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上海交通大学医学院附属第九人民医院刘剑楠获国家专利权

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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属第九人民医院申请的专利一种两阶段新冠肺炎抗原检测结果判别的方法与设备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:CN114863113B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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:202210652583.0,技术领域涉及:G06V10/764;该发明授权一种两阶段新冠肺炎抗原检测结果判别的方法与设备是由刘剑楠;翟广涛;张智超;贾隽设计研发完成,并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

一种两阶段新冠肺炎抗原检测结果判别的方法与设备在说明书摘要公布了:本发明公开了一种两阶段新冠肺炎抗原检测结果判别的方法与设备,涉及图像处理领域,尤其涉及图像处理技术在新冠肺炎COVID‑19疫情防控领域的应用,所述方法包括以下步骤:步骤1、从目标图片中获取若干记录有检测结果的四边形区域,并使用透视变换方法对所述四边形区域进行视角调整,得到对应数量的矩形区域;步骤2、使用基于深度度量学习的分类网络对所述矩形区域进行识别,得到检测结果。本发明使用基于对的深度度量学习方法,将样本组对,度量样本之间的相似性,促使同类样本相互靠近,不同类别样本相互分离,从实例级别对细粒度图像进行处理。通过在细粒度图像检索算法中加入记忆存储模块进行优化帮助提升尾类样本的识别准确率。

本发明授权一种两阶段新冠肺炎抗原检测结果判别的方法与设备在权利要求书中公布了:1.一种两阶段新冠肺炎抗原检测结果判别的方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤: 步骤1、从目标图片中获取若干记录有检测结果的四边形区域,并使用透视变换方法对所述四边形区域进行视角调整,得到对应数量的矩形区域; 步骤2、使用基于深度度量学习的分类网络对所述矩形区域进行识别,得到检测结果; 其中, 所述步骤1包括以下子步骤: 步骤1.1、采用不规则四边形检测器确定记录有检测结果的所述四边形区域的四个顶点的坐标,记为:,其中,所述不规则四边形检测器使用网络作为基础框架,将所述网络的输出格式由矩形的检测框改进为可识别四边形的检测框,所述网络使用三种不同尺度的网格划分特征图,所述网格划分特征图中的每一个网格对应的预测值有9个,分别是,其中,是所述四边形区域的四个顶点的坐标,s代表所述四边形区域的边界框中存在目标的概率; 步骤1.2、使用所述透视变换方法对所述四边形区域进行视角调整,得到对应数量的所述矩形区域,所述矩形区域的坐标记为:; 其中, 所述网络的损失函数包括定位损失和置信度损失; 所述定位损失为: 其中,为所述网格划分特征图的边长,为每个所述网格的数量,代表第个所述网格的第个预测的所述四边形区域的第个角点的坐标信息;是对应的真实标签;代表第个所述网格的第个预测的所述四边形区域中存在目标,代表第个所述网格的第个预测的所述四边形区域中不存在目标; 所述置信度损失为: 其中,为所述网格划分特征图的边长,为每个所述网格的数量,代表第个所述网格的第个中存在目标的置信度,为对应的真实标签,代表第个所述网格的第个预测的所述四边形区域中存在目标,代表第个所述网格的第个预测的所述四边形区域中不存在目标,为超参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学医学院附属第九人民医院,其通讯地址为:200011 上海市黄浦区制造局路639号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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