公开(公告)号：CN108875906A

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201810359791.5

申请日：2018-04-20

Applicant: 华侨大学

Inventor： 朱建清 ,  曾焕强 ,  陈婧 ,  蔡灿辉 ,  杜永兆 ,  吴含笑

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06N3/0454 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种多尺度逐步累加的卷积神经网络学习方法，可广泛应用于机器视觉和人工智能领域，例如目标检测、目标分类、目标识别等。首先，本发明采用均值池化操作对输入图像构建多尺度图像金字塔；然后，将各个不同尺度的图像逐步送入卷积神经网络，让卷积神经网络随着网络深度的逐步深入，能够在多种不同尺度的图像上进行学习并进行特征逐步累加，从提高了而卷积神经网络的特征学习能力。

公开(公告)号：CN108549839A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810206321.5

申请日：2018-03-13

Applicant: 华侨大学 ,  泉州市中仿宏业信息科技有限公司

Inventor： 柳培忠 ,  陈智 ,  刘晓芳 ,  骆炎民 ,  汪鸿翔 ,  杜永兆

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06T7/246

Abstract: 本发明公开了一种自适应特征融合的多尺度相关滤波视觉跟踪方法，该方法步骤包括：首先使用上下文感知相关滤波框架分别对目标Hog特征和color特征进行相关滤波，归一化两种特征下的响应值，按照响应值占比分配权重并线性加权融合，得到融合后的最终响应图，然后将其与预定义响应阈值进行判断是否更新滤波模型。最后在跟踪过程中引入尺度相关滤波器，提高算法的尺度适应能力。本发明的方法能够结合多种特征跟踪，发挥各自特征的性能优势，设计一种模型自适应的更新方法，此外还引入了一种精确尺度估计机制。能够有效地提高提高模型的更新质量以及跟踪精确度，并在尺度变化，快速运动，形变，遮挡等复杂场景下具有较好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN219250176U

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202223392789.9

申请日：2022-12-16

Applicant: 华侨大学

Inventor： 崔金哲 ,  杜永兆 ,  肖琳 ,  李艾擎 ,  王晓

IPC: A61B5/1455 ,  A61B5/00

Abstract: 本实用新型公开了一种基于多波长法的黄疸检测仪，包括检测单元、光电驱动单元、信号处理单元和控制单元；检测单元包括LED光源和用于接收LED光源照射至皮肤后反射的光源的光电探测器；LED光源包括紫光、蓝光、绿光和红光LED灯，紫光、蓝光、绿光和红光交替闪烁；光电驱动单元的信号输出端分别电连接LED光源和光电探测器的驱动端；光电探测器的信号输出端电连接信号处理单元的信号输入端；信号处理单元的信号输出端电连接控制单元的信号输入端。这样，信号处理单元对电信号进行处理，控制单元对处理后的电压信号进行计算以得到消除了血红蛋白、胡萝卜素和皮肤黑色素对胆红素值的影响数值，得到精度高、误差小的胆红素值。