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公开(公告)号：CN111681231B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010525671.5
申请日：2020-06-10
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法，包括获取工业焊接图像；依据工业焊接图像中存在的焊接缺陷生成训练样本集；建立焊接缺陷检测模型；依据训练样本集对焊接缺陷检测模型进行深度学习训练；利用深度学习训练后的焊接缺陷检测模型对工业焊接图像进行焊接缺陷检测。该基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法目的是解决人工焊接缺陷检测工作的漏检错检、过程繁琐的问题。
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公开(公告)号：CN115330837A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210994557.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力Transformer网络的鲁棒目标跟踪方法及系统，该方法包括：构建用于目标跟踪任务的图注意力Transformer网络模型并对其训练，该网络模型包括特征提取网络、自适应图注意力模块和特征预测头；以不同采样比对视频序列帧进行采样，分别将第一帧和后续帧获得的采样样本作为模板和搜索区域；将模板和搜索区域输入到训练好的网络模型中，通过特征提取网络提取模板和搜索特征作为自适应图注意力模块的输入；通过自适应图注意力模块对输入的模板和搜索特征进行聚合操作，然后利用混合注意力进行特征融合，获得更加鲁棒的自适应特征；最后通过特征预测头估计搜索区域中的目标，得到跟踪结果。该方法及系统有利于获得更加稳定、鲁棒、准确的跟踪结果。
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公开(公告)号：CN115131648A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210823282.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提出基于局部特征图实时更新的联机手写中文文本行识别方法，包括以下步骤；步骤S1、初始化实时识别模型；步骤S2、在启动笔画输入时，以笔尖触碰手写设备的手写面为开始标志；步骤S3、采集联机手写中文文本行轨迹，记录笔画的坐标点序列，以提笔作为一个笔画的结束标志；步骤S4、截取新输入的笔画对应的局部图像，进行预处理；步骤S5、计算新输入笔画对应的局部图像的CNN特征，将新特征替换到上一次的特征图上，实现新笔画的局部特征实时更新；步骤S6、使用语言模型解码更新识别结果，实现文本行实时识别；本发明速度大幅提升，具有较低的图像大小依赖性、较强的可拓展性与鲁棒性，能用于各种资源受限的嵌入式设备中，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN114299591A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111658276.5
申请日：2021-12-30
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应对比知识蒸馏的人脸属性识别方法及系统，该方法包括：数据获取及预处理；教师网络预训练；对教师网络和学生网络的主干网络划分卷积组，对分组后的蒸馏点进行基于特征的知识蒸馏，并将提取的特征输入共享特征的过滤器机制；将过滤器机制非线性映射后的特征输入基于关系的对比知识蒸馏；利用教师网络和学生网络对人脸属性分类任务的预测结果进行基于响应的知识蒸馏；利用自适应阶梯型蒸馏损失自适应调控不同蒸馏点基于响应、特征和关系的知识蒸馏在不同训练阶段的重要性并与人脸属性分类任务联合训练；通过得到的网络模型进行人脸属性识别。该方法及系统有利于提高知识蒸馏得到的学生网络的精度，提高人脸属性识别的性能。
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公开(公告)号：CN113569732A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110853369.7
申请日：2021-07-27
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及一种基于并行共享多任务网络的人脸属性识别方法及系统，该方法包括以下步骤：将人脸属性数据集中包含的人脸属性分为部分属性组和整体属性组；构建并行共享多任务网络，其由一个共享子网络以及两个特定任务子网络，即一个部分属性子网络和一个整体属性子网络组成；在每个特定任务子网络中采用注意力机制，以利用共享子网络和特定任务子网络的局部和全局特征之间的相关性；设定损失函数并采用自适应惩罚策略来缓解类别不平衡问题，提高人脸属性识别率；通过人脸属性数据集对并行共享多任务网络进行训练；将待识别的人脸图像输入训练好的并行共享多任务网络模型，实现人脸属性识别。该方法及系统有利于提高人脸属性识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109767457B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201910022615.7
申请日：2019-01-10
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种在线多示例学习目标跟踪方法，包括如下过程：S1：初始正包和负包中示例的选取；S2：计算初始正包中每个示例的相关相似度；S3：对初始正包进行筛选；S4：更新弱分类器；S5：为筛选后的正包和负包中的示例赋予相应的权重值；S6：对包概率进行加权；S7：获得最优弱分类器；S8：集成强分类器并输出。通过利用本发明设计出的目标跟踪方法能够提升分类器的性能，提高目标跟踪的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111681231A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010525671.5
申请日：2020-06-10
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法，包括获取工业焊接图像；依据工业焊接图像中存在的焊接缺陷生成训练样本集；建立焊接缺陷检测模型；依据训练样本集对焊接缺陷检测模型进行深度学习训练；利用深度学习训练后的焊接缺陷检测模型对工业焊接图像进行焊接缺陷检测。该基于目标检测的工业焊接图像缺陷的检测方法目的是解决人工焊接缺陷检测工作的漏检错检、过程繁琐的问题。
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公开(公告)号：CN106407690B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610858464.5
申请日：2016-09-28
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于自动深度置信网络的门诊量预测方法及系统，其通过从医院挂号系统收集每天的门诊量得到历史门诊量数据，对所述历史门诊量数据进行微分变换的预处理得到微分数据，根据所述微分数据自动构建深度置信网络结构，采用聚类算法进行自动创建分组得到不同时间序列的分组数据，然后根据所述分组数据对所述深度置信网络进行训练得到门诊量预测模型，最后调用所述门诊量预测模型对指定时间序列进行门诊量的预测得到预测结果，并对所述预测结果进行所述预处理的逆变换得到预测门诊量，所述深度置信网络具有使用方便、训练简单的优点，并且，能够为医院门诊量预测提供可靠依据，预测误差小，特别适用于长线预测。
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公开(公告)号：CN119494122B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510074490.8
申请日：2025-01-17
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于本地化差分隐私的大模型训练方法、介质及系统，其中方法包括：用户终端设备获取历史数据，并对所述历史数据进行预处理；基于拉格朗日插值法和傅里叶级数法构造固定上下界的噪声分布函数；根据所述噪声分布函数对预处理后的历史数据进行扰动，以生成训练数据；所述用户终端设备将所述训练数据发送给服务器；所述服务器根据所述训练数据进行模型训练，以生成相应的大语言模型。能够有效提高本地化差分隐私机制获取到的数据的质量，进而提升基于该数据训练得到的模型的可用性。
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公开(公告)号：CN119741236A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510246464.9
申请日：2025-03-04
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06T5/77 , G06T3/4038 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06F17/14
Abstract: 本发明提供了一种甲骨文图像修复方法、装置，涉及图像处理技术领域，本方法通过在频率域中混合不同特征生成挑战性新图像，增强模型泛化能力；其包括训练初始修复模型，设计频带混合模块和掩码生成网络，混合甲骨文图像及其修复版本生成新图像，并以此训练和更新模型。该方法能有效提升甲骨文图像修复的质量，保留文字细节，增强模型鲁棒性；旨在解决甲骨文图像数据稀缺导致的模型泛化能力不足问题。
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