本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种基于机器视觉的肠镜图像智能识别方法，包括：采用内窥镜相机采集结肠的肠镜图像，并对获取的肠镜图像进行预处理，将预处理后的肠镜图像转化为灰度图像以及基于HSV的颜色图像，基于结肠息肉特征构建息肉生长系数，并基于息肉生长系数对肠镜图像中的息肉区域进行精准划分，同时根据息肉病变特征确定结肠正常指数，而后通过结肠正常指数确定息肉区域的息肉病变程度，针对发生病变的息肉区域进行精准快速分割，加快计算速度，避免了引入良性息肉的影响降低算法准确性与计算速度，实现了基于机器视觉的肠镜图像智能识别方法。
📄 2024111176010
📂 G06T7_11
👤 顺通信息技术科技(大连)有限公司
📅 2024-08-15
本发明公开了一种基于AI的细胞识别方法和系统，涉及人工智能技术领域。该一种基于AI的细胞识别方法和系统，集成了生存环境评估模块、特征评估模块、特征识别模块，基于样本细胞培育监测过程获取到的样本细胞生存环境信息分析，获取样本细胞生存环境特征值，评估样本细胞生长发育过程中的微环境状况；根据样本细胞生存环境特征值进行细胞生存模拟实验，获取样本细胞的特征相关信息，结合样本细胞的特征相关信息与样本细胞生存环境特征值进行分析计算，获得样本细胞特征评估值；基于样本细胞特征评估值对样本细胞进行特征识别与分类，进而自动化生成样本细胞特征识别分析报告。
📄 2024104459369
📂 G06F18_24
👤 天津原然生命科技有限公司
📅 2024-04-15
本发明涉及激光去除脸痣技术领域，特别是指一种远程自动判断脸痣能否进行激光去除的方法和装置，所述方法包括：S1、获取用户远程输入的人脸图像；S2、使用训练完成的脸痣检测模型，检测所述人脸图像上各个脸痣的位置信息和大小信息，所述脸痣检测模型使用模型自动优化方式进行训练；S3、根据所述各个脸痣的位置信息和大小信息，判断各个脸痣是否可以激光去除；S4、将判断结果返回用户。采用本发明，可以远程自动判断脸痣能否进行激光去除。
📄 2024111385270
📂 G06T7_00
👤 卓世未来(成都)科技有限公司
📅 2024-08-19
一种基于字典学习的胃镜器官分类方法，首先将原始图像进行预处理，进而从图像数据中提取颜色和纹理特征并融合，构建了测试集和多类训练集，建立K次奇异值分解字典学习模型，并将多类训练集矩阵输入模型进行求解，迭代更新，分别训练出多类字典；再将测试集分别在多类字典下通过正交匹配追踪算法得到稀疏系数，进而算出在每类字典下重构出的测试集；最后，构建均方误差分类器，通过比较重构出的测试集与原测试集的均方误差，进行多类器官的分类。本发明可以实现肠胃内窥镜不同器官的分类；能有效进行内窥镜器官分类。
📄 2018115159466
📂 G06K9_62
👤 浙江工业大学
📅 2018-12-12
一种基于多任务卷积神经网络的舌象分类方法，包括对采集到的舌象进行一系列预处理的图像操作、用于舌整体特征提取的深度卷积神经网络、用于对舌面标签进行检测的感兴趣区域定位网络、用于深度学习和训练识别的多任务深度卷积神经网络，完成对舌象舌色、苔色、苔质的厚薄、腐腻、润燥属性的标签分类。本发明有效的解决了现有方法不能对舌象舌色、苔色、苔质的厚薄、腐腻、润燥等多个属性进行同时识别的多分类问题。
📄 2017110261694
📂 G06K9_62
👤 浙江工业大学
📅 2017-10-27
一种基于SSD网络的裂纹舌识别方法，包括对采集到的舌象进行舌体分割的预处理操作、在训练过程中的数据增强操作、用于舌整体特征提取的深度卷积神经网络、用于对裂纹区域进行预测的候选框生成方法，完成对舌象中裂纹区域的确定，并通过置信度过滤判别其是否为裂纹舌。本发明无需手工定义特征，有效地提高了裂纹舌的识别正确率。
📄 2018103719908
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2018-04-24
一种基于多尺度注意力特征的人体皮肤图像病变分类方法，包括以下步骤：将图像提取特征后根据注意力图像二值化结果进行裁剪，并作为第二层输入，再次提取特征重复相同的步骤，共得到三个不同尺度对应的类别输出；训练神经网络采用的损失函数为三个交叉熵加上成对损失，将三个输出取平均数后概率最大值对应的病变类别作为预测结果。本发明应用于复杂的皮肤病图像分类任务，提取多尺度注意力特征，有利于提高皮肤图像的病变分类准确率。
📄 2019114092919
📂 G06V10_764
👤 浙江工业大学
📅 2019-12-31
一种基于特征区域等级识别的骨龄评估方法，从每个全手掌骨中分割出用于骨龄评估的14块特定骨头；使用3种数据增强技术来扩大数据集并增加网络的泛化能力；引入双注意力卷积模型对每块骨头训练得到骨成熟等级评估模型。不同于传统基于全掌的评估智能模型，本发明方法引入注意力机制对切割后的局部特征图进行联合分析，进一步提高评估的准确率。测试结果优于基于全手掌骨图像的骨龄自动评估方法。
📄 2020108904476
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-29
一种基于无归一化深度残差与注意力机制的肠道病灶辅助诊断方法，首先将原始肠道数据集随机划分为训练集、验证集和测试集，并进行预处理；然后将训练集直接输入到网络中，此网络主要由三个部分组成：特征提取器、注意力分支和感知分支；结合注意力分支和感知分支两个分支的损失函数之和对网络进行端到端方式的训练，生成最优模型；再输入测试集图像对最优模型进行检验，使用准确率Accuracy，敏感度Sensitivity，特异度Specificity三个指标来评估最优模型的性能。本发明相对于经典的ResNet网络具有更优的效果，很好地提升了分类的性能，能够更好地应用在肠道病灶的辅助诊断上，具有更好的实际工程应用价值。
📄 2021104294235
📂 G06V10_764
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-21
本发明公开了一种基于深度监督和逐步学习的肠道息肉检测方法，利用PVT_V2对肠镜拍摄图像进行多尺度特征提取；将提取到的多尺度特征输入细节增强模块，输出细节增强后的特征；将细节增强后的特征输入指导融合模块，使低层特征在高层特征的指导下与高层特征进行融合；将最高层的特征输入多分支解码器模块，得到多尺度信息融合解码后的特征；将细节增强后的特征与前一个多尺度解码器的输出结果输入多尺度解码器，逐步学习得到每一层多尺度解码器的输出特征；将多尺度解码器的输出特征通过一个一层卷积层，得到检测结果。本发明在多尺度解码器中继续突出多尺度的细节信息，实现了对肠道息肉的精准定位和准确检测，并具有良好的泛化能力。
📄 202211007876X
📂 G06V10_44
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-22
一种基于边缘指导和多尺度融合的全景片龋齿分割方法，在获取牙齿全景片后，对每张全景片进行图像增强操作，并将原始全景片与增强后的全景片组合在一起作为模型输入，之后将全景片输入至五层级联特征提取模块，得到龋齿图像经过前两层级联特征提取模块时所生成的一、二层特征图以及特征图；将前两层特征图输入至边缘指导模块得到边缘分割结果；将第五层特征图输入至多尺度融合模块得到龋齿图像的深层特征图，输入至级联特征提取模块和权重聚合模块，得到龋齿图像的区域分割结果；将两个分割结果进行融合得到最终的龋齿分割结果。本发明使得网络提取边缘特征以及多尺度信息能力大大增强，使得模型在处理形态不同的全景片时均能获得不错的泛化能力。
📄 2021100666440
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2021-01-19
本发明涉及一种适用于电子助视器的智能阅读操作方法及装置，通过电子助视器的后置摄像头采集图像，然后对采集的文本图像进行图像文本行识别与定位，获得到每一行的行坐标、行宽度和行长度，进而结合眼动技术对文本行实现更具体的操作。本发明使得阅读者不用再来回移动整幅文本图像寻找阅读内容的上下文，自动文本跟进使阅读内容能随着阅读者的进度自动跟进和更新，通过眼部动作信号自动调整内容为屏幕居中，方便阅读，眼动控制操作更简便、节省操作时间，通过阅读者视线偏移角度大小自动判断和调整阅读速度，实时反映阅读者的阅读需求，快速准确定位到阅读内容，节省时间，整个阅读过程更智能、高效，阅读体验更优，提升电子助视器的交互体验。
📄 2018101948461
📂 H04N1_393
👤 浙江工业大学
📅 2018-03-09
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