本发明公开一种基于分割思想的物联网设备安全访问控制方法，应用于通信技术领域，针对传统网络基于角色的灵活访问控制策略和硬件保护措施，不适用于轻量级设备为主的物联网数据安全和访问控制；本发明通过初始设置或代理服务器的操作，设置基于LBlock轻量级分组密码算法，利用分割思想为物联网设备提供了更高级别的安全保护，特别是在需要高安全性和轻量级的应用场景中，使得信息得以加密，不被篡改，确保信息的机密性、完整性，确保信息安全。
📄 2024114511881
📂 H04L9_40
👤 内江师范学院, 珠海博闻教育科技发展有限公司, 四川博康达智能电子系统有限公司
📅 2024-10-17
本发明提出了一种新的上下文感知卷积神经网络的全脑三维解剖结构分割方法。该方法在卷积神经网络的卷积模块后串联一个全新的双重注意力模块。该模块通过卷积自动学习通道和空间注意力权重并分别对输入的卷积特征进行加权，再通过卷积自适应融合加权后的卷积特征，以此提高网络的分类性能。此外，本发明将图像中待分割对象所有体素为中心的图像块作为训练数据，通过完全采样充分利用有限的标注数据对其样本分布进行较为完整的学习，以此进一步提高网络的分类性能。本发明提出的方法具有分割精度高、稳定性好的优点。在10个实施例的磁共振脑图像分割中，本方法获得分割结果的平均精度达93.27％，这比当前最先进的DeepNAT方法获得分割结果的平均精度提高了3.790％。
📄 2021114832516
📂 G06T7_10
👤 重庆邮电大学
📅 2021-12-07
本发明公开了一种基于区域分割的S型排序切割路径优化方法，将排样图逐步分割成多个区域。每分割出一个区域，就进行整体和局部排序，确立单个区域的样片搜索顺序。按照搜索顺序依次对区域中的样片生成加工路径，生成的加工路径可能与其他样片产生碰撞，对发生碰撞的地方进行碰撞处理，能够有效优化切割路径。本发明在满足连续切割的工艺要求下，实现对切割路径的优化，提高海绵环刀切割机的加工效率，为企业提高生产效率。
📄 202310420116X
📂 B26D5_00
👤 南通大学
📅 2023-04-19
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
本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于自适应原型聚合网络的小样本图像分割方法，本发明提出的自适应原型聚合网络包括先验掩码生成模块、原型聚合模块以及视觉关联建模模块。将三个模块集成起来，并应用通用的解码器构建的；先验掩码生成模块生成的先验掩码提供查询对象的粗略定位；自适应原型聚合模块将支持特征、查询特征以及类语义信息；视觉关联建模模块得到视觉关联特征，弥补了一维原型向量损失的空间细节。本发明能够选择性地利用支持和查询集信息以及语义信息，为最后的特征匹配过程生成更具类特定性的原型，扩充了原型向量的表示内容，从而一定程度上缓解了因为支持和查询对象之间的类内差异造成模型性能退化的问题。
📄 2023117152176
📂 G06V10_26
👤 南京邮电大学
📅 2023-12-14
本发明公开了一种基于图像天空分割的图像去雾方法、装置和存储介质，属于图像去雾技术领域，该方法包括如下步骤：对含有天空区域的原始图像进行混合式图像预处理获得新图像，混合式图像预处理包括依次进行梯度锐化、均值滤波平滑、二次锐化、掩蔽以及相加处理；采用Ostu阙值分割算法对新图像进行图像分割处理，获得天空区域图像和非天空区域图像，分别对天空区域图像和非天空区域图像进行去雾处理，获得非天空区域去雾图像和天空区域去雾图像；利用天空区域的二值掩码和非天空区域的二值掩码，将天空区域去雾图像与非天空区域去雾图像相融合，获得最终去雾图像。本发明能够有效保持图像细节，提高图像对比度，消除天空区域色彩失真。
📄 2020113680719
📂 G06T5_00
👤 南京邮电大学
📅 2020-11-27
本发明涉及一种肺部医疗影像优化分割方法，涉及图像处理技术领域。包括以下步骤：获取肺部CT图像；获取骨骼区域和肺部区域；获取最大的气管分割程度对应的簇类个数作为分割肺部区域最优的簇类个数；利用最优的簇类个数对肺部区域进行分割获取肺部分割图；将肺部分割图与骨骼区域结合获取肺部CT图像的最优分割图像。本发明利用图像处理技术，通过对获取的肺部CT图像进行处理，得到肺部区域，根据不同聚类效果下的肺部气管分割程度得到最优分割簇类个数，进而得到最优分割图。
📄 202411155697X
📂 G06T7_11
👤 北京智想创源科技有限公司
📅 2024-08-22
本发明涉及区域分割技术领域，具体涉及一种用于外科手术的CT影像分割方法。该方法根据第二分割图像中所有分割区域的边缘不平滑情况，设定待分析肺部图像的各个种子点；在待分析肺部图像中，按照预设生长准则进行区域生长，获取每次区域生长后的各个生长区域；根据生长区域的边缘不平滑情况，获取生长区域的不平滑特征值；根据生长区域的边缘像素点的局部灰度分布不均匀情况，获取生长区域的不均匀特征值；直至所有生长区域的不平滑特征值以及不均匀特征值满足预设迭代终止条件，则所有生长区域不再进行下一次区域生长，获取目标病理分割图像。本发明通过充分考虑了病变区域的边缘特征和灰度分布特征，提高了分割出病变区域的准确性。
📄 2024111246117
📂 G06T7_11
👤 大连百首企家科技有限公司
📅 2024-08-16
本实用新型涉及分割设备技术领域，尤其涉及一种加工后玻璃条分割设备。其技术方案，包括支撑台，还包括：固定设置于支撑台底面的支撑架，所述支撑架之间转动设置有螺纹杆，所述螺纹杆的一端设置有电机；螺纹套接于螺纹杆上的连接框架，所述连接框架的两端固定连接有支撑杆，所述支撑杆上设置有用于对玻璃挤压成条的压持组件；设置于支撑台上表面两侧的支架，所述支架的上表面分别固定设置有齿条。本实用新型能够同时对玻璃的两端施加压力，将划痕后的玻璃分割成条，使玻璃受到的压力更加均匀，避免玻璃破碎，从而提升玻璃分割的质量和效率。
📄 2024216509114
📂 C03B33_03
👤 浙江匠艺水晶有限公司
📅 2024-07-12
本发明提出一种轻量级多尺度特征融合的实时图像语义分割方法，包括：构建包括初始化模块、分离‑提取‑合并瓶颈模块、分区‑融合通道注意力模块、特征融合模块和多尺度注意力解码器的图像语义分割网络。通过图像语义分割网络提取待处理图像初始特征图的多尺度特征，得到多尺度特征图；提取并融合初始特征图的全局通道信息和局部通道信息，得到通道信息特征图；将多尺度特征图、通道信息特征图和原始的待处理图像进行特征融合，得到融合特征图；基于融合特征图进行图像精度恢复，得到图像语义分割结果。本发明能够在参数量相对较小的轻量级图像语义分割网络模型中保证模型的精度和准确率，提高模型的推理速度，实现图像的实时语义分割。
📄 2022103653786
📂 G06T7_11
👤 暨南大学
📅 2022-04-08
柿子坊 · 知识产权运营
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