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公开(公告)号：CN108092669A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711468356.8
申请日：2017-12-28
Applicant: 厦门大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明涉及一种基于离散余弦变换的自适应数据压缩方法及系统。以离散余弦变换（DCT）为核心，利用其能量集中的特性，对频域系数进行选择和处理，将数据分为大系数数据块和小系数数据块，小系数数据块用较少的比特表示，而将更多的比特用于能量高、重要的系数的表示上面；同时，为了使该算法能够自适应地找到最佳的比特分配，学习最优的码本，算法还引入了启发式算法、Lloyd-Max量化、编码等常用的压缩编码方法的选择和使用。本发明能够降低传输带宽，同时降低传输设备的成本，提升传输速率。
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公开(公告)号：CN119991931A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411842083.9
申请日：2024-12-13
Applicant: 厦门特房建设工程集团有限公司 , 厦门大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应图卷积网络的建筑模型重建方法及装置，其中，该方法包括：获取三维点云数据；采用自适应二元空间划分法对三维点云数据进行处理，以得到多个多面体，以及在处理过程中动态构建二叉树以分析每个多面体间的邻接性，以得到邻接矩阵；根据三维点云数据得到全局隐含码，以及在每个多面体内部采样一组查询点，并根据查询点的坐标和全局隐含码得到多面体特征；构建自适应图卷积网络，并结合邻接矩阵和通过注意力机制学习得到的注意力邻接矩阵对多面体特征进行更新；根据更新后的多面体特征进行三维建筑模型重建；从而实现从点云数据到三维建筑模型的高效、精确转换。
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公开(公告)号：CN119991711A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411830592.X
申请日：2024-12-12
Applicant: 厦门特房建设工程集团有限公司 , 厦门大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/13 , G06T5/60 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种建筑物轮廓标注方法、分割方法及装置，该标注方法包括获取多个待标注图像，以得到原始数据集；对原始数据集中的一部分数据集进行人工标注，以得到真实标注；采用第一图像增强方法对一部分数据集进行处理，以得到第一增强数据，以及采用第二图像增强方法对一部分数据集进行处理，以得到第二增强数据，并将第一增强数据、第二增强数据和一部分数据集作为增强数据集；将增强数据集输入到预训练大模型，以得到对应的第一预测标注；采用第一预测标注和真实标注对转换网络进行训练，以得到训练好的转换网络；采用预训练大模型和训练好的转换网络对原始数据集中的另一部分数据集进行标注，以得到标注结果；从而大幅降低人工标注的成本。
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公开(公告)号：CN119866121A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510006423.2
申请日：2025-01-03
Applicant: 厦门大学
IPC: H10H29/24 , H10H20/851 , H10H20/858 , H10H20/853 , H10H29/01
Abstract: 一种具有冷却系统的Micro‑LED全彩显示器件及其制备方法，包括衬底以及设于衬底另一侧的冷却通道，从而将冷却通道集成于衬底，通过向冷却通道内通入冷却液，使用冷却液吸收并带走芯片热量，降低器件温度，防止过热；同时，衬底的另一侧设有若干Micro‑LED芯片，并在Micro‑LED芯片表面填充量子点材料，基于颜色转换层技术实现全彩显示效果，该方案显著提升了散热效率，实现了高效且可控的热管理，并将显示和散热功能高度集成，优化了空间利用率，减少了额外散热元件需求，降低了系统成本和制造复杂度，适合小型化和高集成度的应用场景。
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公开(公告)号：CN119816040A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411768104.7
申请日：2024-12-04
Applicant: 厦门大学
IPC: H10H20/858 , H10H20/857 , H10H29/85 , H10H29/30
Abstract: 本发明涉及一种具有散热通道的Micro‑LED基板的制造方法，属于半导体显示技术领域，通过在阵列基板的显示区域中刻蚀出散热通孔，往散热通孔中蒸镀第一导热材料，在阵列基板上蒸镀金属层作为驱动电路和电极焊盘，将阵列芯片与阵列基板上对应的电极焊盘贴合，通过键合工艺固化粘性金属层，且在键合后封合键合后的阵列基板和阵列芯片的外周，通过在先或者先后的方式在阵列芯片与基板之间填充第二导热材料，从而使得显示基板内部的阵列中布设形成有散热通道，提高了热量传导的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118849484A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410895748.6
申请日：2024-07-05
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供了一种柔性传感器的连续规模化制备系统，沿着柔性基底行进方向依次设置基底支撑释放机构、自动喷涂机构、垫片释放机构、合并机构、成品收卷机构；基底支撑释放机构分为两个分别用于释放两条柔性基底；所述自动喷涂机构包括两个，分别设于两条柔性基底上方用于对所述两条柔性基底喷涂导电溶液；自动喷涂机构的下方设有温控加热平台将导电材料附着于所述柔性基底；垫片释放机构释放垫片与柔性基底结合；所述合并机构将其中附着导电材料的柔性基底和附着导电材料及垫片的柔性基底，按照导电溶液面对面的方式进行合并制成所述柔性传感器，成品收卷机构将经过合并机构合并的柔性传感器收卷。本发明还提供一种柔性传感器连续规模化制备方法。
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公开(公告)号：CN118248795A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410376894.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种磁场辅助式Micro‑LED自组装巨量转移方法，采用的目标基板表面具有凹槽，凹槽内依次设有金属电极和低熔点合金，Micro‑LED芯片背面设有疏水性低黏附层；将基板置于组装容器底部，向组装容器中加入组装液，调控组装液的温度和pH值，将Micro‑LED芯片倒入组装液中并均匀分散，通过施加磁场使Micro‑LED芯片沉降并一一对应的落入凹槽中，再采用热回流焊工艺在加压条件下对芯片进行位置校正。本发明保证了芯片之间的位置精度和对齐度，最大限度地避免芯片的损坏和失效，从而确保高精度、高速度和高效率的芯片转移，实现高一致性和高质量的色彩表现。
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公开(公告)号：CN109561470A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811415895.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种网络编码与边缘缓存在链式通信网络的协作方法，包括：设置包括MEC服务器功能的中继基站RS-MEC，所述中继基站RS-MEC工作在半双工模式且能与核心网及若干个周边用户无线通信；所述中继基站RS-MEC收集周边用户通信的潜在需求，分析出适合所述周边用户的潜在需求文件，并将文件需求发送至核心网，再从所述核心网获取后续需要使用的MEC文件并进行存储；在周边用户需要使用MEC文件时所述中继基站RS-MEC通过网络编码的方式将所述MEC文件和用户通信的数据包一起发送给用户和/或宏基站BS，使得实时的正常通信与所述MEC文件在不增加信道资源的前提下同时进行。本发明方法可以顺利解决MEC提前缓存应用在链式通信网络的资源矛盾和时隙问题，提高网络的运作效率。
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公开(公告)号：CN119719626A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411808871.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 漳州立达信光电子科技有限公司 , 厦门大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于CSI的动作识别方法、系统及开发板，包括：接收Wi‑Fi设备实时采集的真实CSI数据；使用训练好的半监督生成对抗网络的生成器，生成虚拟数据；将实时采集的真实CSI数据和生成的虚拟数据进行预处理，获得预处理后的CSI数据；采用局部异常因子LOF算法，将预处理后的CSI数据的异常变化处判定为发生动作，以数据异常变化处为中心截取前后预设个数据包作为动作信号片段；获取动作信号片段后，使用fisher score算法对动作信号片段进行特征提取，选取fisher得分靠前的预设个特征；将选取的特征输入CNN卷积神经网络对动作特征进行分类，获得动作类别。本发明解决了现有技术的CSI采集的硬件问题、动作识别适应能力差的问题及识别过程中选取动作特征的问题。
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公开(公告)号：CN119065399A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411015056.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本申请公开了一种面向数据收集的多无人机动态路径规划方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括两阶段，其中，第一阶段离线路径预规划阶段采用多智能体深度确定性策略梯度算法，为每一架无人机分配自己的Actor‑Critic网络进行训练学习，同时，单独设计总体的Critic网络，用于各无人机观测全局信息，实现多无人机之间的合作学习；第二阶段在线路径重规划阶段采用遗传算法，在各时隙开始时对包含静态兴趣点和动态兴趣点的地图进行搜索迭代，找出当下时隙最优路径，并对无人机进行路径重规划；由此，通过两阶段结合，使得无人机集群可以在同时考虑动态静态两种兴趣点情况下，最大化其数据收集获得的总奖励。
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