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[专利] 发明专利 CN201811633166.1
北京化工大学 2019-04-26
摘要:本发明公开了一种基于DC‑SPP‑YOLO的图像目标检测方法,首先利用数据增强方法对训练图像样本进行预处理并构建训练样本集,采用k‑means聚类算法选取用于目标边界框预测的先验候选框;然后将YOLOv2模型的卷积层连接方式由逐层连接改进为密集连接,同时在卷积模块与目标检测层之间引入空间金字塔池化,建立DC‑SPP‑YOLO目标检测模型;最后以预测值与真实值之间的误差平方和构建损失函数,迭代更新模型权重参数使得损失函数收敛,获得DC‑SPP‑YOLO模型并用于目标检测。本发明考虑了加深卷积网络引起的“梯度消失”和YOLOv2模型未充分使用多尺度局部区域特征,构建了基于卷积层密集连接和空间金字塔池化改进的DC‑SPP‑YOLO目标检测模型,提高了目标检测精度。
[专利] 发明专利 CN201810471897.4
北京化工大学 2018-11-02
摘要:本发明公开了一种基于DWPSO算法的眼科OCT设备横向分辨率检测方法,属于医用光学检测领域。本方法首先利用光束空间传输特性,建立眼科OCT设备光束光强分布模型;然后对光束光斑边缘特征提取并进行椭圆拟合,将拟合参数作为参考参数,确定DWPSO算法寻优空间,通过引入动态权重因子调整DWPSO算法粒子更新速度,进而利用DWPSO算法辨识光束光强分布模型光束宽度参数;最后采用最小二乘算法拟合光束宽度并获得光束发散角,进而计算获得眼科OCT设备横向分辨率。本方法利用DWPSO算法对眼科OCT设备光束光强分布模型参数辨识,有效减小光斑干涉条纹对横向分辨率检测精度的影响,具有较高的横向分辨率检测精度。
[专利] 发明专利 CN201810471896.X
北京化工大学 2018-11-02
摘要:本发明公开了一种改进NAS‑RIF的OCT图像盲复原方法,属于视觉检测领域。本发明应用GNLDF算法对OCT图像预处理,并采用基于泊松分布的最小误差阈值估计OCT图像的目标支持域;通过引入OCT估计图像的梯度信息,构建基于ATV正则化的改进代价函数,采用分裂Bregman迭代算法优化改进代价函数,进而调整FIR滤波器系数,使投影图像不断接近真实图像,实现OCT图像的盲复原。本方法充分利用了OCT估计图像的梯度信息,通过构建的改进代价函数,有效提高了NAS‑RIF方法在OCT图像盲复原过程中的噪声鲁棒性,且能够保留图像的细节信息,获得了结构清晰、边缘明显的高信噪比OCT复原图像。
[硕士论文] 黄展超
控制科学与工程 北京化工大学 2019(学位年度)
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