公开(公告)号：CN119848569A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510315537.5

申请日：2025-03-18

Applicant: 华侨大学

Inventor： 李耘丰 ,  温廷羲 ,  陈宇萍 ,  陈心文 ,  凌孟德 ,  傅玉青

IPC: G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了融合3D点云的多模态自编码器零配件智能检测方法及装置，涉及图像处理领域，方法包括：S1，获取各型号零配件的体积、重量和3D点云数据；进行归一化和2D深度图像转化；S2，将2D深度图像进行裁剪和特征提取，与归一化的重量和体积数据进行特征融合，得到多模态特征；S3，进行灰度化处理得到多模态特征灰度图；S4，划分训练集和测试集；使用训练集训练自编码器模型；S5，将测试集输入训练好的自编码器模型，得到各型号零配件的特征编码；S6，将待检测零配件的多模态特征灰度图输入训练好的自编码器模型，得到待检测零配件的特征编码，进行特征比对得到型号信息。本发明用自编码器提取融合3D点云的多模态特征，提高了零配件检测准确性。

公开(公告)号：CN119831991A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510305282.4

申请日：2025-03-14

Applicant: 华侨大学

Inventor： 凌孟德 ,  温廷羲 ,  罗欣 ,  傅玉青 ,  黄建龙 ,  陈心文

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种基于自编码器与改进ResNet18模型的陶瓷包装检测方法，包括以下步骤：数据库构建步骤，构建陶瓷包装盒图像数据库；模型构建步骤，结合改进的ResNet18和CBAM构建产品包装盒状态检测模型；图像采集步骤，采集待检测陶瓷包装盒的图像作为检测图像，利用自编码器模型将检测图像与陶瓷包装盒图像数据库进行匹配，获取位置信息；图像分割步骤，利用位置信息对检测图像进行区域分割，提取待检测的子图像；包装检测步骤，子图像输入到产品包装盒状态检测模型，检测是否漏装陶瓷。本发明在复杂工业环境中展现出优异的适应性与鲁棒性，为智能化包装检测的准确性和可靠性奠定了坚实的基础。

公开(公告)号：CN119809940A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510287141.4

申请日：2025-03-12

Applicant: 华侨大学 ,  信泰(福建)科技有限公司

Inventor： 曾焕强 ,  刘浩松 ,  陈婧 ,  朱建清 ,  施一帆 ,  温廷羲 ,  蔡磊 ,  龚鑫荣 ,  林琦 ,  许金泰 ,  章水德

IPC: G06T3/4076 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 一种基于状态模型的光场图像超分辨率重建方法和装置，包括：构建浅层特征提取模块，用于对输入的待重建的光场图像的子孔径图像形式提取浅层特征；利用状态空间模型构建深层特征提取单元；基于所述深层特征提取单元构建光场空角特征重建模块，用于对所述浅层特征重建光场空角特征；基于所述深层特征提取单元构建光场结构特征重建模块，用于对所述浅层特征重建光场结构特征；构建高分辨率图像重建模块，用于将所述浅层特征、所述光场空角特征和所述光场结构特征进行层次特征融合和上采样得到重建高分辨率光场图像。本发明通过利用状态空间模型的动态特性，显著提升光场图像超分辨率方法的全局空角信息表征能力和细节重建能力。

公开(公告)号：CN116051423A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310206847.4

申请日：2023-03-07

Applicant: 华侨大学

Inventor： 翟林君 ,  杜永兆 ,  王寒 ,  傅玉青 ,  温廷羲

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  A61B5/026 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了基于空间频域滤波的激光散斑衬比血流成像方法及系统，涉及生物组织医学成像领域。该方法包括：S1，图像采集步骤；S2，二维快速傅里叶变换步骤；S3，空间频域滤波步骤；S4，二维快速傅里叶逆变换步骤；S5，时域处理步骤；S6，调制步骤。本发明通过空间频域滤波提取散斑图像中的背景信号，抑制光照背景的不均匀性；相比于一维快速傅里叶变换，利用二维快速傅里叶变换分析法来分离散斑信号和背景信号，有效降低计算复杂度的同时提高计算速度；利用空间频域滤波和时域叠加平均散斑信号计算深度调制衬比值，有效提高LSCI成像的衬比度和信噪比，也因此进一步提升了成像的动态范围。

公开(公告)号：CN114239861A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111543069.5

申请日：2021-12-16

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  胡浩麟 ,  陈婧 ,  施一帆 ,  朱建清 ,  黄德天 ,  温廷羲

IPC: G06N20/20 ,  G06V10/778 ,  G06V10/776 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实例公开了一种基于多教师联合指导量化的网络模型压缩方法及系统，利用模型量化降低深度神经网络的存储开销，提高推理速度；基于在线同步学习的联合训练范式，结合集成学习中对弱学习进行线性组合构建强学习的思想，由多个教师网络对学生网络进行量化感知训练，充分利用教师网络提供的量化梯度信息，以弥补量化压缩造成的性能损失；最后，再以全精度模型作为教师网络，通过离线知识蒸馏进一步训练量化学生网络，最终得到精度不逊于复杂模型的轻量级模型。本发明有效结合了模型量化、知识蒸馏以及集成学习的优势，在实现模型压缩与加速的同时也提升了模型性能。

公开(公告)号：CN114022697A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111109745.8

申请日：2021-09-18

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  胡浩麟 ,  陈婧 ,  朱建清 ,  温廷羲 ,  施一帆

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实例公开了一种基于多任务学习与知识蒸馏的车辆再辨识方法及系统，利用多任务学习架构使网络同时学习多个相关联任务所需的知识，从而习得表征更丰富的通用特征，提高模型的泛化能力；同时，将多任务学习训练得到的模型作为教师网络，将结构相似、参数量更少的紧凑模型作为学生网络，通过知识蒸馏，利用大型教师网络的内部层间知识对小型学生网络的训练进行监督，得到精度不逊于复杂模型的轻量化模型。本发明针对车辆再辨识的任务特点改进了网络结构与训练范式，既提升了模型性能，也对其进行了有效的压缩与加速。