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本發(fā)明兼顧地學(xué)空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和模式識別理論方法，基于統(tǒng)計(jì)方法提出分割前最優(yōu)尺度分割參數(shù)自動選擇及分割后的尺度效應(yīng)評價(jià)及尺度分割參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，提高了面向?qū)ο筮b感影像信息提取和分析的精度、效率和自動化程度。

本發(fā)明公開了一種基于組合指標(biāo)的圖像分割結(jié)果定量評價(jià)方法，包括：選擇與待評測分割結(jié)果的圖像所屬類別相同的多張圖片，將這些圖片進(jìn)行分割，得到分割結(jié)果集；對上述分割結(jié)果集進(jìn)行人工主觀評價(jià)，獲取各分割結(jié)果的主觀評價(jià)結(jié)果，得到主觀評價(jià)集；對上述分割結(jié)果集進(jìn)行多指標(biāo)客觀評價(jià)，計(jì)算各分割結(jié)果的客觀評價(jià)指標(biāo)值，得到客觀評價(jià)集；用客觀評價(jià)集作為分類器的輸入，主觀評價(jià)集作為輸出，訓(xùn)練得到經(jīng)過訓(xùn)練的分類器；計(jì)算待評測圖像分割結(jié)果的客觀評價(jià)指標(biāo)值；將客觀評價(jià)指標(biāo)值輸入經(jīng)過訓(xùn)練的分類器中，得到評價(jià)結(jié)果。通過本發(fā)明方法可得到代

本項(xiàng)目研究面向成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)需求，尤其是對智能制造、公共安全場景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺，研發(fā)了一個(gè)通用性的智能中臺架構(gòu)，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識別結(jié)果實(shí)時(shí)推送、預(yù)警和報(bào)警。

本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域分割和曲面擬合的室內(nèi)定位方法， 包括：在給定目標(biāo)區(qū)域中設(shè)置 M 個(gè)信號源和 N 個(gè)參考點(diǎn)，保證每個(gè)參 考點(diǎn)能夠接受來自至少一個(gè)信號源的信號強(qiáng)度，同時(shí)記錄每個(gè)參考點(diǎn) 的二維坐標(biāo)信息，對于每個(gè)參考點(diǎn)進(jìn)行信號強(qiáng)度采樣，然后對樣本取 均值，得到第 i 個(gè)參考點(diǎn)的指紋，將給定目標(biāo)區(qū)域劃分為 K 個(gè)區(qū)域， 并根據(jù)每個(gè)區(qū)域內(nèi)的參考點(diǎn)的指紋，建立相應(yīng)的區(qū)域指紋，并存到指 紋數(shù)據(jù)庫，在每個(gè)區(qū)域內(nèi)，針對每一個(gè)信號源，利用該區(qū)域內(nèi)參考點(diǎn) 的指紋，建立一個(gè)曲面擬合函數(shù)來表示該信號源在該區(qū)域內(nèi)的信號強(qiáng) 度分布。本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有指紋定位技術(shù)中，定位性能受參考點(diǎn)粒 度的制約，定位結(jié)果只能從有限個(gè)參考點(diǎn)中提取，導(dǎo)致定位精度有限 的問題。

機(jī)械葉片特殊的動力學(xué)性能促使其在水輪機(jī)、汽輪機(jī)、航空發(fā)動 機(jī)、風(fēng)力發(fā)電機(jī)等裝備上應(yīng)用廣泛。非接觸式圖像測量與檢測已經(jīng)成 為高性能復(fù)雜機(jī)械葉片制造的發(fā)展方向，而對其圖像的分割則是后續(xù) 特征理解與分析的基礎(chǔ)。隨著我國工業(yè)化水平的提高，航空航天、水 利、電力等方面對機(jī)械葉片的質(zhì)量和數(shù)量都提出了更高的要求。當(dāng)前 圖像分割的研究成果不能有效解決復(fù)雜機(jī)械葉片圖像的分割難題，主 要是因?yàn)槠鋱D像灰度分布不均勻，并且表面的分割特征類內(nèi)模式復(fù)雜 類間易混淆。項(xiàng)目通過研

本發(fā)明公開了一種基于超聲頸動脈圖像的內(nèi)中膜自動分割方法，包括：獲取超聲頸動脈縱截面圖像，對該超聲頸動脈縱截面圖像進(jìn)行灰度歸一化處理，以得到歸一化超聲頸動脈縱截面圖像，對該歸一化超聲頸動脈縱截面圖像進(jìn)行處理，提取去噪后的歸一化超聲頸動脈縱截面圖像的特征圖，計(jì)算特征圖中每個(gè)像素點(diǎn)與其縱向相鄰像素點(diǎn)的特征值梯度，將特征值梯度分布最顯著的橫軸作為感興趣區(qū)域的中間橫軸，從中間橫軸分別向上和向下擴(kuò)展，以得到感興趣區(qū)域，獲取感興趣區(qū)域 R 的灰度梯度圖，在估計(jì)的內(nèi)中膜厚度的取值范圍內(nèi)依次取每一個(gè)整數(shù)值作為可能的內(nèi)

在用戶入廁時(shí)自動對人體相關(guān)健康指標(biāo)進(jìn)行檢測和AI分析，解決人體健康數(shù)據(jù)采集與管理的痛點(diǎn)和難點(diǎn)，突破通過智能馬桶采集和管理人體健康指標(biāo)的難題，在技術(shù)上的優(yōu)勢為：① 無需培養(yǎng)用戶習(xí)慣，將檢測過程融入日常生活；② 實(shí)現(xiàn)AI全自動檢測，無需手動操作；③ 檢測功能多元化，體脂、尿檢、便檢、尿流率、孕期指標(biāo)等一體化集成。目前該成果已獲得30多項(xiàng)知識產(chǎn)權(quán)，是國際上唯一實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)的全自動健康檢測智能馬桶，是老年、孕婦、肥胖、慢病等人群的福音。

    外形尺寸：1055*660*19950mm    容量：920L    顯示屏：7寸電容觸摸屏    層板承重：≥85kg/㎡    側(cè)板及層板：防腐材質(zhì)    門面板：無色透明    溫度檢測精度：±0.5℃    濕度檢測精度：±3%RH(25℃)    過濾器尺寸：400*370*80mm    可視型智能試劑柜優(yōu)勢一智能、安全    1、嵌入式系統(tǒng)    嵌入式系統(tǒng)“試劑柜管理系統(tǒng)V2.0”，液晶顯示，觸摸屏操作，可監(jiān)測柜內(nèi)溫濕度，空氣質(zhì)量等信息。    2、外接控制軟件    雙模式-可外接控制軟件“試劑柜控制軟件V2.0”，實(shí)現(xiàn)多柜連接管控，試劑出入庫管理，查詢試劑信息。    3、智能定位層板    產(chǎn)品需連接外接軟件，通過射頻技術(shù)精準(zhǔn)定位到每層、每個(gè)孔位，主動識別試劑信息，無需掃碼操作，多種孔位可選。    4、多柜并聯(lián)、系統(tǒng)交互    嵌入式系統(tǒng)和控制軟件可以通過WIFI功能進(jìn)行遠(yuǎn)程交互、多柜并聯(lián)，存儲空間無限擴(kuò)大，試劑信息統(tǒng)計(jì)更為便利、準(zhǔn)確，導(dǎo)出、打印各式樣報(bào)表，數(shù)據(jù)海量存儲，長久保存。    5、空氣過濾系統(tǒng)    內(nèi)置活性炭空氣過濾系統(tǒng)，有效解決化學(xué)品氣味影響實(shí)驗(yàn)員身體健康的問題。可更換的過濾材料，大風(fēng)量風(fēng)扇、保證內(nèi)部空氣每分鐘循環(huán)三次。    6、雙人雙鎖    有效解決試劑的安全管理，符合《公安部第154號令》對于易制毒、易制爆危險(xiǎn)化學(xué)品的管理要求。對于常規(guī)試劑也可方便的實(shí)現(xiàn)單人單鎖控制。    可視型智能試劑柜優(yōu)勢二經(jīng)濟(jì)、方便    1、超大的存儲容量    JPG-2000試劑柜的單柜存儲容量達(dá)到了920L，并可多柜并聯(lián)。    2、可調(diào)節(jié)層板    靈活存儲，層高調(diào)節(jié)極為方便，每層可根據(jù)需求放置不同規(guī)格的試劑瓶。    3、RFID刷卡模塊    通過刷卡及輸入密碼可方便的開關(guān)柜門，IC卡片具有多種樣式供用戶選擇，在斷電的情況下具有柜門自動鎖止功能，可通過鑰匙手動開關(guān)柜門。    4、全模具化設(shè)計(jì)    模具化設(shè)計(jì)降低了客戶采購成本，并提高了產(chǎn)品一致性及制造精度，使工件的質(zhì)量有所改善和提高，加強(qiáng)了標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)互換性，現(xiàn)場組裝方便快捷。    可視型智能試劑柜優(yōu)勢三靈活、擴(kuò)展    1、智能攝像系統(tǒng)    無人值守，可實(shí)現(xiàn)24小時(shí)全天候視頻監(jiān)控，360°無死角，硬盤存儲可達(dá)30天，并可無限擴(kuò)充。    2、UPS電源    具有斷電續(xù)航能力，符合公安部《易制爆危險(xiǎn)化學(xué)品儲存場所治安防范要求》，并可根據(jù)用戶需求定制。

2025年4月26日，中國日報(bào)網(wǎng)以《全國首家廣電視聽人工智能學(xué)院共建合作簽約儀式舉行》為題對我校進(jìn)行了報(bào)道。

本發(fā)明涉及一種基于黃金分割比例的菱形模板雙尺度圖像去噪方法。本發(fā)明的技術(shù)要點(diǎn)是采用菱形模板并進(jìn)行自適應(yīng)模板擴(kuò)充，利用參與計(jì)算的信號點(diǎn)的距離權(quán)重和灰度權(quán)重的歸一化權(quán)重進(jìn)行去噪。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是菱形模板中參與計(jì)算的所有信號點(diǎn)到中心點(diǎn)的距離方差較小，盡可能避免了距離過遠(yuǎn)的信號點(diǎn)參與濾波計(jì)算；根據(jù)噪聲密度取部分信號點(diǎn)參與計(jì)算，不僅降低了計(jì)算復(fù)雜度，而且降低了模板內(nèi)可能存在的其他噪聲及邊緣對濾波效果的影響；模板中橫向包含的像素點(diǎn)和縱向包含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)之比為1:0.618，充分利用了數(shù)學(xué)的經(jīng)典理念,也符合人的視覺習(xí)慣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明既能處理低密度噪聲，又能處理高密度噪聲，噪聲密度越高，相對效果越好。