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公开(公告)号：CN119784576B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510279546.3
申请日：2025-03-11
IPC: G06T3/04 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本申请属于图像处理技术领域，公开了基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移方法及系统，该方法包括：获取包括源人脸关键点、目标人脸图像、表情迁移结果的训练样本对；采用Swin Transformer模块替换原始稳定扩散模型的文本编码器，得到改进后的稳定扩散模型；根据改进后的稳定扩散模型的预训练神经网络块，拷贝得到副本网络块，在副本网络块加入零卷积层，得到ControlNet架构；根据改进后的稳定扩散模型和ControlNet架构搭建表情迁移模型；基于训练样本对，使用控制损失函数和依赖时间步长的身份保持损失函数训练表情迁移模型，以生成保留身份特征的表情迁移结果。该方法能够将源人脸图像的面部表情迁移至不同表情的目标人脸的同时保留目标人脸的身份信息。
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公开(公告)号：CN119784576A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510279546.3
申请日：2025-03-11
IPC: G06T3/04 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455
Abstract: 本申请属于图像处理技术领域，公开了基于扩散模型和面部关键点的面部表情迁移方法及系统，该方法包括：获取包括源人脸关键点、目标人脸图像、表情迁移结果的训练样本对；采用Swin Transformer模块替换原始稳定扩散模型的文本编码器，得到改进后的稳定扩散模型；根据改进后的稳定扩散模型的预训练神经网络块，拷贝得到副本网络块，在副本网络块加入零卷积层，得到ControlNet架构；根据改进后的稳定扩散模型和ControlNet架构搭建表情迁移模型；基于训练样本对，使用控制损失函数和依赖时间步长的身份保持损失函数训练表情迁移模型，以生成保留身份特征的表情迁移结果。该方法能够将源人脸图像的面部表情迁移至不同表情的目标人脸的同时保留目标人脸的身份信息。
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公开(公告)号：CN119593472A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510078618.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种河道取水方法，本方法通过在河道一侧设置相通的取水道实现取水，其特征在于，检测取水道的引水流量，不足时依靠控制在取水道下游端相邻处设置的丁坝向河道内伸出壅高水位，以提高取水道的水流量。本发明具有能够更好地根据水位实现取水量调节，保持取水量稳定的优点。
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公开(公告)号：CN119398316A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411408723.5
申请日：2024-10-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06Q10/063 , G06F18/2433 , G06F18/21 , G06F17/18 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于径流变异重构与频率分析的生态流量过程确定方法，包括：1）收集流域生态控制断面长序列日径流观测数据，识别潜在水文变异点；2）将径流序列划分为若干个水文变异期；3）利用水文模型依次对各水文时期的观测径流进行恢复，得到天然日径流过程；4）明确鱼类对径流变化的最小适应周期；5）以各周期内天然径流的平均值作为新的日径流量，重构天然日径流时间序列；6）基于年内逐日径流水文频率曲线，选取频率相匹配的径流量作为生态流量，构建年内日生态流量过程。本发明方法计算结果既能保证生态流量对径流变化的动态需求，还能有效支撑水情变化下水资源可持续发展要求与生态平衡的协调发展目标，具有很高的推广使用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118979473A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411148827.7
申请日：2024-08-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种利用丁坝实现的河道水位壅高调节方法，其特征在于，将丁坝坝体和河岸相接的一端设置为可转动结构，当无需壅高水位时，控制丁坝坝体处于河岸一侧，当需要壅高水位时，再将丁坝坝体旋转放入河道内实现水位壅高调节。本发明具有能够更好地实现水位调节控制，以方便河道通航和引水灌溉的优点。
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公开(公告)号：CN118097363A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410516483.4
申请日：2024-04-28
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及图像识别领域，提出了一种基于近红外成像的人脸图像生成与识别方法及系统，通过设计一种图像转换生成模块，根据预先设定的引导信息将采集到的近红外人脸图像转换为高质量的可见光人脸合成图像，解决了近红外图像与可见光图像之间的模态差异问题，再通过设计一种识别网络，将可见光人脸合成图像和近红外人脸图像的特征进行融合，解决了转换后生成的可见光图像存在的性别转化、脸部变宽和色调一致问题，再通过多头注意力模块，将空间注意力机制和通道注意力机制进行结合使用，进一步的强化了人脸识别的关键特征，极大地提高了人脸识别的效率和抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN116152885A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211540523.6
申请日：2022-12-02
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦的跨模态异质人脸识别和原型修复方法，技术路线为：先从输入人脸图片学习到潜在特征空间，并在特征空间中解耦原型特征和源域特征，再用目标域特征替换源域特征，进而解码到像素空间中生成目标域的人脸原型图片。不同于现有跨模态人脸识别技术只关注系统自动识别准确率，本发明引入了跨模态人脸原型修复过程，提供了人工鉴别和比对途径，进而提高了复杂环境下人脸识别系统的鲁棒性。此项发明技术尤其适用于刑事侦查和犯罪识别。发明融合了解耦表征学习与生成对抗学习技术，通过在潜在特征空间中仅解耦原型和域特征，进而在像素空间中自适应地移除了人脸变化信息。
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公开(公告)号：CN115689868A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211280760.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T3/00 , G06V10/774 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于身份保持的跨风格人脸原型重建技术，包括以下步骤：S1：建立基于GAN的跨风格人脸原型重建模型，S2：建立模型的损失函数引导模型的训练过程，最终使得生成器在转换不同域的人脸图片风格的同时能够保留图片的原有身份特征；S3：将来自域A和域B的带有身份标签的人脸图片训练集输入到模型中进行模型训练，并构建测试集，查看训练好的模型在测试人脸图片上的人脸原型重建效果。本发明克服了现有跨风格人脸生成方法无法同时处理风格迁移和面部变化消除的缺点，可以实现跨光谱和跨艺术风格的人脸原型重建，避免了面部变化建模困难的问题。
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公开(公告)号：CN113807667A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111000210.7
申请日：2021-08-30
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种针对下游防洪控制点的水库防洪预报优化调度方法，通过以最大洪峰流量最小和洪水过程流量平方最小为目标，构建水库防洪优化调度模型，并结合河道洪水演算模型，建立针对下游防洪控制点的水库防洪优化调度模型；然后通过获取有效预见期内的洪水预报信息，在水库安全运行约束条件下，采用逐次优化算法对当前时段到有效预见期内的水库防洪优化调度模型进行优化，得到预报优化调度方案的最优决策序列，进而指导水库当前时段的防洪调度。本发明方法拦洪削峰表现突出，无需依赖大量历史数据生成调度图或调度规则，易于调度人员实践和操作，可以充分利用预报信息，有效拦蓄洪水并针对下游防洪控制点洪水过程进行削峰。
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