-
公开(公告)号：CN106304110A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610650149.3
申请日：2016-08-09
申请人： 华侨大学
摘要： 本发明公开了一种基于多移动基站的传感云数据收集方法，采用多个移动基站并发收集传感器网络监测区域数据并上传到云端，移动基站通过访问部分传感器节点来完成数据收集，包括：将传感器网络监测区域的外接圆划分为若干个均匀的扇形区，每个移动基站覆盖一个扇形区域；在每个扇形区域内，选择部分传感器节点作为驻点，其他节点作为普通节点；利用TSP算法对由驻点组成的驻点集设计出最优访问路径作为基站的移动路径，当基站访问驻点时，普通节点将数据传给基站；计算每个移动基站的数据收集时延并将最大的收集时延作为整个传感器网络的数据收集时间。本发明能够保证传感器网络中的感知数据在规定时间内上传到云端，同时在满足时延的情况下，能量消耗最小。
-
公开(公告)号：CN112150484A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011038459.2
申请日：2020-09-28
申请人： 华侨大学
摘要： 本发明公开了一种超像素的狄利克雷混合模型图像分割方法、装置及设备，方法包括：读取待分割的图像，利用超像素分割算法将所述图像分割为多个超像素块，并记录下每个像素点所属的超像素块、每个超像素块的位置中心以及颜色均值信息；提取每个超像素块的邻域信息；对所有超像素块的颜色做归一化处理，并初始化分割类别个数和聚类中心；将归一化处理后的超像素块作为输入，利用k‑means聚类对狄利克雷混合模型的聚类中心和后验概率做初始化；初始化狄利克雷混合模型的超参数，将以超像素块为基本处理单位的处理向量放入初始化后的狄利克雷混合模型中进行无监督迭代分割计算，直到达到预设的迭代终止条件后，输出分割结果图。本发明能提高图像分割的速度。
-
公开(公告)号：CN110717431A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910927585.4
申请日：2019-09-27
申请人： 华侨大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/32 , G06F16/332 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种结合多视角注意力机制的细粒度视觉问答方法，充分考虑到问题具体语义的导向作用，提出一种多视角注意力模型，能够有效选择出与当前任务目标(问题)相关的多个显著目标区域，从多个视角学习获取图像和问题文本中与答案有关的区域信息，提取出问题语义引导下的图像中的区域显著性特征，具有更细粒度的特征表达，并对图像中存在多个重要语义表达区域的情况表现，具有较强的刻画能力，增加了多视角注意力模型的有效性和全面性，从而有效加强图像区域显著特征和问题特征的语义关联性，以提升视觉问答的语义理解的准确性和全面性。采用本发明所述的方法进行视觉问答任务，步骤简单、效率高、准确率高，完全可以用于商业，市场前景较佳。
-
公开(公告)号：CN106304110B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201610650149.3
申请日：2016-08-09
申请人： 华侨大学
摘要： 本发明公开了一种基于多移动基站的传感云数据收集方法，采用多个移动基站并发收集传感器网络监测区域数据并上传到云端，移动基站通过访问部分传感器节点来完成数据收集，包括：将传感器网络监测区域的外接圆划分为若干个均匀的扇形区，每个移动基站覆盖一个扇形区域；在每个扇形区域内，选择部分传感器节点作为驻点，其他节点作为普通节点；利用TSP算法对由驻点组成的驻点集设计出最优访问路径作为基站的移动路径，当基站访问驻点时，普通节点将数据传给基站；计算每个移动基站的数据收集时延并将最大的收集时延作为整个传感器网络的数据收集时间。本发明能够保证传感器网络中的感知数据在规定时间内上传到云端，同时在满足时延的情况下，能量消耗最小。
-
-
公开(公告)号：CN105373597B
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201510705659.1
申请日：2015-10-27
申请人： 华侨大学
摘要： 本发明涉及一种基于k‑medoids项目聚类和局部兴趣融合的用户协同过滤推荐方法，采用如下步骤：A、采用最小化最大相似度准则确定K个初始聚类中心；B、根据相似度和最大的k‑medoids聚类算法对项目进行聚类；C、在聚类基础上，寻找用户局部最近邻；D、将用户全局最近邻与局部最近邻以相似度和之比作为权值进行融合，根据用户全局最近邻与局部最近邻对项目的评分预测用户对项目的评分。本发明同现有技术相比，更大限度地利用了已有的数据，缓解了数据极端稀疏性对推荐的影响，同时提高了评分预测的精度，为用户提供更好的推荐结果。
-
公开(公告)号：CN105159865A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510377630.5
申请日：2015-07-01
申请人： 华侨大学
IPC分类号： G06F17/14
摘要： 本发明涉及一种不相关的声振载荷联合施加和不相关多源频域载荷识别研究的试验装置和方法，以及利用该装置在复杂的声振模拟环境下进行不相关多源频域载荷识别的三种方法，分别是最小二乘广义逆法、改进的正则化方法以及多输入多输出支持向量回归机法，三种方法均能根据系统上多个测点的振动响应同时识别出多个不相关频域载荷源的大小本发明的最小二乘广义逆法不需要测定传递函数的相位；改进的正则化方法对应的每一个频率都有最佳的正则化参数；多输入多输出支持向量回归机法能够有避免过学习现象。
-
-
公开(公告)号：CN111860465A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010794623.6
申请日：2020-08-10
申请人： 华侨大学
摘要： 本发明提供一种基于超像素的遥感图像提取方法、装置、设备及存储介质，方法包括：用超像素分割技术将训练图像分割成超像素块，生成不同尺寸的模型训练样本；根据生成的不同尺寸的模型训练样本，分别训练生成不同扫描尺寸的卷积神经网络模型；利用训练好的不同扫描尺寸的卷积神经网络模型，对训练图像进行提取，融合不同扫描尺寸的卷积神经网络的提取结果生成高阶卷积神经网络的训练样本；基于生成的高阶卷积神经网络的训练样本，训练生成高阶卷积神经网络模型，并利用所述不同扫描尺寸的卷积神经网络以及高阶卷积神经网络模型对待提取的遥感图像进行目标提取。本发明通过超像素块扫描，大大提升了处理的速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
33 条记录 (耗时 0.025 秒)
