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研究介绍
       机器学习和深度学习
    机器学习和深度学习，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，他们是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

   深度学习是机器学习的一部分，都是实现人工智能的方法。我们团队在实际解决具体问题的同时，研究和发展机器学习和深度学习，为人工智能发展提供我们的力量。

 

　
       材料图像处理

在计算机科学、材料学、材料物理等多学科交叉会聚背景下，基于人工智能的材料研究已经成为世界各国的科技战略重点和核心科技发展领域之一。2012年，国家启动《材料科学系统工程发展战略研究—中国版材料基因组计划》重大项目，为发展材料相关的理论、应用研究，抢占未来智能社会发展先机都具有重要战略意义。但目前我们对材料的结构、形貌特征以及材料性能三者之间的关系知之甚少，合成方法大多基于合成宏观材料上的改进，存在一定局限性。

微纳米材料的小尺寸效应、表面效应、量子效应等物理特性，导致了其图像纹理复杂，形态多变，图像处理异常困难。目前观察和分析材料图像的方法主要还是人工方式，这造成了大量的人力、时间的浪费。随着机器学习、深度学习方法的发展，对材料图像高速有效地自动分析成为了可能。

本研究组在进行机器学习和深度学习研究的基础上，提出了多种材料的图像处理方法，实现相应的软件模型，为材料基因组计划发展提供了数据支持，实现计算机对材料形貌特征的自动识别与分类，能有效地节约材料数据分析的时间和人力投入，加速科研成果的产出，促进材料科学的发展。材料图像特征信息的自动分析的研究和产品化将对我国材料学的发展和相关的人工智能技术的提高都具有深远意义。    

　
        机器人视觉
   机器人通过对观测到的物体识别，进行物体挑选和物体分类工作。传统的视觉方法是利用SIFT算法对图像进行匹配，进而实现物体的识别，缺点是速度慢，机器人的行动非常迟缓。我利用一维扫描码（Barcode）和二维扫描码（QRcode）来确定物体和机器人的位置关系（包括角度和坐标），从而帮助机器人迅速完成物体匹配工作和实现相应动作。

   此外，我也利用红外线和红外线观测仪器，把特别标签粘贴到特定位置，机器人就能确定自己的位置。这些研究都是在RT-Middleware框架下进行的研究。 RT-Middleware能够把一个机器人按照模块进行分别控制。这样，研究者能把机器人的各个部分分成独立的模块，通过开发和发展这些独立的模块，来实现机器人的功能的升级和开发。

     

　
        人机交互
   人机交互是信息产业迅速发展的今天所面临的重大课题，手势控制自然、便利的特点，契合人机交互优化的方向和所要达到的目的，是传统的依赖于鼠标键盘等外设的交互方式所不具备的。针对某些应用，触摸屏的出现虽然优化了用户体验，但由于其高昂的造价，通常只能用于小型移动设备和个人电脑，手势控制模拟触摸屏效果，屏幕控制范围大，是提升大屏操作体验的重要手段。然而，手势本身的多样性，加之周围环境不稳定因素带来的干扰，决定了手势判断的复杂性。如何对复杂背景下的动态手势进行实时的跟踪、捕捉和识别，保证交互过程的流畅性，是基于手势识别的人机交互所要研究的问题。

       

　
        物体识别
   图像处理(image processing)是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。它是计算机视觉和机器人视觉的研究基础。物体识别是图像处理中最重要的研究之一。传统的物体识别算法，主要利用图像库中的数据来匹配现实中的物体图像，来判断此物体的种类，识别出此物体。很多物体包含多种形态，比如说，剪刀随着开张的角度不同，所表现的形状也不同；此外，从不同的角度观察，得到的物体形状也不同。我们把包含不同形态的物体的识别称为RMCO（the recognition of multiple configurations of objects）。一般的方法，采集同一个物体的多个数据来实现RMCO，这样不得不浪费很多时间，并使数据库变得非常庞大。我通过The shape space 理论,只需要很少的数据就能预测被观察物体的可能的形状，从而实现利用小数据就能识别多形态的物体。

   传统的物体识别算法，包括SIFT和SURF，尽管可以在极短的时间里完成物体识别，但在机器人应用中，仍然是制约机器人快速行动的一个重要因素之一。我利用图像中三个不变的因素，即，特征点周围的像素信息，特征点的角度信息，以及两个图像之间的特征点群保持相对位置不变的信息来匹配这两幅图像，速度相对于SIFT可以提高10倍左右，并保持匹配点群之间几乎没有错误的匹配点。

 

研究成果
       论文
  1. Yuexing Han*, Ruiqi Li, Shen Yang, QiaoChuan Chen, Bing Wang，Yi Liu. Center environment feature models for materials image segmentation based on machine learning. Scientific Reports, 12, 12960, 2022. https://doi.org/10.1038/s41598-022-16824-w, published 28 July 2o22. Q2, 中科院3区， IF：4.996
  2. K.B. Zhang, Y.X. Han*, B. Wang*. Intervention of resource allocation strategies on spatial spread of epidemic, Phys. Rev. E, 105, 064308, 2022. 中科院2区
  3. B. Wang, L.Z. Yang, Y.X. Han*. Intervention strategies for epidemic spread in bi-partite metapopulation networks, Phys. Rev. E, 105, 064305, 2022.中科院2区
  4. B. Wang, X. Ding, Y.X. Han*. Phase transition in the majority-vote model on time-varying networks， Phys. Rev. E，105，014310，2022.中科院2区
  5. 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)
  6. B. Wang*, H.J. Zeng, and Y.X. Han*. Dynamical immunization based on random-walk in time-varying networks. Chaos, Solitons &Fractals, 155,111755, 2022. 中科院1区 top IF：9.922
  7. Rui Yuan*, Yuexing Han. Factor Analysis and Regression Prediction Model of Swimmers’Performance Structure Based on Mixed Genetic Neural Network. Computational Intelligence and Neuroscience, Vol. 2022, Article ID 2052975, DOI: https://doi.org/10.1155/2022/2052975, 国际刊号：1687-5265, 2022. Q2/中科院2区（数学与计算生物学），IF：3.633
  8. Liheng Ruan, Yuexing Han*, Jiarui Sun, Qiaochuan Chen, Jiaqi Li. Facial expression recognition in facial occlusion scenarios: A path selection multi-network. Displays, DOI: https://doi.org/10.1016/j.displa.2022.102245, S0141-9382(22)00070-1, 2022. 中科院3区 ISSN：0141-9382
  9. 魏惠姗，韩越兴*，王冰，陈侨川. 应用于材料图像分割的Graph-UNet. 计算机应用研究. 2022年
  10. 刘宇虹，韩越兴*，汪语嫣，曾毅.基于数字图像处理技术的热障涂层形貌特征识别方法. 上海大学学报，Vol. 28, Issue 3, 523-533, 2022, doi: 10.12066/j.issn.1007-2861.2371
  11. 张宏坤，韩越兴*，陈侨川，巫金波. 基于轻量级网络的防伪标签检测算法.上海大学学报，Vol. 28, Issue 3, 534-544, 2022, doi: 10.12066/j.issn.1007-2861.2373
  12. Yuexing Han, Shen Yang, Qiaochuan Chen*. Recognition and segmentation of complex texture images based on superpixel algorithm and deep learning. Computational Materials Science, Vol. 209, 111398, https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2022.111398, 2022（中科院3区），Q2: 3.300
  13. Yuexing Han*, Yuhong Liu, Bing Wang, Qiaochuan Chen, Leilei Song, Lin Tong, Chuanbin Lai, Akihiko Konagaya. A novel transfer learning for recognition of overlapping nano object. Neural Computing and Applications (NCAA), https://doi.org/10.1007/s00521-021-06731-y ,2022 （中科院2区），Q1:5.606
  14. Bing Wang, Xu Ding, and Yuexing Han. Phase transition in the majority-vote model on time-varying networks. Phys. Rev. E 105, 014310 (2022).（中科院3区）
  15. Yuexing Han*, Ruiqi Li, Yi Zeng, Mengyang Liu. Automatic detection of Kikuchi bands based on Radon transform and PPHT. Journal of Microscopy, Vol. 285, Issue 2, Pp. 95-111, 2021. https://doi.org/10.1111/jmi.13079. 中科院3区
  16. Bing Wang*, Hongjuan Zeng, Yuexing Han*. Dynamical immunization based on random-walk in time-varying networks. Chaos Solitons ＆ Fractals, Vol. 155, 111755, 2021, https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111755. （中科院一区Top）IF：9.922
  17. B. Wang*, M. Gou, Y.X. Han*. Impacts of information propagation on epidemic spread over different migration routes. Nonlinear Dynamics, 105(4), 3835-3847, 2021. （中科院一区Top） IF：5.741
  18. 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）
  19. 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.
  20. 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.
  21. 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.
  22. 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
  23. 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)
  24. 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)
  25. 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）
  26. 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）
  27. 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）
  28. 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
  29. 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
  30. 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
  31. 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
  32. 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)
  33. 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.
  34. 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
  35. 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 and 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
  36. 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
  37. 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
  38. 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
  39. 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
  40. 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
  41. 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：
  42. 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)
  43. 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
  44. 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。
  45. 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。
  46. 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。
  47. 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
  48. Yuexing Han.* Recognize Objects with Three Kinds of Information in Landmarks. Pattern Recognition, Vol.46, pp.2860-2873, 2013. SCI：3.725, EI
  49. 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.
  50. 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
  51. 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
  52. 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
  53. 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.
  54. Yuexing Han* and　Masanori　Idesawa. Shape matching　and　object　recognition. Sensing and Perception,　15,　pp.129-138, 2008.
  55. 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.
       国内会议论文
  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：基于多维特征融合的图注意力的材料图像分割方法，发明人：韩越兴 魏惠姗 王冰 陈侨川 钱权，申请号或专利号：202210318948.6，申请日：2022年03月29日
  2. 发明名称：一种基于图像处理的文献曲线分离与坐标信息提取方法，发明人：韩越兴 陈侨川 王迎港 张瑞 潘登 夏锦桦 张家旺 申请号或专利号：202111490372.3 申请日：2021年12月08日
  3. 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
  4. 发明名称：一种基于二分图流行病传播干预方法，发明人：王冰，杨立珍，韩越兴，李卫民， 申请号或专利号：202110827481.3，申请日：2021.07.22
  5. 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,授权日期：2022年08月02日。
  6. 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
  7. 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
  8. 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：ZL202110185627.9 申请日：2021年02月10日， 授权日：2022年8月9日
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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. AFM图像中DNA机器人的分割软件V1.0 登记号：2022SR1365017 证书号：软著登字第10319216号 开发完成日期：2021.09.10, 首次发表日期：2021.10.05, 登记日期：2022.09.21,申请人：上海大学, 开发人：韩越兴 刘宇虹 王冰
  2. AFM图像中DNA机器人的识别软件V1.0 登记号：2022SR1365016,证书号：软著登字第10319218号, 开发完成日期：2021.06.10, 首次发表日期：2021.10.30,登记日期：2022.09.21,申请人：上海大学,开发人：韩越兴 刘宇虹 王冰
  3. 曲线坐标图像信息提取软件V1.0 登记号：2022SR1365016,证书号：软著登字第10319215号, 开发完成日期：2022.06.24, 首次发表日期：未发表,登记日期：2022.09.21, 申请人：上海大学, 开发人：陈侨川 王迎港 韩越兴
  4. 文献中曲线图的信息提取软件[简称：文献曲线图提取软件]V1.0 登记号：2022SR1365018 开发完成日期：2022.05.4,首次发表日期：2022.07.4,登记日期：2022.09.21,申请人：上海大学,开发人：韩越兴 夏锦桦 王冰
  5. 相图信息自动化识别软件V1.0 登记号：2022SR1384561 开发完成日期：2022.05.23, 首次发表日期：2022.06.21, 登记日期：2022.09.29,申请人：上海大学,开发人：韩越兴 王绍航 王冰
  6. 复杂纹理的材料结构图像分割软件V1.0 登记号：2022SR0859786 开发完成日期：2021.10.07, 首次发表日期：2021.10.11, 登记日期：2022.06.28, 申请人：上海大学, 开发人：韩越兴 魏惠姗 王冰
  7. 基于深度学习的材料图像分割软件V1.0 登记号：2021SR1803889 开发完成日期：2021.06.01, 首次发表日期：2021.08.02 登记日期：2021.11.19 申请人：上海大学 开发人：韩越兴 杨珅 陈侨川 王冰
  8. AFM图像除噪软件V1.0 登记号：2021SR1803955 开发完成日期：2020.10.07，首次发表日期：2021.10.08 登记日期：2021.11.19 申请人：上海大学 开发人：韩越兴 刘宇虹 王冰
  9. 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 王冰
  10. 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 王冰
  11. 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 王冰
  12. 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
  13. 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 王冰 日期：2021.04.02
  14. 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
  15. 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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