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研究紹介
       机器学習和深層学習
    機械学習と深層学習は、データを解析し、学習して現実世界の出来事に対する意思決定や予測を行うためのアルゴリズムを使用することです。従来の特定のタスクを解決するためのハードコードされたソフトウェアプログラムとは異なり、機械学習と深層学習は大量のデータを「訓練」し、さまざまなアルゴリズムを使用してデータからタスクの達成方法を学習します。

   深層学習は機械学習の一部であり、人工知能を実現するための手法です。私たちのチームは具体的な問題の解決に取り組む一方で、機械学習と深層学習の研究と開発にも取り組んでおり、人工知能の発展に貢献しています。

 

　
       材料画像処理

コンピュータ科学、材料学、材料物理学などの多様な学科が交差する背景で、人工知能を基盤とした材料研究は世界中の国々において科学技術戦略の重要な焦点となり、主要な核心技術の開発領域の一つとなっています。2012年、中国では「材料科学系统工程发展战略研究—中国版材料基因组计划」という重要なプロジェクトが国家によって開始されました。このプロジェクトは、材料に関連する理論や応用研究の発展、未来のスマート社会の発展において先行するために、重要な戦略的意義を持っています。現在のところ、材料の構造、形態特徴、および材料の性能との関係についてはほとんど知識がありません。また、合成方法は主にマクロな材料の合成の改善に基づいており、ある程度の制約が存在しています。

微納米材料の小さなサイズ効果、表面効果、量子効果などの物理的特性により、その画像のテクスチャは複雑で、形態は多様であり、画像処理は非常に困難です。現在、材料画像の観察と分析方法は主に人手に頼っており、多くの人的リソースと時間の浪費を引き起こしています。機械学習や深層学習の発展により、材料画像の高速かつ効果的な自動分析が可能になりました。

研究グループは機械学習と深層学習の研究を基に、様々な材料の画像処理方法を提案し、対応するソフトウェアモデルを実現しました。これにより、材料ゲノム計画の発展にデータのサポートを提供しています。実現することで、コンピュータが材料の形態特徴を自動的に認識し分類することが可能となり、材料データ分析の時間や人的投入を効果的に節約することができます。これにより、研究成果の生産を加速し、材料科学の発展を促進することができます。材料画像の特徴情報の自動分析の研究と製品化は、中国の材料科学の発展と関連する人工知能技術の向上にとっても重要な意義を持ちます。    

　
        ロボットの視覚
   机器人は、観測された物体を認識し、物体の選択や分類を行うことによって作業を行います。従来の視覚方法は、以下のような手法を利用しています。SIFTアルゴリズムによって画像のマッチングが行われ、それにより物体の認識が実現されますが、欠点としては処理速度が遅く、ロボットの動作が非常に遅くなることがあります。物体とロボットの位置関係（角度と座標を含む）を確定するために、一次元バーコード（Barcode）や二次元QRコード（QRコード）を使用しています。これにより、ロボットは迅速に物体のマッチング作業を完了し、対応する動作を実現することができます。

   さらに、赤外線と赤外線観測機器を利用して、特別なラベルを特定の位置に貼り付けることで、ロボットは自身の位置を特定することができます。これらの研究は全てRT-Middlewareフレームワークの下で行われています。RT-Middlewareは、ロボットをモジュールごとに別々に制御することができます。これにより、研究者はロボットの異なる部分を独立したモジュールに分割し、これらの独立したモジュールの開発と進化を通じて、ロボットの機能のアップグレードと開発を実現することができます。

     

　
        人間と機械の相互作用
   人機交互は、情報産業の急速な発展に直面する重要な課題です。ジェスチャーコントロールは自然で便利な特徴を持ち、人機インタラクションの最適化方向と目標に合致しており、従来のマウスやキーボードなどの外部デバイスに依存するインタラクション方法には備わっていません。一部のアプリケーションに対して、タッチスクリーンの登場はユーザーエクスペリエンスを向上させましたが、高コストのため通常は小型のモバイルデバイスやパーソナルコンピュータにしか使用されません。ジェスチャーコントロールはタッチスクリーンの効果を模倣し、画面の制御範囲が広く、大画面操作の体験を向上させる重要な手段です。しかし、ジェスチャー自体の多様性と、不安定な周囲の環境要因による干渉は、ジェスチャーの判定の複雑さを決定します。複雑な背景下での動的なジェスチャーのリアルタイム追跡、キャプチャ、および認識を行い、インタラクションプロセスのスムーズさを確保する方法は、ジェスチャー認識に基づく人機インタラクションの研究対象です。

       

　
        ぶったいしきべつ
   がぞうしょり(image processing)それは、所望の結果を得るためにコンピュータが画像を分析する技術です。これは、コンピュータビジョンとロボットビジョンの研究基盤となっています。物体認識は、画像処理の中でも最も重要な研究の一つです。伝統的な物体認識アルゴリズムは、主に画像データベースでのデータを使用して現実世界の物体画像と一致させ、その物体の種類を判断し、それを認識することに焦点を当てています。多くの物体は複数の形態を含んでおり、例えば、はさみは開いている角度によって形状が異なります。さらに、異なる角度から観察すると、得られる物体の形状も異なります。私たちは、異なる形態を持つ物体の認識をRMCO（the recognition of multiple configurations of objects）。一般的な方法では、同じ物体の複数のデータを収集してRMCO（多モーダル物体認識）を実現することがありますが、それには多くの時間を浪費し、データベースを非常に大きくする必要があります。私は、この問題を解決するために「形状空間（けいじょうくうかん）」理論は、ごく少量のデータでも観測対象物体の可能な形状を予測することができ、少ないデータを利用して多様な形態の物体を認識することができる理論です。

   伝統的な物体認識アルゴリズムであるSIFTやSURFは、非常に短時間で物体認識を行うことができますが、ロボットの高速動作に制約を与える重要な要素となっています。私は画像中の3つの不変な要素、すなわち、特徴点周辺のピクセル情報、特徴点の角度情報、そして2つの画像間で特徴点のグループが相対的な位置を保持する情報を利用して、これら2つの画像をマッチングします。この方法では、SIFTに比べて約10倍の速度向上があり、マッチング点群間にほとんど誤ったマッチング点が存在しません。

 

けんきゅうせいか
       ろんぶん
  1. Yuexing Han*, Bing Wang, Jie Luo, Long Li, Xiaolong Li. A classification method for EEG motor imagery signals based on parallel convolutional neural network. Biomedical Signal Processing and Control 71 (2022) 103190, 2022. (中科院2区)
  2. B. Wang, Z.Y. Xie, Y.X. Han*. Impacts of individual behavior changes on epidemic in time-varying networks. Phys. Rev. E，104，044307，2021.（中科院2区）
  3. Ye Sheng, Tingting Deng, Pengfei Qiu, Xun Shi, Jinyang Xi*, Yuexing Han*, and Jiong Yang*. Accelerating the Discovery of Cu−Sn−S Thermoelectric Compounds via High-Throughput Synthesis, Characterization, and Machine Learning-Assisted Image Analysis. Chemistry of Materials, 33, 6918-6924, 2021. IF: 9.872, 中科院1区，Top.
  4. Yuhong Lin, Hongkun Zhang, Jingyun Feng, Bori Shi, Mengying Zhang, Yuexing Han*, Weijia Wen, Tongyi Zhang, Yabing Qi, and Jinbo Wu*. Unclonable Micro-Texture with Clonable Micro-Shape towards Rapid, Convenient, and Low-Cost Fluorescent Anti-Counterfeiting Labels. Small. DOI: 10.1002/smll.202100244,  2021. IF：13.281，中科院1区，Top.
  5. Yuexing Han, Xiaolong Li, Bing Wang and Lu Wang. Boundary Loss-Based 2.5D Fully Convolutional Neural Networks Approach for Segmentation: A Case Study of the Liver and Tumor on Computed Tomography.  Algorihms, https://doi.org/10.3390/a14050144, 2021.
  6. Yuexing Han, Zeyang Xie, Yike Guo, Bing Wang. Modeling of suppression and mitigation interventions in the COVID-19 epidemics. BMC Public Health, https://doi.org/10.1186/s12889-021-10663-6, 2021. IF：3.295，中科院3区
  7. Yuyan Wang, Yuexing Han, Chucheng Lin, Wei Zheng, Caifen Jiang, Aijia Wei, Yuhong Liu, Yi Zeng*, and Ying Shi*. Effect of Spraying Power on the Morphology of YSZ Splat and Micro-Structure of Thermal Barrier Coating. Ceramics International. doi: 10.1016/j.ceramint.2021.03.238. 2021 (中科院一区)
  8. Lu Wang, Dongkai Zhang, Jiahao Guo, Yuexing Han*. Image Anomaly Detection Using Normal Data Only by Latent Space Resampling. Applied Sciences Basel, 2020. （accepted）(中科院三区)
  9. B. Wang*, M. Gou, Y.K. Guo, G.H. Tanaka, Y.X. Han. Network structure-based interventions on spatial spread of epidemics in metapopulation networks, Phys. Rev. E, 102, 062306, 2020.（中科院二区）
  10. B. Wang, H.J. Zeng, and Y.X. Han*. Random walks in time-varying networks with memory. Phys. Rev. E, 102，062309，2020. （中科院二区）
  11. B. Wang*, Z.W. Sun, and Y.X. Han*. A path-based distribution measure for network comparison, Entropy, 22, 1287, 2020. （中科院三区）
  12. 于存光，韩越兴*，张小凡，欧阳皓寰，基于Leap Motion的病患手评估算法研究，计算机与数字工程，第10期， 2022年。中国科技核心期刊
  13. Jin Xu, Yang Li, Ke Ma, Yanan Fu, Enyu Guo, Zongning Chen, Qinfen Gu, Yuexing Han, Tongmin Wang, Qian Li*.Real-time observation of heterogeneous nucleation and grain growth of hypoeutectic Al-Si alloy inoculated by Al-Ti-Nb-B master alloy. Scripta Materialia, 中科院一区，2020.接收
  14. Xuyan Hou, Wei Li, Yuexing Han*, Aoxiang Wang, Yihui Yang, Lilan Liu and Yingzhong Tian. A novel mobile robot navigation method basedon hand-drawn paths. IEEE Sensor Council, SCI，（中科院二区）, 2020. DOI:10.1109/JSEN.2020. 2997055
  15. Yuexing Han, Leilei Song, Bing Wang, Sheng Sun, Quan Qian, and Qian Wang. AtomicNet: a novel approach to identify the crystal structure of each simulated atom. Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering, 28 (2020) 035005 (19pp), 2020. DOI: 10.1088/1361-651X/ab6da7
  16. Ningning Dong, Yuexing Han, Qing Li and Bing Wang*. Impacts of multitype interactions on epidemic spreading in temporal networks. International Journal of Modern Physics C, DOI: 10.1142/S0129183120500205, 2019, 2050020 (接收)
  17. 李龙，王翱翔，韩越兴，田应仲*。基于几何约束的双目测距技术研究。计量与测试技术，2019年46卷第7期，8-11.
  18. Yuexing Han*, Chuanbin Lai, Bing Wang, Hui Gu. Segmenting Images with Complex Textures by Using Hybrid Algorithm [J]. Journal of Electronic Imaging, 28(1):13-30,2019. SCI: 0.78.Software： https://github.com/han-yuexing/SegmentingImageWithHybrid_software.git Code: https://github.com/han-yuexing/SegmentingImageWithHybrid_code.git
  19. Yuexing Han, Chuanbin Lai, Bing Wang*, Tianyi Hu, Dongli Hu and Hui Gu. Segmentation and Analysis Method for Two-Phase Ceramic (HfB2-B4C) Based on the Detection of Virtual Boundaries [J]. Image Analysis & Stereology, Vol. 38, No. 1, 95-105, 2019, SCI :1.424. Software：https://github.com/han-yuexing/SegmentationForCeramic-HFB2-B4C_software.git
    Code：https://github.com/han-yuexing/SegmentationForCeramic-HFB2-B4C_code.git
  20. Chuanbin Lai, Leilei Song, Yuexing Han*, Qian Li, Hui Gu, Bing Wang, Quan Qian and Wei Chen. Material Image Segmentation with the Machine Learning Method and Complex Network Method. MRS Advances, Vol. 4, Issue 19, Pp.1119-1124, 2019. ESCI, DOI：10.1557/adv.2019.7
  21. M.Yang, B. Wang*, Y.X.Han. Joint effect of individual’s memory and attractiveness in temporal network on spreading dynamics, International Journal of Modern Physics C, 30(1), 1950011 2019.SCI
  22. M. Yang, B. Wang*, Y.X. Han. Random walk on the activity-driven model with mutual selection. Europhysics letter, 2018, ID: 124-48004, 1-7. SCI
  23. 赖传滨，韩越兴*，顾辉，王冰，基于深度学习的虚拟边界检测方法，计算机应用，38（11），3211-3215，2018。中文核心
  24. 童麟，韩越兴*，小长谷明彦，DNA机器人在AFM图像中的分割和识别，计算机工程与应用，P. 192-198, Vol55, No.11, 1 Jun,2019。中文核心
  25. Qian Wang, Yuexing Han*, Qing Li, Bing Wang, Akihiko Konagaya, “Segmenting overlapping nanoobjects in atomic force microscopy image,” Journal of Nanophotonics. 12(1):1, 016003 (2018), doi: 10.1117/1.JNP.12.016003, 2018.SCI：
  26. B. Wang*, Y.X. Han, and G. Tananka. Interplay between epidemic spread and information propagation on metapopulation networks. Journal of Theoretical Biology, 420,18-25, 2017. (SCI收录，IF: 2.049)
  27. Yuexing Han*, Akito Hara, Akinori Kuzuya, Ryosuke Watanabe, Yuichi Ohya and Akihiko Konagaya, Automatic Recognition of DNA Pliers in Atomic Force Microscopy Images. New Generation Computing, Vol. 33, Pp. 253-270, 2015. IDS Number: CN6LX,        SCI: 0.821
  28. 金翊，徐群，沈云付，李卫民，韩越兴。三值光学计算机的SRT除法算法和实现技术。中国科学：信息科学，DOI: 10.1360/N112014-00391，539-550，2016年4月。
  29. 欧阳山，彭俊杰，金翊，沈云付，刘学民，韩越兴，李卫民。三值光学计算机双空间存储器的结构和理论。中国科学：信息科学，DOI：10.1360/N112015-00036，46(6):743-762 ,2016 。
  30. 金翊，徐群，欧阳山，韩越兴，李卫民。结构量计算机--三值光学计算机的应用特点。中国科学：信息科学，46卷3期，311-324，2016年3月。
  31. Yuexing Han*, Hideki Koike, and Masanori Idesawa. Recognizing Objects with Multiple Configurations. Pattern Analysis and Applications, DOI: 10.1007/s10044-012-0277-7, Vol. 17, Issue 1, pp. 195-209, 2014. SCI：　1.627
  32. Yuexing Han.* Recognize Objects with Three Kinds of Information in Landmarks. Pattern Recognition, Vol.46, pp.2860-2873, 2013. SCI：3.725, EI
  33. Yuexing Han,* Xiuping Liu. Control surface's boundary and combine surfaces based on the Loop's subdivision. Journal of Hefei University of Technology (Natural Science), ISSN1003-5060/CN 34-1083/N, pp. 1719-1724, 2012.
  34. Yuexing Han*, Bing Wang, Masanori Idesawa, and Hiroyuki Shimai. Recognition of Multiple Configurations of Objects with Limited Data. Pattern Recognition, Vol.43（3）, pp.1467-1475, 2010.
    SCI：　3.725, EI
  35. B. Wang, Yuexing Han, L. Chen, and K. Aihara. Multiple phase transitions in the culture dissemination. Complex Sciences, Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering (LNICST), Vol. 4, pp 286-290, 2009. EI
  36. Bing Wang, Yuexing Han, Luonan Chen, and Kazuyuki Aihara. Limited ability driven phase transitions in the coevolution process in Axelrod’s model, Phys. Letter. A, 373, pp.1519-1523, 2009.
    SCI：1.863 EI
  37. Yuexing Han* and　Masanori　Idesawa. A Method of Extracting Landmarks on Contour using Bezier Curves Fitting for Shapes Recognition. Sensing and Perception,　16, pp.11-16, 2009.
  38. Yuexing Han* and　Masanori　Idesawa. Shape matching　and　object　recognition. Sensing and Perception,　15,　pp.129-138, 2008. 
  39. Yuexing Han, Xiuping Liu, and Xiquan Shi. Boundary combination algorithm of Loop's subdivision models. Journal of Dalian University of Technology, Vol.44 No.01 P.12-16, 2004.
 
       国际会议论文
  1. Chuanbin Lai, Leilei Song, Yuexing Han* , Qian Li, Hui Gu, Bing Wang, Quan Qian and Wei Chen. Material Image Segmentation with the Machine Learning Method and Complex Network Method. 2018 Materials Research Society (MRS), Nov. 25-30, 2018.
  2. Chuanbin Lai, Leilei Song, Yuexing Han* , Qian Li, Hui Gu, Bing Wang, Quan Qian and Wei Chen. Material Image Segmentation with the Machine Learning Method and Complex Network Method. 2018 Materials Research Society (MRS), Nov. 25-30, 2018.
  3. Guangtai Ding*, Qi liu, Huiran Zhang, Yuexing Han. On local analyticities of some types of ceramic material images defined by Cauchy-type integrals and analytic method of edge detection. The 5th Asian Materials Data Symposium，Hanoi, Vietnam, 264-273, 2016.
  4. Yuexing Han, Inoue Daisuke, Akira Kakugo, and Akihiko Konagaya. Tracking Single-Microtubules with the Lengths and the Hausdorff Distances of Their Corresponding B-Spline Curves. IEEE International Conference on Image Processing Theory, Tool and Applications (IPTA14), Pp. 235-241, Oct. 14-17, 2014. EI
  5. Bulibuli Mathemuti, Yuexing Han, Daisuke Inoue, Akira Kakugo and Akihiko Konagaya. Automated Microtubule Path Tracking on Gliding Assay Using Hidden Markov Model. International conference on Bioinformatics(InCoB). 31th July-2nd August, 2014. EI
  6. Yuexing Han, Akito Hara, Akinori Kuzuya, Ryosuke Watanabe, Yuichi Ohya, and Akihiko Konagaya. Automatic Recognition of DNA Nanostructures in Atomic Force Microscopy (AFM) Image: First Experience on DNA pliers. International Conference on Applied and Theoretical Information Systems Research. Taipei, Taiwan, November 22-24, 2013.
  7. Yuexing Han, Hara Akito, Akinori Kuzuya, Ryosuke Watanabe, Yuichi Ohya, Akihiko Konagaya. Towards an Automatic Recognition of DNA Nanostructures on AFM Images. 情報計算化学生物学会(CBI) 2013年大会, 2013.10.28~31.
  8. Yuexing Han and Masanori Idesawa. Shape Animation and Shape Matching. The Vision Society of Japan.　2008/8/4 Mon. -8/5 Tue.
  9. Yuexing Han, Yasushi Sumi, Yoshio Matsumoto, and Noriaki Ando. Acquisition of Object Pose from Barcode for Robot Manipulation. Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous Robots (SIMPAR 2012), Tsukuba, Japan, Data: 5-8 Nov. 2012, pp. 299-310, 2012. EI
  10. Yuexing Han, Yasushi Sumi, Yoshio Matsumoto and Noriaki Ando. Obtain Object Pose from Barcode and QRcode. 日本ロボット学会第30回記念学術講演会のInternational Session, 2012.9.17~9.20.
  11. Yuexing Han, Hideki Koike, Bing Wang, and Masanori Idesawa. Recognition of Objects in Various Situations from Two Dimensional Images. IEEE International Conference on Image Processing Theory, Tool and Applications (IPTA16;10), pp. 405-410 , Jul. 7-10, 2010. EI
  12. Bing Wang, Yuexing Han, Luonan Chen, and Kazuyuki Aihara. Multiple phase transitions in the culture dissemination. Complex09, Shanghai,China. Feb. 23-25, 2009. EI
  13. Yuexing Han, Masanori Idesawa, and Hiroyuki Shimai. The Shortest Path in Shape Space for Shape Matching. The 11th International Conference on Humans and Computers (HC'2008), pp.71-76, 2008.
       こくないかいぎろんぶん
  1. 赖传滨，韩越兴*，顾辉，王冰，Virtual Boundary Net：一种基于深度学习的虚拟边界检测方法，第七届中国数据挖掘大会，地点济南，2018.8.6-9　
  2. 丁广太，刘奇，张慧然，韩越兴。图像的解析性及边缘提取的复分析方法，第十届全国材料科学与图像科技学术会议，地点：洛阳，49-57，2016。
       书籍编写
  1. Yuexing Han, Bing Wang, Hideki Koike and Masanori Idesawa. Object Recognition with a Limited Database by Using Shape Space Theory. A chapter of the book: Image Processing: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (3 Volumes). Information Resources Management Association (IRMA, USA), Release Date: May, 2013. Copyright © 2013. 1276 pages, Chapater 11, pp. 181-200, 2013. ISBN13: 9781466639942, ISBN10: 1466639946, EISBN13: 9781466639959
  2. Yuexing Han, Bing Wang, Hideki Koike and Masanori Idesawa. Object Recognition with a Limited Database by Using the Shape Space Theory. A chapter of the book: Cross-Disciplinary Applications of Artificial Intelligence and Pattern Recognition: Advancing Technologies. IGI Global, Chapter 8, pp. 128-147, 2011.
       博士论文

 1. A Study on Recognition of Objects with Multiple Configurations by Using Limited Data Sets.

http://ir.lib.uec.ac.jp/infolib/user_contents/9000000589/9000000589.pdf
       其它文章

 1.「我的留学生活」. 神州学人. 2012年第7期、2012.7.9.

       专利
  1. 发明名称：基于双路注意力编解码网络的三维图像分割方法， 发明人：韩越兴 李小龙 钱权 王冰 申请号或专利号：202110863600.0，申请日：2021年07月29日
  2. 发明名称：一种基于多模态学习的材料性能预测方法及系统， 发明人：钱权、曾毅、韩越兴、张瑞，申请号：202110807296.8，申请日期：2021年7月16日。
  3. 发明名称：一种基于隐私保护的材料性能预测方法及系统， 发明人：钱权、方昊堃、张瑞、韩越兴， 申请号：2021 1 0807209.9， 申请日期：2021年7月16日
  4. 基于机器学习的交互式图像分割方法。 发明人：韩越兴 杨珅 王冰 ，申请号或专利号：202110186749.X 申请日：2021年02月10日
  5. 基于图像处理的文献表格内容识别与信息提取方法。 发明人：韩越兴 张家旺 张瑞 陈侨川 钱权 夏锦桦 王迎港 ，申请号或专利号：202110185627.9 申请日：2021年02月10日
  6. 不可复制防伪标签的薄膜图案数据库建立及分类识别方法。 发明人：韩越兴 张宏坤 巫金波 王冰 钱权 ，申请号或专利号：202011559042.0 申请日：2020年12月25日
  7. 热障涂层裂纹的几何信息提取方法。 发明人：韩越兴 刘宇虹 王冰 钱权 ，申请号或专利号：202011429047.1 申请日：2020年12月7日
  8. 基于检测直线和线段的菊池花样几何信息提取方法。 发明人：韩越兴 李睿祺 王冰 ，申请号或专利号：202010297634.3
  9. 基于复杂网络理论的图像分割方法。 发明人：韩越兴 宋磊磊 王冰 ，申请号或专利号：202010083808.6
  10. 机器学习和深度学习训练用的物体多角度图像采集装置。发明人：韩越兴 杨李刚 王冰， 专利号： 201810104230.0, 已经授权，授权日：2020.06.22
  11. 基于手势控制非触摸屏的人机交互系统及方法。发明人：韩越兴 王冰， 专利号： 201710414437.3， 已经授权，授权日：2020.06.10
  12. 基于手各个部位在三维空间位置变化的手功能评价装置及方法 。发明人：韩越兴，专利号：ZL201710383667.8， 授权日：2020.02.07 已经授权
  13. 提高原子力显微镜图像质量的方法。发明人：韩越兴 王冰，专利号：ZL201610093121.4，授权日：2019/06/04 已经授权
  14. 监视系统中自动记录动态物体的方法。发明人： 韩越兴 王冰， 申请号或专利号： 201610093110.6
  15. 基于图像处理技术的手功能评价方法。发明人：韩越兴，专利号： ZL201610165832.8， 授权日：2018/10/23， 已经授权

 

       软件著作权
  1. 不可复制防伪标签的薄膜图案数据库建立及分类识别软件V1.0 登记号：2021SR1264142 开发完成日期：2020.10.25 登记日期：2021.08.25 申请人：上海大学 开发人：韩越兴 张宏坤
  2. 基于双路径网络的肝脏与肿瘤CT图像自动化分割软件V1.0， 登记号：2021SR1229122， 开发完成日期：2021.6.21，登记日期：2021.08.19，申请人：上海大学，开发人：韩越兴 李小龙
  3. 文献中图表信息的提取软件V1.0，登记号：2021SR1218880， 开发完成日期：2021.05.01 登记日期：2021.08.17 申请人：上海大学， 开发人：韩越兴 夏锦桦
  4. 表格文字识别与复原软件V1.0，登记号：2021SR0492854，申请人：上海大学 开发人：韩越兴 张家旺 张瑞 日期：2021.04.02
  5. 热障涂层裂纹的几何信息提取软件V1.0，登记号：2021SR0492853，申请人：上海大学 开发人：韩越兴 刘宇虹 日期：2021.04.02
  6. 基于随机游走的时序网络免疫分析软件V1.0，登记号：2021SR0221874，申请人：上海大学 开发人：王冰 韩越兴 日期：2021.02.08
  7. 基于路径分布的网路自动化比较分析软件V1.0，登记号：2021SR0087832，申请人：上海大学 开发人：王冰 韩越兴 日期：2021.01.15
  8. 基于机器学习的图像分割软件V2.0，登记号：2020SR0686106，申请人：上海大学 开发人：韩越兴 杨珅 王冰 日期：2020.6.29
  9. 基于机器视觉的热障涂层中单个片层的识别和计算软件（简称：热障涂层中单个片层的识别和计算软件）V1.0，登记号：2020SR0681944，申请人：上海大学 开发人：韩越兴 刘宇虹 2020.6.28
  10. 上海大学菊池花样自动识别检测软件V1.0，登记号：2020SR0441105，申请人：上海大学 开发人：韩越兴， 李睿祺 2020.4
  11. 基于机器学习的图像分割软件V1.0，流水号：2019R11L1110807， 登记号：2019SR0944666，申请人：上海大学 开发人：韩越兴 2019
  12. 基于聚类方法的图像分割软件V1.0，流水号：2019R11L1110111，登记号：2019SR0944676，申请人：上海大学 开发人：韩越兴 2019