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图像分割方法及系统
本发明提供一种图像分割方法及系统,其中,图像分割方法,包括：将待分割图像输入图像分割模型中,得到所述图像分割模型输出分割后的目标图像；其中,所述图像分割模型由样本图像集训练得到的；所述图像分割模型用于基于注意力机制和残差网络确定所述待分割图像对应的目标特征图,基于所述目标特征图和金字塔场景解析网络,确定所述分割后的目标图像。能够有效的关注待分割图像中重要的特征,抑制不必要的特征,避免分割图像模糊,提高图像分割的分割精度。
基于精细分割的大幅面SAR影像舰船目标检测识别方法
本发明属于SAR舰船目标检测识别技术领域,公开了一种基于精细分割的大幅面SAR影像舰船目标检测识别方法,首先对大幅面的SAR原始图像进行拉伸、裁剪处理,获得若干切片图；检测切片图得到检测结果并映射回原图,利用投票策略融合冗余的检测框,计算出新的目标位置；将每个目标区域送入分割网络FCN中,得到目标细腻的像素级分割结果；取出分割后的目标的最小包围框,并送入分类网络AlexNet中,抑制虚警的目标,得到最终的检测识别结果。本发明在检测阶段有效的提高了目标的定位精度和检测速度,经分割、分类网络处理后,进一步增加了预测框的准确度,降低了虚警率,实现了对SAR舰船精细定位的检测识别。
一种融合微分几何信息的脑分割方法
本发明公开了一种基于微分几何信息的脑分割方法。该方法包括：对脑组织图像和脑肿瘤多模态图像进行标准化处理；基于微分几何知识,引入雅克比行列式和Laplace算子强调图像的边缘信息；采用数据增强技术增加训练数量后,在神经网络模型框架下进行图像分割。本发明在IBSR2018数据集和BraTS2018数据集上完成训练,Dice系数均较高,证明基于微分几何信息的分割框架,能够在组织和肿瘤分割上表现出较好的性能。
冠脉分段方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备
本申请提供了一种冠脉分段方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备,涉及图像处理技术领域。该冠脉分段方法包括：利用主干分支模型,基于待分段冠脉图像对应的冠脉分割信息确定待分段冠脉图像对应的第一冠脉主干信息和第一冠脉分支信息；利用主干分支分段模型,基于第一冠脉主干信息和第一冠脉分支信息确定待分段冠脉图像对应的第一冠脉主干分段信息和第一冠脉分支分段信息。本申请提供的冠脉分段方法,通过主干分支模型和主干分支分段模型有效的配合,解决了冠脉分段效果不佳的问题,有效提升了冠脉分段过程的鲁棒性。
面向遥感影像语义分割的深度学习训练样本增强方法
本发明公开了一种面向遥感影像语义分割的深度学习训练样本增强方法,涉及遥感影像语义分割技术领域,本发明以遥感影像为基础,设计了三种裁剪方式,最大化的利用原始数据和标记数据,避免在裁剪过程中造成原始影像和标记数据的浪费,通过对原始图像和标记图像在水平方向上、垂直方向上以及水平方向和垂直方向上以最佳重叠度进行滑动裁剪,再进行镜像、水平和旋转,充分利用了样本数据,减少了滑动裁剪过程中数据损失,最终可以获得大量的训练数据,有利于后续面向像元语义分割的深度学习训练,为其提供了大量的数据基础。
一种基于像素分类和距离回归的细胞核图像分割方法
本发明公开了一种基于像素分类和距离回归的细胞核图像分割方法,包括以下步骤：(1)对输入图像提取特征：(2)构建上采样双分支解码网络：(3)构建全局信息感知模块：(4)构建特征聚合模块：(5)算法网络的训练阶段：(6)算法网络的测试阶段,本发明适用于医学图像处理技术领域,能够实现细胞核图像完整一致的分割；还能够改善细胞核图像的分割效果,可以将高级特征通过注意力机制对低级特征进行筛选,进而更好的引导低级特征,从而增强细胞核与背景之间的特征对比,更能够更好的利用像素分类和距离回归之间的语义相关性和空间相关性,既捕捉到两个任务的相关性,也保留两个任务之间的差异性。
基于多注意力的肝脏血管分割方法及系统
本发明公开了基于多注意力的肝脏血管分割方法及系统,该方法包括：获取肝脏CTA图像,分别从轴向面、冠状面及矢状面三个方向进行采样,根据血管标注去除背景区域,得到样本集合,将样本集合输入至基于双注意力机制的DA-UNet网络中训练并测试,得到相应采样方向上训练好的肝脏血管分割网络模型；其中,不同采样方向的基于双注意力机制的DA-UNet网络的结构相同,权重系数相互独立；接收肝脏CTA图像,分别从轴向面、冠状面及矢状面三个方向进行采样,将采样图像输入至对应的肝脏血管分割网络模型,得到相应的血管分割结果,并对血管分割结果进行融合处理,得到最终分割结果。本发明在占用较少计算资源的情况提高了分割结果的连续性,并且提高了分割的精确度。
肋骨骨折检测模型训练系统、方法、检测系统和检测方法
本发明涉及一种肋骨骨折检测模型训练系统、方法、检测系统和检测方法,属于人工智能技术领域。本发明通过采集多个包含肋骨的CT图像,由专家在CT图像上标注肋骨骨折的区域；提取CT图像中的骨骼区域作为目标区域,在目标区域中对CT图像进行采样,得到3D局部CT图像；采用3D DeepLab网络架构模块,使用若干个阳性和若干个阴性样本对模型进行训练,构建了一种新的基于高分辨率3D ResNet-HR的肋骨骨折检测模型,将获得的检测模型用于肋骨骨折的检测,可以获得良好的预期性能。采用本发明所得到的检测模型用于肋骨骨折检测系统,与人工观察相比,速度提高了15倍以上,较好地解决了现有肋骨骨折检测技术的敏感性和特异性较差的技术问题。
一种基于图像处理的厨房油烟检测方法
本发明一种基于图像处理的厨房油烟检测方法,包括以下步骤：步骤：基础信息获取,括人员信息感知和油烟浓度信息感知,获取人员信息和油烟浓度信息,用于后续进行奖励矩阵的生成；步骤：基于油烟浓度和人员动作生成奖励矩阵,用于获取基准人员动作序列；步骤：帧差间隔确定,用于自适应获取帧差间隔,以提高油烟检测的准确率；步骤：油烟检测,用于感知油烟浓度,进而进行油烟机风口控制。本发明通过奖励值确定当前浓度下的基准动作,便于获取基准油烟浓度变化信息,同时根据实际动作序列信息与动作序列信息对比获取偏差量,进而帧差间隔的自适应获取,提高了基于帧差法进行油烟检测的准确率。
缺陷检测方法、电子装置、装置及计算机可读存储介质
本发明提出的一种缺陷检测方法、电子装置、装置及计算机可读存储介质,所述方法包括步骤：接收缺陷检测信号,获取与所述缺陷检测信号对应的待检测的木材图像；将所述木材图像依据颜色进行划分得到至少一个木材子图像；基于所述木材子图像对所述木材图像进行缺陷检测操作。通过木材的颜色对木材图像进行划分,以针对性地对同类颜色的木材子图像进行缺陷检测操作,使得能够避免木材的颜色对缺陷检测造成影响,提高了缺陷检测的准确性。

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