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[发明专利]基于并行注意力机制的织物瑕疵检测模型-CN202310986748.2在审
发明人： 鲁大营;李贞;吴熙;苏启征;王瑞;韦钦景;樊稳稳;刘原 -专利权人：曲阜师范大学;国网山东省电力公司单县供电公司
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及织物瑕疵检测技术领域，具体涉及一种基于并行注意力机制的织物瑕疵检测模型，包括特征提取网络模块和并行注意力机制模块；特征提取网络模块采用并行式的网络堆叠提取结构，除第一个网络层外，每个维度的网络层模块均有图片输入和上一个网络层模块的输出共两个输入源，不同层模块的连接中采用最大值池化下采样。本发明专用于工业织物生产流水线的瑕疵检测网络，能解决织物瑕疵检测中存在瑕疵类型多、瑕疵目标小、背景干扰大这三个主要问题，对瑕疵目标的特征提取能力更优秀。
基于并行注意力机制织物瑕疵检测模型

[发明专利]一种基于图卷积神经网络的RNA分层嵌入聚类方法-CN202310896057.3在审
发明人： 鲁大营;刘化社;孔晨曦;鲁克;曹鲁成;柴华;樊稳稳;刘原 -专利权人：曲阜师范大学;国网山东省电力公司单县供电公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16B40/30 文献下载
摘要：本发明涉及生物信息学技术领域，具体涉及一种基于图卷积神经网络的RNA分层嵌入聚类方法，包括以下步骤：S1、数据预处理，S2、数据降噪，S3、数据降维，S4、数据聚类，本发明在降噪中使用零膨胀负二项分布的负对数似然函数作为降噪自编码器的损失函数，用来处理数据中的dropout噪声，在降维任务中使用双解码图卷积自编码器来获取数据的低维特征，在聚类任务利用KL散度函数作为聚类的损失函数进行深度嵌入聚类，促进聚类精度的提升，具有更好的聚类效果。
一种基于图卷神经网络 rna 分层嵌入方法

[发明专利]一种增强纹理平流的可视化方法-CN201710026981.0有效
发明人： 鲁大营;高仲合;倪建成 -专利权人：曲阜师范大学
申请日： 2017-01-15 - 公布日： 2020-07-21 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种增强纹理平流的可视化方法，其特征在于:包括以下步骤：设计噪声计算模型；噪声权重调整模型；设计滤波控制模型；定义纹理评价函数；并通过“矢量场+白噪声→噪声梯度计算→平流纹理权重调整→滤波控制→可视成像”的执行流程，可以对影响最终输出纹理质量高低的三个因素：平流位置上的纹理值、平流位置对最终成像的贡献及滤波核的进行选取，利用基于邻近噪声点的伪梯度的最大下降幅度来拉伸对比度，并依据平流位置的局部变化特性对噪声的权重自适应调整突显矢量纹理细节，最后选取合适的高阶滤波核平滑参数迹线，获得增强可视化的效果；采用上述方法，实现了增强矢量场纹理平流踪迹间强度对比和平滑度，改善绘制效果，高质量地显示三维矢量场纹理分布的效果。
一种增强纹理平流可视化方法

[发明专利]基于绘制的最大可容忍深度失真计算方法-CN201611234867.9有效
发明人：王来花;倪建成;齐苏敏;姜蓝蓝;鲁大营 -专利权人：曲阜师范大学
申请日： 2016-12-28 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： H04N13/128 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术及自由立体成像领域，为建立在不影响虚拟视图质量的情况下的最大可容忍的深度失真模型，能够精确的求取出虚拟视点绘制过程中的可容忍的深度失真范围，可以应用于低复杂度的深度视频编码以及深度图的平滑处理中。本发明采用的技术方案是，基于绘制的最大可容忍深度失真计算方法，步骤如下：1)将参考视点中的像素点分别利用原始深度和失真后的深度通过3D warping映射到虚拟视点图像中；2)比较映射后的像素点的位置；3)利用像素取整原理，分析不引起整像素位置偏移的几何失真范围；4)建立水平方向的几何失真Δu_v与映射后的像素水平方向坐标位置之间的关系。本发明主要应用于图像处理。
基于绘制最大容忍深度失真计算方法