一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法

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一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法
申请号:CN202411899091
申请日期:2024-12-23
公开号:CN119360283B
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
一种基于安全性关键术野的连续化分级评分方法,涉及图像处理技术领域,包括获取手术视频流,并预处理视频流;设定连续评分区间;基于深度神经网络,构建并训练出离散评分预测模型;基于深度神经网络,构建并训练出深度语义分割模型;采用激活区域特征比值计算法,基于连续评分区间,计算离散评分预测模型的激活特征数量,计算深度语义分割模型的评分区域像素数量,以及计算激活特征数量和评分区域像素数量的比值;计算比值的加权和,得到最终连续评分;对最终连续评分进行平滑处理并输出;能够为腹腔镜手术提供更为细化、实时的安全性反馈。
技术关键词
评分预测模型 语义分割模型 评分方法 深度神经网络 预处理视频流 像素 腹腔镜手术 视频帧 图像处理技术 神经网络模型 计算方法 端点 视野
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网络安全态势评估模型 网络安全攻击 网络安全态势预测 多维时序数据 深度神经网络
视野 多尺度特征 障碍物 语义特征 矩阵
病害识别方法 多光谱特征 多模态特征 时序特征 图像
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