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申请/专利权人：大连医科大学附属第一医院
摘要：本发明提供一种基于多模态融合的慢性创面识别系统、方法、设备及介质，具体涉及图像处理技术领域，通过识别模块采用激光相机、RGB相机和红外相机扫描待识别慢性创面，分别得到待识别慢性创面的3D点云数据、RGB图像和红外图像；处理模块将3D点云数据、RGB图像和红外图像对齐，并将3D点云数据转化为深度图像，对深度图像、RGB图像和红外图像进行尺度标准化处理，得到待检测多模态数据；识别结果获取模块将待检测多模态数据输入至预训练多模态融合模型中，输出待识别慢性创面的识别结果。上述系统采用复合的数据采集方案，可以综合利用多种类型的图像采集数据，提高慢性创面识别的准确性，及时准确的慢性创面识别。
主权项：1.一种基于多模态融合的慢性创面识别系统，其特征在于，所述系统包括：识别模块，用于采用激光相机、RGB相机和红外相机扫描待识别慢性创面，分别得到所述待识别慢性创面的3D点云数据、RGB图像和红外图像；处理模块，用于将所述3D点云数据、所述RGB图像和所述红外图像对齐，并将所述3D点云数据转化为深度图像，对所述深度图像、所述RGB图像和所述红外图像进行尺度标准化处理，得到待检测多模态数据；识别结果获取模块，用于将所述待检测多模态数据输入至预训练多模态融合模型中，输出所述待识别慢性创面的识别结果，所述预训练多模态融合模型是通过多模态训练数据集对待训练的多模态融合模型进行训练得到，所述多模态训练数据集包括深度图像训练集、RGB图像训练集和红外图像训练集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连医科大学附属第一医院 基于多模态融合的慢性创面识别系统、方法、设备及介质
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