的分割网络和评论家网络。本发明聚类质心的偏移小，使在虚拟源域数据上训练的模型性能在实际目标域场景数据上性能好。
一种基于特征监督领域自适应语义分割方法

[发明专利]一种基于双通道压缩注意力网络的高光谱中药材鉴别方法-CN202310271270.5有效
发明人：张辉;陈天才;陈煜嵘;刘立柱;毛建旭;袁小芳;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：一种基于双通道压缩注意力网络的高光谱中药材鉴别方法，包括：1、构建第一金银花中药材高光谱数据集和第二金银花中药材高光谱数据集；2、构建分组融合模块，将第一金银花中药材高光谱数据集输入到分组融合模块，最终生成空间通道的输入矩阵和光谱通道的输入矩阵；3、搭建空谱双通道压缩注意力网络模型，优化空谱双通道压缩注意力网络模型的参数；4、利用第二金银花中药材高光谱数据集对训练后的空谱双通道压缩注意力网络模型进行验证。本发明利用分组融合模块降低了高光谱数据的冗余程度，同时利用双通道压缩注意力网络学习金银花高光谱数据的空谱特征表示，减少了有效信息丢失，降低了注意力计算的资源消耗，提高了金银花的鉴别精度。
一种基于双通道压缩注意力网络光谱中药材鉴别方法

[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]基于特征解耦的领域泛化和领域自适应血细胞分类方法-CN202210487255.X在审
发明人：张辉;陈天才;陈煜嵘;曹意宏;刘立柱;袁小芳;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明具体公开了一种基于特征解耦的领域泛化和领域自适应血细胞分类方法，所述方法包括以下步骤：S1、搭建深度神经网络血细胞分类模型；S2、构建孪生网络特征解耦模块；S3、预处理源域血细胞图像，并将源域血细胞图像与预处理后的源域血细胞图像一并输入孪生网络特征解耦模块中进行训练；S4、将孪生网络特征解耦模块的两个输出批量归一化处理，并利用KL散度对齐两个输出的风格信息和内容信息，进而通过预定义的分类损失函数进行分类模型优化；S5、对目标域的血细胞测试样本进行预测分类。本发明采用对比学习方法，有效减少了网络模型的训练时间，提高了血细胞图像的分类精度和泛化性能，提升了面对实际复杂条件下血细胞图像的检测性能。
基于特征领域泛化自适应血细胞分类方法

[发明专利]一种基于机器视觉引导的咽拭子双臂采样机器人及采样方法-CN202010718957.5有效
发明人：张辉;陈瑞博;刘理;钟杭;李晨;陈煜嵘;王耀南 -专利权人：湖南爱米家智能科技有限公司;长沙理工大学
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉引导的咽拭子双臂采样机器人及采样方法，本发明提供了一种基于机器视觉引导的咽拭子双臂采样机器人及采样方法，该机器人系统利用工业深度相机获取RGB‑D深度点云信息，对口腔空间环境进行识别处理，采用深度学习算法，确定舌尖与咽喉深部的三维坐标作为双臂的期望坐标，基于moveit功能包，完成移动双臂的协同运动规划，机器人控制系统则是基于ROS系统开发，通过人机交互控制与ROS无线通信，实现远程控制及实时监控功能。本发明能够避免医护人员与患者体内传染物直接接触，监控双臂机器人完成繁杂的咽拭子采样过程，并确保较高的执行精度与成功率，避免患者出现采样过程受伤等意外风险。
一种基于机器视觉引导咽拭子双臂采样机器人方法

[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]一种基于多尺度空谱特征的病理高光谱图像分类方法-CN202211587387.6在审
发明人：张辉;胡非易;陈煜嵘;尹阿婷;袁小芳;毛建旭;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度空谱特征的病理高光谱图像分类方法，获取病理切片高光谱图像以及对应的像素级标签，对高光谱图像进行预处理，得到高光谱补丁图像和对应的分类标签；搭建多尺度空谱特征分类网络并预设对应网络的损失函数；将预设的训练集输入至搭建好的多尺度空谱特征分类网络进行训练，根据预设的损失函数计算网络的损失值，并反向传播更新网络的网络参数，得到更新后的多尺度空谱特征分类网络；将高光谱补丁图像输入至更新后的多尺度空谱特征分类网络，结合分类标签，输出高光谱补丁图像的分类结果。该分类方法充分利用了空间邻域特征和高光谱特征，通过去除不相关的输入特征和添加正则化缓解使用小规模数据集时的过拟合问题。
一种基于尺度特征病理光谱图像分类方法

[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]一种基于重建预训练的肺部医学图像分割方法-CN202211383092.7在审
发明人：张辉;陈天才;陈煜嵘;刘立柱;钟杭;袁小芳;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：一种基于重建预训练的肺部医学图像分割方法，包括：1、构建无标签的肺部医学图像预训练数据集、带标签的肺部医学图像训练样本集和测试样本集；2、构建预训练网络模型，将无标签的肺部医学图像预训练数据集的每张图像进行网格划分并打乱顺序，并利用其对预训练网络模型进行训练；3、构建分割‑重建网络模型，利用训练后的预训练网络模型的权重对分割‑重建网络模型进行参数初始化；4、将带标签的肺部医学图像数据集进行图像增强处理；对分割‑重建网络模型进行优化训练；5、对分割‑重建网络模型进行测试。本发明通过无监督的拼图重建预训练学习特征表示，结合迁移学习的思想，提高了模型的鲁棒性和泛化性，减少了模型训练时间。
一种基于重建训练肺部医学图像分割方法

[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]基于模仿与强化学习的医药机器人自主避障方法及系统-CN202210694891.X有效
发明人：张辉;王可;曹意宏;刘立柱;陈煜嵘;袁小芳;毛建旭;王耀南 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模仿与强化学习的医药机器人自主避障方法及系统，该方法包括：步骤1：设置医药机器人医药搬运场景；步骤2：获取专家演示二元组数据；步骤3：构建基于模仿学习和强化学习的医药机器人移动控制模型；步骤4：模型训练；步骤5：对医药机器人进行自主控制。本发明在医药机器人移动控制模型中将图注意模块引入价值网络中，使能够适应智能体和障碍物数量不确定的不同环境，同时，区分了医药机器人可观测范围内不同智能体和障碍物对移医药机器人的影响，使其能够更好地做出决策。只需一组网络参数就可以适用于处理各种情况，即网络具有较好的泛化性。
基于模仿强化学习医药机器人自主方法系统

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