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[发明专利]一种基于多重会话感知的超图推荐方法-CN202211307723.7在审
发明人： 饶云波;慕通泽;曾少宁 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重会话感知的超图推荐方法，利用超图获得物品间的高阶关系表征，并结合共现图和局部会话图，获得会话内和会话间的物品关联性表征，通过利用门控机制挖掘多个会话间互益的信息，自适应的捕获到会话行为序列中物品的依赖关系，进而为用户提供更精确的推荐结果。本发明利用超图天然的性质，对会话中复杂的多元关系进行建模，通过保持序列信息缓解超边同构问题。本发明通过建立共现图结构和局部会话图结构，实现对不同会话中相似的用户意图和相同会话中潜在的行为模式之间的连接，能够探索复杂的跨会话和会话内部中行为模式的相互影响力。
一种基于多重会话感知超图推荐方法

[发明专利]基于自适应阈值分割的COVID-19 CT图像的分割方法及装置-CN202110788232.8在审
发明人： 饶云波;吕青松 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应阈值分割的COVID‑19CT图像的分割方法及装置，属于医学图像处理技术领域。本发明通过改进的阈值分割方法，可以快速的应用到COVID‑19图像分割实际应用环境中去，且复现简单，参数设定极其容易，基础硬件要求较低，无需大量、繁琐的预训练过程。本发明基于像素级的分割，精细化的分割细节区域，可识别绝大多数亮度、对比度的COVID‑19图像。本发明充分利用病灶区域与正常组织区域像素统计及位置关系，通过平衡二者关系，因此能够很好的解决各亮度、对比度图像所产生的病灶边缘模糊问题，实现精确分割COVID‑19CT图像分割问题。本发明的参数设定是全局参数，无需进行额外调整。无需人为额外操作或预处理。
基于自适应阈值分割 covid 19 ct 图像方法装置

[发明专利]一种基于多尺度特征融合的布料图像深度哈希检索方法-CN202211302911.0在审
发明人： 饶云波;周望;曾少宁 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多尺度特征融合的布料图像深度哈希检索方法，涉及布料图像检索技术领域，包括以下步骤：S1、获取待检索布料图像；S2、将待检索布料图像输入训练好的多尺度特征融合模型中以得到特征提取结果；S3、基于特征提取结果在图像信息库中进行搜索，以准确检索出该布料图像。本发明根据布料图像检索任务特性对条形池化网络的混合池化模块和残差金字塔池化模块进行改进，从多尺度的特征融合角度提升了图像检索模型的性能，在神经网络的传递过程中，水平和竖直方向的池化操作有效捕获了远距离上下文信息，降低了背景环境对图像检索的影响，提高了布料检索准确率。
一种基于尺度特征融合布料图像深度检索方法

[发明专利]一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法-CN202211133297.X在审
发明人： 饶云波;易玉玲;吕青松 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-17 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关联性参数梯度下降的图像增强方法，属于图像增强技术领域。本发明提供了一种基于关联性参数梯度下降的低照度图像增强方法，用以解决关联性参数梯度下降问题，又能提升低照度图像质量，以获得具有完整结构和细节且并且自然清晰的图像。其包括不含常数项和包含常数项的关联性梯度下降的低照度图像增强两种方式。本发明能够在关联性参数的情况下，同时对多个参数进行优化迭代，显著提高时间精度，以及提升低照度图像质量。能加快收敛速度，尽可能减小回退幅度，以有效减少参数更新时，在最优解附近来回振荡的情况。本发明复现简便，无需设定复杂参数，基础硬件要求较低，无需预训练过程与复杂的额外调整。
一种基于关联性参数梯度下降图像增强方法

[发明专利]一种基于分级聚类的直方图自适应均衡化方法-CN202210706239.5在审
发明人： 饶云波;吕青松;易玉玲 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T5/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分级聚类的直方图均衡化方法，属于图像处理技术领域。本发明包括：对原始图像灰度化并统计其直方图，对直方图映射到一维点值进行分级聚类及其方案遍历，叠加相应组合的均衡化方式并求判据指标首个满足评估条件的均衡化图像作为最优判据指标的均衡化图像，最终的均衡化结果。本发明能够容忍图像中局部噪声及局部亮斑的干扰性情况，鲁棒性高。能够自动寻优最佳均衡化图像。本发明除了可以自动寻优外，可以手动的根据需求调整所需区间的是否均衡化，具备先验知识的情况下，本发明将更快得出预期结果。本发明复现简单，无需设定任何参数，基础硬件要求较低，无需大量、繁琐的预训练过程。
一种基于分级直方图自适应均衡方法

[发明专利]一种基于深度学习的牙齿CT图像分割方法-CN201910219774.6有效
发明人： 饶云波;苟苗;王艺霖;张孟涵;郭毅;程奕茗 -专利权人：电子科技大学;赛尔网络有限公司
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明属于医学CT(Computed Tomography，计算机断层扫描)图像分割技术领域，涉及一种基于深度学习的牙齿CT图像分割方法。本发明的技术方案，将传统的Level Set算法与U‑net网络模型相结合，利用Level Set算法来解决神经网络所需要训练集问题，使得神经网络可以使用未标记的标签进行训练，同时利用神经网络模型来完成图像的自动分割问题，避开曲线演化的不收敛问题，实现在医学图像训练集不充足的情况下，能获得足够精确的分割效果。
一种基于深度学习牙齿 ct 图像分割方法

[发明专利]一种基于现实地理位置的组队匹配方法-CN201810622486.0有效
发明人： 饶云波;银杨 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体的说是一种基于现实地理位置的组队匹配方法。本发明主要思想是通过对当前请求人群，采用聚类算法将请求者按照需求跟地理位置分为一定人数的队伍。本方案旨在研究发生交通事故，犯罪案件等情况下小规模队伍人数聚集，对处理人员的快速集结。并根据事故的严重性及危险性，研究不同严重性事故下的聚集处理的人数。当采用本系统方案，总部只需要根据事故的大小直接发布所需要的人数需求以及事故所在地理位置进行组队。此时系统会根据需求将附近的空闲工作人员进行自动聚集集结，汇聚到事故发生处。
一种基于现实地理位置组队匹配方法

[发明专利]一种基于MobileNets模型的表情追踪方法-CN201810486472.0有效
发明人： 饶云波;宋佳丽;吉普照;范柏江;苟苗;杨攀 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明属于表情追踪技术，具体的说是一种基于MobileNets模型的表情追踪方法。本发明主要包括：通过预处理生成训练数据集，所述预处理为使得数据集中每一张图片的人脸均具有三维特征坐标；采用一个标准卷积层、12个分离卷积层、1个均值池化层以及全连接层和Softmax构建神经网络MobileNets模型；所述12个分离卷积层为6个深度卷积与6个点卷积；采用获得的训练数据集对构建的神经网络MobileNets模型进行训练；采用训练好的神经网络MobileNets模型获取输入图像的人脸三维特征点坐标；对模型提取的人脸三维特征点坐标做网格重建生成形变系数，用于对人脸3D模型进行控制，实现表情追踪。本发明的有益效果为，兼顾了模型大小与运行速度，因而可适应于移动设备，具有较强的实用性。
一种基于 mobilenets 模型表情追踪方法

[发明专利]一种半监督的单目标视频分割方法-CN202110608181.6有效
发明人： 饶云波;程奕茗;薛俊民 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督的单目标视频分割方法，属于视频目标分割技术领域。本发明基于网络结构逐层的非线性变换，训练网络权重，并通过改进的U‑net网络进行卷积池化下采样然后上采样，获取原图的形状，得到每个像素的的目标识别预测值，获取对应模板目标物体的搜索图片的单目标视频分割结果。将所获得的分割结果用于目标跟踪中，可以实现对跟踪目标的准确定位，提升目标跟踪处理性能。
一种监督目标视频分割方法

[发明专利]一种基于多层次特征融合网络的腺体细胞分割方法-CN202110608183.5有效
发明人： 饶云波;王艺霖 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层次特征融合网络的腺体细胞分割方法，属于医学图像处理技术领域。本发明所提供的腺体细胞分割网络模型包括编码器和解码器，在编码器阶段，将输入端的特征图通过下采样生成不同尺度的特征图，然后将它们与编码器中最大池化生成的相应比例的特征图进行拼接实现多层次特征输入，加强图像特征的传播；在解码器阶段，根据下采样所保留的不同层次的特征图信息，在进行解码器阶段中的上采样操作时与相对应尺寸大小的特征图进行拼接，再一次的结合浅层图像特征，补偿像素位置的损失，减少在解码过程中预测定位特征图像素位置时的误差，实现高效的腺体细胞图像分割任务。
一种基于多层次特征融合网络腺体细胞分割方法

[发明专利]一种基于Siamese网络的单目标跟踪方法-CN202010550201.4有效
发明人： 饶云波;程奕茗;郭毅;薛俊民 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Siamese网络的单目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域。本发明首先构建Siamese网络的神经网络部分并训练Siamese卷积神经网络权重，在训练过程中基于嵌入式损失函数的神经网络模型进行，同时将各层特征进行融合，并使用随机梯度下降算法进行损失优化，然后通过RPN得到分类与回归的结果，最后针对分类与回归的结果进行后续帧的跟踪。本发明能够更好的检测定位到跟踪目标，能够有效融合图像检测上的方法到目标跟踪上，使用图像帧的方式代替视频，减少了训练成本和计算开销。从而提升跟踪处理效率，并对相似物体区分上效果更为明显。
一种基于 siamese 网络目标跟踪方法

[发明专利]用于图像目标检测处理的锚框生成方法及轻量级目标检测方法-CN202010889934.0有效
发明人： 饶云波;郭毅;程奕茗;薛俊民 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于图像目标检测处理的锚框生成方法及轻量级目标检测方法，属于图像目标检测技术领域。本发明提出的锚框生成方式，基于自身数据集的不同，生成更适合自身应用场景的预选框，以代替当前基于锚点检测器的人工设置或K‑means生成方式；同时基于本发明的锚框生成方式提出了一种用于目标检测处理的轻量级目标检测方法，进而提升目标检测处理在计算量、FPS和复杂度等方面的检测性能。本发明在生成锚框生时，采用基于密度的方法对数据集中的真实盒进行聚类，以获得盒的最优长度和宽度，降低后续计算的复杂度。以及采用多尺度输出对不同尺度的物体进行预测，采取多层次输出检测结果；同时)利用分离卷积来改进基本卷积层，降低模型的复杂度。
用于图像目标检测处理生成方法轻量级

[发明专利]一种多人身份和动作关联识别方法、装置及可读介质-CN202111537222.3在审
发明人：林建旋;饶云波;郭航瑞;方剑平;胡思林;闫航 -专利权人：厦门智小金智能科技有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多人身份和动作关联识别方法、装置及可读介质，通过获取视频流数据，并对视频流数据进行实时多人目标检测和跟踪，得到视频流数据中每个人的检测框和每个检测框对应的唯一的跟踪ID号；采用人脸识别算法对每个人的检测框进行人脸检测与识别，得到每个人的身份，并将每个人的身份与其检测框和跟踪ID号进行绑定关联；基于检测框获得视频流数据的每个人的动作帧序列，并动作帧序列使用滑动窗口划分成多个滑动窗口组；将滑动窗口组输入动作识别模型进行动作识别，获得动作识别结果，将动作识别结果与其对应的跟踪ID号和身份进行关联，生成每个人的身份与动作关联结果。
一种人身动作关联识别方法装置可读介质

[发明专利]一种基于特征融合的轻量化目标检测方法-CN202210003270.2在审
发明人：薛俊民;饶云波;邹自若;徐平;高丽;谭添 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的轻量化目标检测方法，属于图像处理技术领域。为同时保证图像目标检测处理的精确度和效率，本发明提出了一种基于特征融合的轻量化目标检测网络，可直接应用于目标检测网络中的图像特征提取阶段。该网络通过结合图像各个层次以及不同方面的局部特征和全局特征信息，最大程度提高对目标对象特征的提取能力。并对网络进行轻量化的优化和调整，保证对图像特征提取的精度和效率。
一种基于特征融合量化目标检测方法

[发明专利]一种融合图像特征的三维点云场景分割方法及系统-CN202111423794.9在审
发明人： 饶云波;杨泽雨;曾少宁;牟洪雨;郑伟斌;王发新 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合图像特征的三维点云场景分割方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，能够实现二维图像和三维点云的有效融合，以及对三维场景的精准分割；该方法包括：S1、获取包括图像的二维数据、点云数据、深度数据并根据获取的数据计算得到场景图像与点云的关联关系；S2、对二维数据进行特征提取得到高维度的待融合特征图；S3、将待融合特征图和点云数据按照融合策略进行融合得到融合点云数据；融合策略包括：通过搜寻与某一点云数据邻近的像素，将该像素对应特征扭曲到该点云数据上；S4、将融合点云数据输入三维分割网络中进行特征提取，从而获得所需要的全局与局部的语义信息。本发明提供的技术方案适用于三维点云处理的过程中。
一种融合图像特征三维场景分割方法系统