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公开(公告)号：CN116645669A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310681836.1
申请日：2023-06-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V30/10 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种基于CRNN的端到端光学乐谱识别方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的乐谱图片以及对应的文本文件，基于各所述乐谱图片以及文本文件构建乐谱数据集；步骤S20、基于卷积神经网络、循环神经网络以及CTC算法构建端到端的乐谱识别模型；步骤S30、利用所述乐谱数据集对乐谱识别模型进行训练；步骤S40、利用训练后的所述乐谱识别模型进行乐谱识别。本发明的优点在于：极大的提升了光学乐谱识别的泛化性。
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公开(公告)号：CN116563863A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310684588.6
申请日：2023-06-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了五线谱符识别技术领域的一种基于神经网络的手写体五线谱符号分类方法及系统，方法包括：步骤S10、获取大量的手写体五线谱的符号图像，并设定各符号图像的标签；步骤S20、对各符号图像进行预处理后构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并划分训练集、验证集和测试集的批；步骤S30、基于卷积神经网络创建一符号分类模型；步骤S40、利用训练集对符号分类模型进行训练，利用验证集和测试集分别对训练后的符号分类模型进行验证和测试，以确定符号分类模型的模型参数；步骤S50、利用测试通过后的符号分类模型对手写体五线谱符号进行自动分类。本发明的优点在于：极大的提升了手写体五线谱符号分类的准确度。
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公开(公告)号：CN114882047A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210411699.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了医学图像处理技术领域的一种基于半监督与Transformers的医学图像分割方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的医学图像，对各所述医学图像进行预处理得到图像集；步骤S20、基于FC‑DenseNet和RL‑Transformer创建一U型结构的医学图像分割模型；步骤S30、利用所述图像集对医学图像分割模型进行训练；步骤S40、将待分割医学图像输入训练后的医学图像分割模型进行图像分割。本发明的优点在于：极大的提升了缺少标注数据的医学图像的分割准确性。
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公开(公告)号：CN113723173A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110727087.2
申请日：2021-06-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了计算机技术领域的一种妆容自动推荐方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的妆容照片，基于妆容类别对各所述妆容照片进行分类；步骤S20、提取待化妆照片的第一妆容特征以及各所述妆容照片的第二妆容特征；步骤S30、基于所述第一妆容特征以及第二妆容特征匹配相似性最高的妆容照片；步骤S40、通过BeautyGAN模型或者DMT模型将所述妆容照片的妆容迁移到待化妆照片，得到化妆效果图并进行展示，完成妆容推荐。本发明的优点在于：实现快速向用户推荐最合适的妆容，极大的提升了用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113095707A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110442082.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的应急物资管理方法，所述方法包括：接收到物资采集方发布应急物资的物资采集请求，其中，所述物资采集请求包括应急物资清单和应急地区；基于所述采集请求通过募集和/或采购的方式获取目标应急物资；检验所述目标应急物资通过后，设置对应所述目标应急物资的防伪识别码；根据所述目标应急物资的始发站点生成到达所述应急地区的物流路线，并存储于所述区块链中；确认与所述物流路线所关联的每一物流节点的通行状态后，基于所述始发站点执行运送；实时跟踪所述物流节点的所述通行状态，或根据交通路况和/或天气情况自动更新所述物流路线。能够实现有效的进行物资物流全过程信息记录、追踪和监督，以进行物资的筹集的合理调配。
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公开(公告)号：CN113012165A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110295652.2
申请日：2021-03-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于GPU的各向异性视频过分割方法，涉及视频处理技术领域。1)加载视频到显存中，计算视频的光流场；2)给定种子点的初始位置，根据光流场计算种子点的各向异性矩阵，加载信息到显存中；3)根据泛洪并行框架，每个像素都以一系列的步长查询周围的种子点信息，并更新距离自己最近的种子点，所有像素点都记录最近种子点，得到视频分割结果；4)将种子点的位置更新到当前簇的中心，然后重新计算种子点在新位置的各向异性矩阵；5)重复步骤3)和4)，直到分割结果趋于稳定或达到指定的迭代次数。利用视频的运动场更精确持久地捕捉物体的运动，各向异性超体素可以在GPU上并行实现，提高处理效率，视频分割准确率高，处理速度快。
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公开(公告)号：CN110044359B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910358341.9
申请日：2019-04-30
Applicant: 厦门大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种导览机器人路径规划方法、装置、机器人和存储介质，该方法包括：进行地图绘制；获得机器人起点坐标值和终点坐标值；路径规划阶段采用人工势场法进行规划，利用PRM随机撒点法跳出局部极小值，在地图的自由空间里随机撒点，撒点个数由自定义得到，撒点方式是随机撒点策略结合人工势场法，构建一个路径网格图，查询利用A*算法，进一步提高算法的稳定性；输出一条无碰撞的最优路径。本发明可以融合人工势场法和PRM算法，提高节点利用率，进而减少节点的数量，提高算法效率，减少机器人路径规划所用时间。
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公开(公告)号：CN110135032B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201910358628.1
申请日：2019-04-30
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/27 , G06F113/12
Abstract: 本发明提供一种基于对抗生成网络的辅助服装生成方法和装置，该方法包括：通过手工或者网络抓取收集服装设计素材图片，对素材照片进行结构化处理，存储在素材库中；接收用户的请求信息，将请求信息进行结构化处理；使用是无监督图像翻译pix2pix将结构化处理后的用户请求信息转化成服装草图；用户选择草图中需要进一步设计的部分区域；构建对抗生成网络生成服装设计方案；用户可以选择不同的衣服部位迭代使用对抗生成网络生成衣服设计方案，最终将服装草图逐步细化，形成符合用户请求的服装设计图片。本发明可以使得用户能便捷处理服装素材。
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