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视觉图像处理实验系统
睿景时代（大连）科技有限公司
2021-12-16
图像定位主机AT2018
产品详细介绍
多人面部识别
采用多人面部识别技术，可实现学生定位、教师跟踪和板书识别等多种教学场景的拍摄。
无需定位摄像头
高集成一体化，无需采用任何定位摄像头，识别率高出市场同类产品30%以上。
身高自适应系统
可以根据师生的身高，使用人脸检测技术，达到身高自适应。
板书伴随式跟踪
可根据教师书写板书位置，板书摄像机进行伴随式跟踪。突出教师书写重点，并且自动适应长黑板及推拉式黑板；采用肤色识别算法，自动屏蔽因转身等因素造成的板书识别，提高板书跟踪的鲁棒性。
景别全自动切换
配合导播规则，可实现教学过程全自动五机位景别智能切换。无限接近专业人工拍摄手法，杜绝摄像机的转动、变焦等垃圾镜头。
零配件自动跟踪
整套系统无需借助其他配件来实现跟踪效果，环境光源自适应，教师在授课时候始终处在图像跟踪定位范围内，保证图像跟踪。
北京翰博尔信息技术股份有限公司
2021-08-23
一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统
本发明公开了一种基于图像分层增强的图像去雾方法及系统，方法包括以下步骤：S1、估测原始图像的大气光值 A；S2、结合所述大气光值构造两层半逆图像，对两层半逆图像进行线性对比度增强；S3、计算原始图像和增强后的半逆图像在 CIE-LCH 空间 H 通道的绝对差值，根据所述绝对差值确定增强后的半逆图像的权值分布，根据所述权值分布将两层增强后的半逆图像进行融合；S4、对融合后的图像进一步线性增强，获得最终的对比度增强的去雾
华中科技大学
2021-04-14
一种电力线通信系统的噪声预测方法
成果描述：本发明申请要解决的问题是，改进预测技术，提高预测准确度。本专利利用高阶马尔科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一种改进，即高阶HM-gMTD模型，并通过EM算法给出相应的参数估计方法和相应的计算方法，并能够快速进行参数估计，以提高模型预测的准确度。市场前景分析：预测模型的发展在人类的经济生活方面发挥着重要的作用，尤其是马尔科夫模型，几乎在各个领域都有着非常广泛的应用。本发明着重混合转移分布模型与高阶隐马尔科夫模型的巧妙结合，构造出高阶HM-gMTD模型，然后运用EM算法，对新模型实现了主要参数的求解。最后为了衡量一个模型的好坏和对不同的模型进行比较，我们选择准则函数。模型比较的最佳准则函数，既考虑到模型对原始数据的拟合程度，又兼顾模型中所包含的待定参数的个数，并且对二者做出合理的权衡。与同类成果相比的优势分析：本发明主要是针对HM-gMTD模型的进一步改进，提出一个高阶HM-gMTD模型，使其在降低计算的复杂度的同时，提高预测的准确性。
电子科技大学
2021-04-10
低散斑噪声光学相干层析成像（OCT）系统
本成果利用光学斩波器改变样品光空间分布来抑制OCT图像中的制散斑噪声。优势如下：光学斩波器改变样品光空间分布所带来不同散斑噪声模式的潜在数量非常多，足够满足任何实际应用中的要求。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、技术分析
OCT作为一种利用相干光的干涉来实现对生物组织或工业产品成像的技术，不可避免地会出现散斑噪声现象。散斑作为一种噪声存在于OCT图像中，具体表现为强度较高的随机信号，这类散斑会降低图像的分辨率和对比度，严重影响到了成像的质量和后期对图像进行定量分析的准确性。散斑噪声会降低图像信噪比，掩盖图像细节，使得OCT图像中原本连续清晰的组织结构变得具有较强颗粒感，导致难以分辨，对后续的图像处理、识别等操作带来不良影响。同时，它也限制了OCT系统对疾病诊断或工业检测的能力。因此抑制OCT系统中的散斑噪声对提高OCT成像质量、临床诊断准确率和工业质检具有重要意义。
针对传统OCT所存在的问题，本成果独辟蹊径，利用光学斩波器改变样品光空间分布来抑制OCT图像中的制散斑噪声。优势如下：光学斩波器改变样品光空间分布所带来不同散斑噪声模式的潜在数量非常多，足够满足任何实际应用中的要求。此外，光学斩波器的结构简单、成本很低，便于实用化。而且，散斑噪声抑制效果对光学斩波器所处位置以及转速的波动极不敏感，将其加入到样品光路中任意位置均可。因此其对系统稳定性要求也低，使用灵活，可适应于长时间、非稳定的工作条件。
北京理工大学
2022-08-17
一种电力线通信系统的噪声预测方法
本发明申请要解决的问题是，改进预测技术，提高预测准确度。本专利利用高阶马尔科夫模型的原理提出HM-gMTD模型的一种改进，即高阶HM-gMTD模型，并通过EM算法给出相应的参数估计方法和相应的计算方法，并能够快速进行参数估计，以提高模型预测的准确度。
电子科技大学
2015-01-14
双光学放大倍率图像采集装置及图像采集控制处理系统
通过采用两个不同光学放大倍率图像采集系统，进行巧妙的光路切换，实现了针对检测对象变换图像分辨率的要求，有效解决了高密度PCB检测速度和微小元件检测准确度的矛盾，破解了长期困扰自动光学检测技术领域共性技术难题；应用企业已累计生产销售682台套，用户已达到300多家，部分产品出口到了欧盟、东南亚等国家和地区，打破了相关高端设备一直被国外设备垄断的局面，有效促进了行业的技术进步。
华南理工大学
2021-04-14
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10