本发明提供一种带有光源的数字病理图像扫描仪，包括弧形壳体、控制器以及物镜机构，弧形壳体底部设有机架，机架上设有第一丝杆，第一丝杆上设有第一移动块，第一移动块上设有清扫机构以及清扫机构，可同时驱动玻片移动并对玻片上下表面进行清洁，弧形壳体一侧设有入口，弧形壳体内壁滑动设有用于封闭入口的U形架，隔板底面依次设有第一电推杆、第二电推杆以及移动机构，第一电推杆连接有风罩，第二电推杆连接有静电吸头，移动机构底部连接有物镜机构。本发明采用清扫机构以及清洁机构确保输送到扫描仪物镜处的病理组织玻片表面干净无灰尘且靠近物镜的玻片上表面不带静电荷，保持物镜的清洁，从而减少扫描仪物镜的清洁周期并改善扫描的图像质量。
📄 2024113184276
📂 G01N21_84
👤 杭州倍康科技有限公司
📅 2024-09-20
本发明公开了一种注意力机制增强的图像超分辨率重建方法，包括构建卷积神经网络、训练神经网络、首部特征抽取模块对原始图像进行特征抽取、各个滤性特征抽取模块依次进行特征提取操作、将后级特征图输入上采样模块，上采样模块重建并输出分辨率大于原始图像的重建图像等步骤。两个空间校准模块互相配合互补，使得滤性特征抽取模块对不同类型的特征信息都具有比较精准的抽取能力；多个滤性特征抽取模块沿着网络的深度方向首尾连接，最终达到过滤消除不同层级中重复图像信息的效果，后级特征图中保留更多的有效图像信息，有利于在高分辨率图像中重建出高频细节特征。
📄 2022108123841
📂 G06T3_40
👤 四川轻化工大学
📅 2022-07-11
本发明提供了一种基于输出电压矢量图像的三电平逆变器故障诊断方法，涉及电力电子设备状态监测与故障诊断技术领域，该方法包括：由逆变器主控微控制器实时采集三相输出电压信号，经滤波、归一化及克拉克变换后得到两相静止坐标系下的电压矢量序列；设定短时分析窗口，将窗口内的连续矢量序列通过坐标映射、双线性插值与灰度化处理，生成表征电压矢量瞬时运动轨迹形态的二维灰度图像；利用微控制器内部集成的专用轻量化卷积神经网络模型加载并执行预先经过低比特量化的轻量化卷积神经网络模型，对所述轨迹图像进行实时推理与故障模式匹配；模型通过硬件中断将微秒级诊断结果反馈至主处理器核，以触发即时保护或容错控制。
📄 2026101392332
📂 G06F18_2415
👤 华侨大学
📅 2026-02-02
本发明涉及图像分类领域，特别涉及一种基于CGAN‑MAML‑ResNet的少样本图像分类方法，包括：获取原始图像，构建并训练CGAN模型，使用训练好的CGAN模型生成样本图像；将样本图像与原始图像共同构成的数据集划分为训练集与测试集，构建多个分类元任务；将训练集输入到ResNet18模型中进行训练，得到训练结束后ResNet18模型的每层特征参数；构建并优化改进的ResNet18模型，获得模型的最优参数；根据最优参数对目标分类任务进行训练，得到分类结果。本发明所述方法具有准确性高、泛化能力强的优点。
📄 2024117392850
📂 G06V10_764
👤 重庆邮电大学
📅 2024-11-29
本发明涉及一种基于深度学习的内窥镜烟雾图像分类方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：挑选腹腔镜图像，将其中一部分图像进行渲染得到有雾数据集，与未渲染的无雾数据集共同作为训练集和测试集，在训练集和测试集的无雾和有雾图像的比例为4:1；S2：在Poolformer网络基础上改进，将token mixer部分替换为类似ConvNext的多路分支结构作为训练网络，利用训练集进行训练；S3：在预测训练时将ConvNext Block转化成类似RepVgg的单路结构RepConvNext Block进行预测；S4：输入图像经过级联网络输出烟雾类别的概率值，通过概率值确认疑似烟雾图像类别。
📄 2023100762610
📂 G06V10_764
👤 重庆邮电大学
📅 2023-01-18
本发明公开了一种融合多尺度残差注意力的医学图像分割方法，步骤是：对采集的数据集预处理后进行训练集、验证集、测试集划分；数据增强，在训练过程中采用0.5的概率对数据进行随机垂直翻转、随机水平翻转和随机旋转；构建多尺度残差注意力网络，在编码器部分，网络减少双卷积中间部分的通道数，适度减小网络参数；在解码器设计多尺度残差注意力模块来捕捉不同尺度下医学图像的细节特征，提高图像特征图的利用率，缓解由于网络过深引起的梯度消失问题和退化问题，进一步提高网络的稳定性；在测试集测试模型，得到模型的分割结果。本发明解决了医学图像目标区域与背景边界模糊的问题，能够在提高图像分割精度的同时有效减少网络的参数量。
📄 2023102139588
📂 G06T7_00
👤 江苏科技大学
📅 2023-03-08
本发明公开了一种深度注意力网络的胎儿小脑超声图像分割方法，包括如下步骤：首先将胎儿超声数据集按照4:1的比例随机划分为训练集和测试集，对胎儿超声数据集进行预处理；然后搭建DA‑Net网络模型，构造一个六层的U形网络，将残差级联块和改进的三重注意力模块封装成一个复合模块嵌入到网络的编码器和解码器中，用来进行有效特征提取；接下来，在训练集上采用像素位置感知损失来训练网络模型；最后，在测试集上测试模型，根据测试的结果，选择出性能最优的模型为最终模型；使用该模型进行胎儿小脑超声图像分割。本发明利用一个深度注意力网络DA‑Net，能够准确实现胎儿小脑超声图像的定位与分割，获得了较好的分割性能和鲁棒性。
📄 2023107247841
📂 G06T7_10
👤 江苏科技大学
📅 2023-06-19
本发明公开了一种具有动态耦合和符号图的切换复杂网络二分同步方法，属于复杂网络同步技术领域，解决了节点耦合表现动态行为的情况下,具有合作‑竞争交互关系和系统参数切换的复杂网络二分同步技术问题，其技术方案包括如下步骤：首先建立具有动态耦合和符号图的切换复杂网络的系统模型；然后设计切换复杂网络的控制器；再构建切换复杂网络和目标节点之间的误差系统；建立具有动态耦合和符号图的切换复杂网络的二分同步条件，得到控制器增益。本发明的有益效果为：中节点间合作与竞争关系共存，节点耦合表现动态行为，系统参数发生切换，在误差系统均方渐近稳定的意义下，设计控制器以实现具有动态耦合和符号图的切换复杂网络的二分同步。
📄 2024102059681
📂 H04J3_06
👤 南通大学
📅 2024-02-26
本发明涉及视觉重建技术领域，公开了基于人脑fMRI重建视觉刺激图像的方法及系统，方法包括获取fMRI数据集，从fMRI数据集中提取fMRI体素数据进行patch遮罩，对fMRI体素数据的空间冗余进行稀疏编码处理，得到体素小块；体素小块通过一维卷积层转化成嵌入token，并随机遮罩至编码器中，在编码器的末端添加掩码符号、位置嵌入、patch编码，线性投影转化为解码器的嵌入空间，得到fMRI的潜在特征；获取fMRI对应的图像和文本数据集，在fMRI图像和文本数据集中利用训练好的CLIP模型提取CLIP的视觉和文本特征，对CLIP的视觉特征进行解码，得到初步图像；通过自编码器进行编码，利用fMRI的潜在特征和CLIP的文本特征通过线性插值混合，得到像素重建，实现了结构清晰的初步重建图像的快速生成。
📄 2024105594353
📂 G06T11_00
👤 南京邮电大学
📅 2024-05-08
本发明公开一种基于多次重排序的多级语义图像检索方法，将查询图像p和待查询图像G输入多级语义图像检索模型中，得到所有图像的特征向量；计算p和G的欧氏距离，根据欧氏距离的大小对p进行排序得到原始排序结果；对每个语义级别，基于原始排序结果得到k‑互近邻集合，计算p和G的杰卡德距离，将欧氏距离和杰卡德距离加权得到每个语义级别的加权距离；选取每个语义级别相对应语义距离排序在前的图像形成重排序队列，判断当前语义级别重排序队列中的图像是否出现在之前的语义级别重排序队列中，来计算最终检索距离，根据最终检索距离的大小再计算多级语义图像重排序结果。本发明通过识别图像的多级别语义，有效提高检索结果的准确性。
📄 2024105239652
📂 G06F16_532
👤 南京邮电大学
📅 2024-04-29
本发明公开了一种基于CNN‑Transformer并行编码器的医学图像分割方法，包括如下步骤：使用卷积神经网络捕捉到局部信息，Transformer捕捉到远程全局信息；通过特征筛选，调整注意力的分布和去除无用信息；通过双层融合模块融合多尺度特征并输出。本发明通过卷积神经网络和Transformer的混合架构，能够提取到多尺度、更丰富的信息，从而显著提升医学图像分割的精度。
📄 2024104623772
📂 G06T7_10
👤 南京邮电大学
📅 2024-04-17
本发明提出一种基于图像引导视频编辑的文本生成视频方法，该方法包括：获取生成目标视频的基础文本，利用文本分析模块对基础文本进行多个角度语义分析，生成多维度的文本特征向量；利用文本特征向量和微调的文本生成图像模型生成基础图像；利用文本特征向量和现有的文本生成视频模型生成基础视频；将基础图像、基础视频以及基础文本作为输入，通过图像和文本引导视频编辑，生成目标视频。本发明同时利用文本生成图像高质量高分辨率的优点以及文本生成视频优秀的时间建模，通过高质量的图像和文本引导视频编辑，实现文本生成高质量高分辨率视频。
📄 202410446159X
📂 G06F30_27
👤 南京邮电大学
📅 2024-04-15
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