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公开(公告)号：CN119027845A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514321.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 华侨大学 , 泉州圣源警用侦察设备有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及图像处理与人工智能技术领域，公开了一种无人机森林火灾风险区块检测方法及系统，方法包括：构建基于区块分类的目标检测模型并进行训练，利用训练好的基于区块分类的目标检测模型实现无人机森林火灾风险区块检测；所述基于区块分类的目标检测模型利用区块映射器无人机图像中的不同区块映射为区块特征；利用多阶段采样网络对区块特征进行多种尺度的采样，并利用降维映射层进行尺度对齐，获得多尺度区块特征；通过哈达玛积融合多尺度区块特征，利用区块分类器将融合后的多尺度区块特征映射至区块类别概率。本发明以区域分类方式实现风险区块的定位，避免了现有技术因精确定位导致的庞大计算量，延长无人机可用时间。
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公开(公告)号：CN118196731B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410605567.5
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于通道与空间量子注意力学习的车辆再辨识方法及装置，涉及车辆再辨识领域，包括：利用深度网络从车辆图像中提取车辆的特征映射；设计通道量子注意力学习分支和空间量子注意力学习分支，分别对残差模块输出的特征映射学习通道量子注意力掩码和空间量子注意力掩码，并将两种注意力掩码融合为通道‑空间复合量子注意力掩码，用于增强车辆的特征映射，使深度网络能够更全面捕捉特征映射中的重要特征。本发明利用量子叠加与纠缠特性实现车辆注意力学习，能够提高特征学习效果，改善车辆再辨识的准确率，解决了传统机器学习模型难以学习这些复杂的非线性关系的问题。
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公开(公告)号：CN118233570B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410605570.7
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于微观几何纹理的防伪图像的生成方法及装置，涉及防伪领域，包括：获取物品对应的唯一序列号、防伪图像的宽和高、防伪图像单元的几何纹理样式；根据唯一序列号生成编码比特流，基于防伪图像单元的几何纹理样式采用对应的加密模式对编码比特流进行加密，生成加密编码比特流；根据防伪图像的宽和高以及加密编码比特流确定防伪图像中防伪图像单元、定位模组和数据模组的数量、大小和起始坐标，根据加密编码比特流以及数据模组和定位模组的几何纹理确定数据模组和定位模组的纹理图案；绘制所有防伪图像单元的定位模组和数据模组，组成防伪图像，解决现有防伪图像防伪特征少、易受噪声干扰、识别效率低、样式可塑性差等问题。
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公开(公告)号：CN118334711A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410757573.2
申请日：2024-06-13
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
IPC: G06V40/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06T7/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于服装描述生成的行人性别与年龄识别方法及装置，涉及图像识别领域，包括：构建行人性别与年龄识别模型，通过线性映射层和前a层Transformer块将行人图像处理为识别特征和图像特征，利用人体部位检测模型获取行人图像中的人体部位的位置，并裁剪出各个人体部位图像，利用图像字幕生成模型生成各个人体部位图像对应的服装文字描述，并利用词嵌入模型将服装文字描述映射为服装文字描述向量，将服装文字描述向量输入特征提取模块，提取得到对应的向量特征，将所有向量特征拼接后再连接至识别特征和图像特征后，并依次经过后b层Transformer块、第一全连接层和Softmax函数层，得到识别结果，解决性别与年龄识别技术受观察角度与环境等因素影响较大的问题。
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公开(公告)号：CN118233570A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410605570.7
申请日：2024-05-16
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于微观几何纹理的防伪图像的生成方法及装置，涉及防伪领域，包括：获取物品对应的唯一序列号、防伪图像的宽和高、防伪图像单元的几何纹理样式；根据唯一序列号生成编码比特流，基于防伪图像单元的几何纹理样式采用对应的加密模式对编码比特流进行加密，生成加密编码比特流；根据防伪图像的宽和高以及加密编码比特流确定防伪图像中防伪图像单元、定位模组和数据模组的数量、大小和起始坐标，根据加密编码比特流以及数据模组和定位模组的几何纹理确定数据模组和定位模组的纹理图案；绘制所有防伪图像单元的定位模组和数据模组，组成防伪图像，解决现有防伪图像防伪特征少、易受噪声干扰、识别效率低、样式可塑性差等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106960176B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201710096262.6
申请日：2017-02-22
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于超限学习机和颜色特征融合的行人性别识别方法，包括：提取未标记性别属性的训练图像的超限学习机特征；提取未标记性别属性的输入训练图像HSV颜色特征，将超限学习机特征与颜色特征进行组合，获得融合特征，根据融合特征和训练图像标签利用线性支持向量机SVM训练行人性别分类器；利用训练所得模型提取测试图像特征，同时提取其HSV颜色特征，接着将两类特征进行融合，获得测试图像的融合特征，用训练过程所得线性支持向量机SVM行人性别分类器对融合特征进行分类。本发明对输入图像提取超限学习特征与颜色特征并进行有效融合，实现两种特征的互补，更有效地捕捉行人性别属性，从而提高行人性别识别率。
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公开(公告)号：CN120067773A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510535293.1
申请日：2025-04-27
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于双核化单类宽度学习自编码器的入侵信号检测方法，涉及信号检测技术领域，方法包括：将接收的信号数据划分为训练集和测试集；使用核函数映射信号数据至特征层，并通过生成的随机矩阵重构数据以获得第一最优核函数矩阵；对特征层数据进行增强处理，得到第二最优核函数矩阵；串联重构的特征层与增强层形成隐藏层，计算其重构误差作为损失函数，求解得出输出层权重矩阵；基于训练集信号数据的重构损失设定判断阈值；结合第一和第二最优核函数矩阵、输出层权重矩阵及判断阈值，识别测试集中的入侵信号。本发明通过两次核函数映射及重构优化处理信号数据，提高了入侵信号检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119180752B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411678685.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/4046
Abstract: 本发明公开了一种基于高效频域Transformer的轻量级图像超分辨率方法及装置，涉及图像处理领域，包括：构建基于高效频域Transformer的图像超分辨率模型并训练，得到经训练的图像超分辨率模型，图像超分辨率模型包括第一卷积层、亚像素卷积层、第二卷积层以及若干个高效频域Transformer模块；获取待重建的低分配率图像和上采样因子并输入经训练的图像超分辨率模型，先经过第一卷积层，得到第一卷积层的输出特征，第一卷积层的输出特征依次经过若干个高效频域Transformer模块，将最后一个高效频域Transformer模块的输出特征与第一卷积层的输出特征相加，得到第二相加结果，第二相加结果依次经过亚像素卷积层和第二卷积层，得到高分辨率重建图像。本发明克服现有Transformer方法计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号：CN119323805A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411876774.0
申请日：2024-12-19
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/32 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种动静正则混合采样的行人再辨识方法及系统，涉及公共安全智能视频监控技术领域。实践中，采样常独立于行人再辨识模型训练，导致训练过程采样的信息丢失不受控制，制约识辨准确性。为此，本发明设计了正则动态线性采样和静态线性采样混和方法，实现行人再辨识模型训练过程中联合优化采样效果，其中，前者通过归一化的可学习参数，以数据驱动的动态方式学得动态的像素组合权重；后者利用双线性变换来确定静态的像素组合权重，实现与数据无关的采样策略。本发明进一步设计了动静正则项，约束动态的像素组合权重与静态的像素组合权重之间的差异，控制可学习参数的自由度，更好地组合动静采样，减少传统单一静态采样过程中信息损失。
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公开(公告)号：CN119152215A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411667235.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 华侨大学 , 厦门松霖科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度显著性感知的皱纹分割方法、装置及可读介质，涉及图像处理领域，包括：构建人脸皱纹数据集和人脸皱纹分割网络；将人脸皱纹数据集中的原始人脸图像输入到人脸皱纹分割网络，得到对应的皱纹分割预测图，计算原始人脸图像中的每个像素点的显著性，进一步计算得到原始人脸图像中的每个像素点的权重，基于原始人脸图像中的每个像素点的像素值及其权重和原始人脸图像对应的皱纹标注掩码图中的相应像素点的像素值构建梯度显著性加权损失函数，基于梯度显著性加权损失函数对人脸皱纹分割网络进行训练，得到经训练的人脸皱纹分割网络。本发明解决现有技术的人脸图像中皱纹被过度分割或错误分割的问题。
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