上海工程技术大学赵晓丽获国家专利权
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龙图腾网获悉上海工程技术大学申请的专利一种时空特征融合的眼震视频分类方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115482408B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210914347.1,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权一种时空特征融合的眼震视频分类方法及系统是由赵晓丽;周浩军;方志军设计研发完成,并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种时空特征融合的眼震视频分类方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种时空特征融合的眼震视频分类方法及系统,属于医学图像处理的视频分类技术领域。包括对眼震视频进行编码映射,通过SpatialTransformer模块和TemporalTransformer模块得到空间维度特征和时间维度特征;将其通过时空特征融合模块,得到融合的时空特征;然后输入所述Temporal‑SpatialTransformer继续进行特征提取,获得特征图;最后通过全连接层和分类函数得到分类结果。本发明采用了一种新颖的时空特征融合Transformer框架,无需进行手工特征提取,能够很好地对眼震视频进行特征提取,提高了分类的精度。
本发明授权一种时空特征融合的眼震视频分类方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种时空特征融合的眼震视频分类方法,其特征在于,该分类方法具体包括如下步骤: 1获取眼震视频信息,构建包括SpatialTransformer模块、TemporalTransformer模块,时空特征融合模块和Temporal-SpatialTransformer模块的眼震视频分类模型; 2对所述视频信息分别进行编码映射,通过所述SpatialTransformer模块和TemporalTransformer模块得到空间维度特征和时间维度特征; 3将所述空间维度特征和时间维度特征通过所述时空特征融合模块,得到融合的时空特征; 所述时空特征融合模块包括:Piont-Wise卷积模块、GeLu激活函数模块及Sigmoid激活函数模块;具体过程包括: 3.1将所述空间维度特征和时间维度特征分别输入所述Piont-Wise卷积模块进行一次线性变换; 3.2将所述线性变换结果分别通过所述GeLu激活函数模块对其进行非线性激活; 3.3所述非线性激活结果分别再通过所述Piont-Wise卷积模块进行一次线性变换; 3.4将两个所述线性变换结果相加后,经由所述Sigmoid激活函数得到注意力权重图; 在注意力权重图的计算阶段引入一个随网络训练而变化的相对位置表征编码,计算公式如下: 其中:PEK代表可训练的相对位置表征编码在经过相对位置索引后的结果; 3.5将所述注意力权重图分别与所述空间维度特征和时间维度特征相乘,得到经过重标定后的特征,最后进行相加后得到所述融合后的时空特征; 4将所述融合的时空特征输入所述Temporal-SpatialTransformer继续进行特征提取,获得特征图; 5将所述特征图通过全连接层和分类函数得到分类结果; 6基于该分类结果和真实标签,通过损失函数约束,以迭代训练所述眼震视频分类模型,直到损失函数收敛或达到预设迭代次数,保存当前眼震视频分类模型作为最终识别模型; 7将待分类眼震视频信息输入所述最终识别模型,得到该待分类眼震视频信息的类别。
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