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1. 发明授权

CN114742989B 一种垃圾种类识别方法、装置、计算机设备及存储介质有权
公开(公告)号：CN114742989B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210316855.X
申请日：2022-03-28
申请人：香港中文大学（深圳）
发明人：韩晓光 , 熊张洋 , 崔曙光
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要：本申请实施例属于计算机视觉处理技术领域，涉及一种基于X光的垃圾目标识别方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请基于由易到难的分解策略，能够高效的提取X光图片中的边缘信息，并有效的解决X光垃圾图像下各类目标间重叠遮挡导致的漏检与误检问题，可实现在不拆开垃圾袋情况下识别袋中各类垃圾，并提高X光图像的识别准确率。

2. 发明公开

CN117710317A 检测模型的训练方法及检测方法有权
公开(公告)号：CN117710317A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311726223.1
申请日：2023-12-13
申请人：香港中文大学(深圳) , 深圳市大数据研究院
发明人：石鲁越 , 刘周 , 万翔 , 韩晓光
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/92 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要：本发明提供一种检测模型的训练方法及检测方法，涉及医学影像处理技术领域，包括：获取若干个训练图像样本，并对所述训练图像样本进行预处理；针对任一训练图像样本：将预处理后的训练图像样本输入至初始检测模型中的编码模块中，以提取得到多个不同尺度的深度特征图；分别对所述不同尺度的深度特征图进行特征增强处理，得到不同尺度的增强特征图；将所述不同尺度的深度特征图和增强特征图输入至所述初始检测模型中的解码模块中，得到所述训练图像样本对应的检测结果；基于各所述训练图像样本的检测结果，对所述初始检测模型进行迭代训练，得到目标检测模型。本发明实现了在确保检测的准确性的同时，降低模型训练的复杂度。

3. 发明公开

CN117132492A 基于多视图深度卷积网络的CT图像噪声抑制方法及系统无效
公开(公告)号：CN117132492A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311084628.X
申请日：2023-08-24
申请人：香港中文大学(深圳) , 深圳市大数据研究院
发明人：刘云碧 , 刘周 , 万翔 , 韩晓光
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0475 , G06N3/045
摘要：本发明公开了一种基于多视图深度卷积网络的CT图像噪声抑制方法及系统，将高低剂量的CT体数据划分为轴状面、矢状面和冠状面三个视图的切片图像，构建基于CycleGAN网络的无监督模型，从将不同视角的无监督深度去噪模型分别对对应的训练集切片图像进行处理并重新按方向堆叠为体数据，再将三个模型预测的训练体数据重新统一划分为轴向切片数据，得到包含多个视角信息的轴向切片预测图像。将包含多个视角信息的轴向切片预测图像融合得到可靠的轴向伪CT切片数据，联合真实的轴向切片训练数据，重新训练基于多视图信息监督的CycleGAN去噪模型，得到鲁棒的低剂量CT去噪模型。

4. 发明公开

CN111738186A 目标定位方法、装置、电子设备及可读存储介质有权
公开(公告)号：CN111738186A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010601619.3
申请日：2020-06-28
申请人：香港中文大学(深圳) , 深圳市大数据研究院
发明人：韩晓光 , 张轩烨 , 吴毓双 , 崔曙光
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/46 , G06K9/62
摘要：本公开实施例公开了一种目标定位方法、装置、电子设备及可读存储介质，该目标定位方法包括：通过图像着色子任务训练语言特征提取模型；通过文本补全子任务训练图像特征提取模型；获取行人图像和目标行人的语言描述信息；通过所述语言特征提取模型，确定所述目标行人的语言描述信息的语言特征；通过所述图像特征提取模型，确定所述行人图像的图像特征；确定所述语言特征与所述图像特征之间的相似度，以便定位与所述语言描述信息匹配的行人图像。根据本公开实施例，基于图像着色和文本补全的对偶子任务进行特征表示学习，能够显式地提取图片和描述中细粒度的关键信息，有利于建立图片和描述间对应关系，提高图像检索的准确率。

5. 发明授权

CN117710317B 检测模型的训练方法及检测方法有权
公开(公告)号：CN117710317B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311726223.1
申请日：2023-12-13
申请人：香港中文大学（深圳） , 深圳市大数据研究院
发明人：石鲁越 , 刘周 , 万翔 , 韩晓光
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/92 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要：本发明提供一种检测模型的训练方法及检测方法，涉及医学影像处理技术领域，包括：获取若干个训练图像样本，并对所述训练图像样本进行预处理；针对任一训练图像样本：将预处理后的训练图像样本输入至初始检测模型中的编码模块中，以提取得到多个不同尺度的深度特征图；分别对所述不同尺度的深度特征图进行特征增强处理，得到不同尺度的增强特征图；将所述不同尺度的深度特征图和增强特征图输入至所述初始检测模型中的解码模块中，得到所述训练图像样本对应的检测结果；基于各所述训练图像样本的检测结果，对所述初始检测模型进行迭代训练，得到目标检测模型。本发明实现了在确保检测的准确性的同时，降低模型训练的复杂度。

6. 发明公开

CN114742989A 一种垃圾种类识别方法、装置、计算机设备及存储介质有权
公开(公告)号：CN114742989A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210316855.X
申请日：2022-03-28
申请人：香港中文大学(深圳)
发明人：韩晓光 , 熊张洋 , 崔曙光
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本申请实施例属于计算机视觉处理技术领域，涉及一种基于X光的垃圾目标识别方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请基于由易到难的分解策略，能够高效的提取X光图片中的边缘信息，并有效的解决X光垃圾图像下各类目标间重叠遮挡导致的漏检与误检问题，可实现在不拆开垃圾袋情况下识别袋中各类垃圾，并提高X光图像的识别准确率。

7. 发明公开

CN114693671A 基于深度学习的肺结节半自动分割方法、装置、设备及介质有权
公开(公告)号：CN114693671A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210443111.4
申请日：2022-04-25
申请人：香港中文大学(深圳)
发明人：韩晓光 , 石鲁越 , 刘周 , 王昌淼 , 李丽 , 罗虹虹 , 罗德红 , 于振涛
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/25 , G06V10/82
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的肺结节半自动分割方法、装置、设备及介质，通过结合二维和三维的半自动肺结节分割网络，对医学影像进行二维分割和三维分割，基于每层的二维分割结果，以及三维分割结果，确定实际的三维分割结果，通过二维分割网络可以更好的学习全局图像的全局信息，通过三维分割网络可以更好的学习肺结节三维特征，有效解决了单独使用二维分割网络无法很好地利用三维特征，以及单独使用三维分割网络无法很好地利用全局信息，并且结合了用户先验信息，有效解决了在不具备目标大小的先验条件下无法选择很好的裁切方法的问题，并通过多分支联合训练的方式有效地提升分割性能，解决了全自动方法中存在的假阳性问题。

8. 发明授权

CN111738186B 目标定位方法、装置、电子设备及可读存储介质有权
公开(公告)号：CN111738186B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010601619.3
申请日：2020-06-28
申请人：香港中文大学(深圳) , 深圳市大数据研究院
发明人：韩晓光 , 张轩烨 , 吴毓双 , 崔曙光
IPC分类号： G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/74
摘要：本公开实施例公开了一种目标定位方法、装置、电子设备及可读存储介质，该目标定位方法包括：通过图像着色子任务训练语言特征提取模型；通过文本补全子任务训练图像特征提取模型；获取行人图像和目标行人的语言描述信息；通过所述语言特征提取模型，确定所述目标行人的语言描述信息的语言特征；通过所述图像特征提取模型，确定所述行人图像的图像特征；确定所述语言特征与所述图像特征之间的相似度，以便定位与所述语言描述信息匹配的行人图像。根据本公开实施例，基于图像着色和文本补全的对偶子任务进行特征表示学习，能够显式地提取图片和描述中细粒度的关键信息，有利于建立图片和描述间对应关系，提高图像检索的准确率。(56)对比文件CN 111339812 A,2020.06.26JP 2015216521 A,2015.12.03US 2019108411 A1,2019.04.11US 2019377751 A1,2019.12.12WO 2015085757 A1,2015.06.18WO 2017210949 A1,2017.12.14WO 2020107813 A1,2020.06.04Surbhi Aggarwal等“.Text-based PersonSearch Via Attribute-aided Matching”.《IEEE/CVF Winter Conference onApplications of Computer Vision》.2020,第2617-2625页.Ying Zhang等“.Deep cross-modalprojection learning for image-textmatching”《.In Proceedings of the EuropeanConference on Computer Vision》.2018,第686-701页.Hyunsu Kim等“.Tag2pix:Line artcolorization using text tag with secatand changing loss”《.In Proceedings onfthe IEEE/CVF International Conference onComputer Vision》.2019,第9056-9065页.吴毓双等“.基于一般化斜投影的异策略时序差分学习算法”《.南京大学学报(自然科学)》.2017,第53卷(第6期),第1052-1062页.罗佳等.“生成式对抗网络研究综述”《.仪器仪表学报》.2019,第40卷(第3期),第74-84页.毛志强等“.基于双流卷积与双中心loss的行为识别研究”《.微电子学与计算机》.2019,第36卷(第3期),第96-100页.

9. 发明公开

CN115830428A 降水临近预测图像生成方法、系统、电子装置和存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN115830428A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211559910.4
申请日：2022-12-06
申请人：香港中文大学(深圳) , 深圳市气象局(深圳市气象台)
发明人：陈训来 , 韩晓光 , 王明洁 , 宁述亮 , 陈元昭 , 兰孟城 , 王蕊 , 朱海瑞 , 陈潜 , 崔曙光
IPC分类号： G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要：本发明公开了一种降水临近预测图像生成方法、系统、电子装置和存储介质，涉及天气预测技术领域，方法包括：获取m帧需要降水临近预测的待预测图像；对所有待预测图像进行下采样，得到图像特征，并对所有待预测图像进行时间位置编码，得到第一编码信息；将所有的图像特征和第一编码信息进行编码，得到第二编码信息；对m帧待预测图像的时刻T＝[m+1,m+2,…m+n]共n个时间点进行编码，得到第三编码信息；对第二编码信息及第三编码信息进行解码，得到解码的n张图像，解码得到的图像数量与时间点的数量相同；对解码的n张图像进行上采样，得到n帧降水临近预测图像。

10. 发明公开

CN115115805A 三维重建模型的训练方法、装置、设备及存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN115115805A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210869094.0
申请日：2022-07-21
申请人：深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 香港中文大学(深圳)
发明人：熊张洋 , 康頔 , 者雪飞 , 暴林超 , 韩晓光
IPC分类号： G06T17/20 , G06T17/00 , G06V10/774 , G06T3/40 , G06T7/50 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要：本申请公开了一种三维重建模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取多个训练图像以及各个训练图像对应的三维重建标签；其中，多个训练图像包括至少一个真实训练图像和至少一个合成训练图像，真实训练图像是指对真实的目标对象进行拍摄得到的图像，合成训练图像是指根据合成的目标对象的三维模型生成的图像；通过三维重建模型根据训练图像，得到训练图像对应的三维重建信息，三维重建信息用于确定训练图像中的目标对象在三维空间中的三维几何构型；根据训练图像对应的三维重建信息和三维重建标签，对三维重建模型进行训练。通过真实图像和合成图像进行训练，有助于提高三维重建模型的泛化性和保真性。

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