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一种检测装置、训练方法、训练装置、设备和介质
本申请提供了一种检测装置、训练方法、训练装置、设备和介质,所述装置包括：获取模块,用于获取目标肺部图像；第一提取模块,用于基于所述目标肺部图像,分别提取全肺特征、肺实质特征和肺气肿特征；第二提取模块,用于基于所述全肺特征、所述肺实质特征和所述肺气肿特征,确定关联特征；确定模块,用于将所述全肺特征、所述肺实质特征、所述肺气肿特征、所述关联特征叠加后得到的融合特征,输入至训练好的肺气肿等级确定模型,确定所述目标肺部图像所对应的肺气肿等级。本申请即考虑到了单个图像(分别是目标肺部图像、肺实质图像和肺气肿图像)的特征,又考虑到了不同图像之间的关联特征,提高了确定肺气肿等级的准确度。
一种光缆资源数字化管理方法
本发明公开了一种光缆资源数字化管理方法,包括将识别出的纤芯配线信息与资源系统中的纤芯业务数据和传输段数据进行关联,形成纤芯数字化业务信息；对光缆纤芯衰耗曲线数据中多条光纤的纤芯进行分析,得到纤芯基本数据和接续盒数据；收集各系统的待关联数据,利用机器学习的方法关联GIS系统、资产系统、纤芯测试数据和资源系统,形成光缆完整物理路由的关联关系,形成纤芯数字化空间信息；合并纤芯数字化业务信息和纤芯数字化空间信息,完成GIS系统、资产系统、纤芯测试数据和资源系统之间的数据关联,根据完整的数字化纤芯信息对光缆资源进行数字化管理,极大提高了工作效率,解决了人工关联中存在的机械性、重复性、繁琐性问题。
基于全息多维舌部图像分析方法、系统、设备和存储介质
本发明公开了一种基于全息多维舌部图像分析方法,包括：获取目标用户的包括舌面图像和舌底图像中的至少一个的待分析舌部图像；根据待分析舌部图像获取目标用户舌部的至少一个待分析舌部区域图像；将待分析舌部区域图像输入预训练的舌部特征神经网络,获取待分析舌部区域图像的舌部特征向量；获取预设分析数据库中的已分析舌部区域图像,根据舌部特征向量计算待分析舌部区域图像与已分析舌部区域图像的欧氏距离,当欧氏距离小于预设距离阈值时,根据已分析舌部区域图像的已分析结果获取舌部特征；根据舌部特征获取目标用户的舌部分析结果。本发明还提供了基于全息多维舌部图像分析系统、设备和存储介质。本发明可以有效提升分析的准确性和可靠性。
一种高速铁路接触网目标检测与跟踪方法
一种高速铁路接触网目标检测与跟踪方法,属于图像目标检测与跟踪技术领域,包括以下步骤：S1：采集样本红外视频；S2：对S1中的样本红外视频进行帧处理,得到样本图像；S3：对S2中的样本图像进行预处理；S4：对于S3中得到的图像,利用Hough变换连接样本图像中的承力索和导线的边缘；S5：确定受力接触导线的跟踪策略,并对其进行跟踪；S6：基于Kalman滤波预测目标接触导线运动轨迹,在出现漏检或错检的情况下修正跟踪结果。针对背景环境复杂、高铁接触网目标特征非常不明显、道岔口需要频繁换线、硬横支架部分遮挡等干扰问题,该方法克服了这些问题,在一定程度上解决了在行车过程中弓网脱离而引发的安全事故,为城市轨道安全运行提供了保障。
一种基于OCT图像的玉米籽粒早期霉变识别方法
本发明公开了一种基于OCT图像的玉米籽粒早期霉变识别方法。对玉米籽粒的OCT籽粒图像进行初级降噪,边缘检测获得背景和玉米籽粒目标的分界线,根据分界线对初级降噪后的OCT籽粒图像进行拉平变换,裁剪掉下半部分胚乳的图像,提取玉米籽粒果皮和种皮上边界并进行阈值滤波,计算滤波后的上边界上非0像素的个数,得到一维上边界数组,通过该数组阈值判断某列是否存在霉变点。本发明方法实现了玉米籽粒早期霉变的检测,并完成霉变位置的自动标识和判别,对不同形态的霉变情况具有较强的适应性,提高了检测效率,配合成像等外观检测方法,为玉米籽粒生产过程中的在线检测奠定技术基础。
一种基于点云分割的股骨颈配准方法、系统及介质
本发明提供了一种基于点云分割的股骨颈配准方法,包括将获取到的CT影像将断裂股骨颈进行分割,得到断裂股骨头A和股骨体B两个部位；将股骨头A和股骨体B的点云数据输入到pointnet神经网络中,分割分别得到股骨头相接面a和股骨体断裂相接面b；将分割得到的股骨头相接面a和股骨体断裂相接面b使用迭代程序进行配准,得到旋转矩阵M-(source-＞target)；将得到的旋转矩阵应用于分割出的股骨头A,得到最终拼接好的股骨模型。本发明采用pointnet点云分割算法和icp点云配准算法,解决了断裂股骨颈的手术规划前的手术配准问题；采用ICP算法进行股骨拼接,从而实现自动将断裂的股骨头和股骨体模型进行复合。
基于人工智能技术的新冠肺炎数据处理系统
本发明提供基于人工智能技术的新冠肺炎数据处理系统,包括肺部数据库,肺部数据库配置有若干肺炎原始图像和若干正常原始图像的肺部数据库,经由训练筛选得到肺炎样本图像及正常样本图像作为数据集构成卷积神经网络模型；卷积神经网络,卷积神经网络采用堆叠结构从像素级的原始数据向抽象的语义概念逐层提取信息,用以获得广泛的输入视图；图像预处理单元,图像预处理单元包括图像扩增模块以及图像对比度增强模块,图像扩增模块用于增加训练样本图像的数量,图像对比度增强模块用于增强样本局部对比度,增强局部对比度之后的样本图像经由线性插值模块缩小得到样本增强图像。本发明能够突出图像特征进而提升肺炎筛查准确性、可靠性。
一种医学图像分割模型压缩方法
本发明公开了一种医学图像分割模型压缩方法,属于医学影像处理领域。针对一个医学图像分割基本模型,根据模型中每个位置所使用的卷积核的数量来构建搜索空间,针对分割网络的编码-解码结构,使用对称神经网络搜索在该搜索空间中寻找一个计算量小、分割精度高的子网络,且其编码-解码结构均是对称的。在遍历整个搜索空间时,使用权重共享策略以减轻计算成本和训练资源。最后在网络的训练过程中使用知识蒸馏方法,以基本模型作为教师模式,压缩子网络作为学生模型,实现二者之间的知识转移。本发明通过神经网络搜索和知识蒸馏,使得医学图像分割模型在保证分割效果的前提下,构建网络的计算成本大大减少,可应用于各种医学图像分割模型。
基于Kinect V2传感器的香蕉植株长势评价系统
本发明公开基于Kinect V2传感器的香蕉植株长势评价系统,包括,包括数据采集系统、数据分析系统、大数据分析系统、移动端系统；本发明通过采集了香蕉植株的深度图像和彩色图像并通过坐标转换生成彩色点云数据。通过深度图像ROI提取、体素下采样、分类噪声滤波实现点云预处理在通过对应的参数提取算法完成了特征参数的自动提取,提高了检测的效率和自动化程度；提供的系统造价低廉,符合市场需求,并且通过系统中的内置程序有效的提取了香蕉植株的假茎茎宽和茎高等特征参数,并对香蕉植株进行了长势分析以及预测,并根据预测提供解决方案,有效地增加了系统的实用性以及推广性。
骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备
本申请公开了一种骨料体积计算方法、粒形级配数据生成方法、系统和设备；所述的骨料体积计算方法包括：获取来自3D相机的扫描照片,对扫描照片进行处理,得到骨料的3D数据；对骨料的3D数据进行处理,得到骨料的二值图；基于所述二值图,进行轮廓识别,得到骨料的轮廓图；根据所述轮廓图,得到每个骨料的所有像素点；对各个骨料的所有像素点以高度进行积分,得到骨料的体积信息。本申请具有提高分析精度的效果。

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