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公开(公告)号：CN117292419A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311055106.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明属于人脸识别技术领域中，涉及一种基于人脸识别的行人追踪定位方法、装置，所述方法包括：S1、获取人脸识别使用场景，所述使用场景包括静态识别模式和动态识别模式；S2、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为静态识别模式，是则获取静态视频源，对所述静态视频源进行人脸识别，否则进入S3；S3、根据所述使用场景，判断所述使用场景是否为动态识别模式，是则获取实时动态视频源，对所述实时动态视频源进行人脸识别；S4、根据人脸识别结果，进行行人追踪定位。能够根据实际使用场景进行人脸识别，灵活方便，追踪定位效率高，可普遍适用于安全监控、身份验证、人员管理等领域。
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公开(公告)号：CN116012584A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310009804.7
申请日：2023-01-04
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，具体涉及一种轻量级语义分割方法。具体包括基于双边分割网络重参数化方法重新设计细节分支，在双边分割网络语义分支的适当位置使用SENet进行特征学习，在双边分割网络的深层位置采用预设大小的卷积核。使用本发明技术方案，通过重新参数化策略重新设计了BisenetV2的细节分支，以在不增加延迟的情况下增强网络学习的细节特征提取能力。通过在合适的位置使用SENet，在深度网络中使用较大的卷积核，以进一步提高精度，并且只增加少量的计算量，在精度和速度之间获得更好的平衡。
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公开(公告)号：CN119068419B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411539756.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明涉及火灾预测领域，具体公开了一种基于深度神经网络的火灾场景实时预测方法，包括检测火灾场景中的堆积特征、烟气释放特征和阴燃特征；响应于同一区域同时存在堆积特征、烟气释放特征和阴燃特征确定该区域为阴燃风险区；基于各特征的出现时间对阴燃风险区进行验证；对于验证正确的阴燃风险区，将各特征的程度参数输入神经网络模型，输出阴燃风险区的爆燃风险等级；基于阴燃风险区的位置和爆燃风险等级对疏散路径进行更正；通过神经网络模型对可能出现阴燃转爆燃的区域进行检测分析，并给出爆燃风险等级的预测，从而为火灾应急提供数据支持和决策辅助。
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公开(公告)号：CN111324145B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010130509.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机自主着陆方法、装置、设备及存储介质，方法包括：基于摄像机采集的图像重建三维图像；对三维图像经SIFI算法进行特征提取，以获得特征图；其中，特征图包括N个SIFI特征尺度，以及每个SIFT特征尺度对应的尺度信息；根据每个SIFT特征尺度对应的尺度信息，基于SIFT顺序尺度算法生成N个特征向量；根据N个特征向量，判断三维图像所在的坐标是否匹配着陆坐标所在区域；当判断三维图像所在的坐标匹配着陆坐标区域时，将三维图像进行图像分割，以提取着陆目标的坐标；基于视觉组合导航算法对着陆坐标进行位置匹配和姿态匹配，并在判断匹配状态满足着陆时，控制无人机自主着陆。解决现有技术无人机在导航过程中缺乏自主性、实时性的问题。
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公开(公告)号：CN114511650A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210165831.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了一种基于GAN的人像素描图像生成方法、装置、设备及介质，包括：获取待绘制的原图；将所述原图输入至基于GAN生成的人脸转素描生成器组；其中，所述人脸转素描生成器组包括N个图像转素描生成器，将所述原图作为第一个图像转素描生成器的输入参数，其输出的过程图像和所述原图作为下一个图像转素描生成器的输入参数，依次到最后一个图像转素描生成器输出所述原图对应的目标素描图像。旨在解决现有的人脸素描合成技术方案存在人脸识别的信息丢失、草图的质量很差以及缺少绘制素描过程的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106585526A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611113314.8
申请日：2016-12-07
CPC classification number: B60R16/02 , G06K9/00805 , H04N7/183
Abstract: 一种车前物体识别装置及其识别方法，涉及行车安全或自动驾驶。识别装置设有探照器、摄像器和控制器；探照器安装在车前部或挡风玻璃上部，用于将红黄绿三色组成的光投射到车前方的设计区域并产生色块；摄像器安装于前挡风玻璃，用于捕捉车前方的图像并将图像数据传输给控制器；控制器安装于车内，用于分析图像的变化、控制探照器的照射区域，并将分析结果实时传输给行车安全或自动驾驶系统。识别方法：控制红黄绿三色光的配比及强度以组成不同的光源并投射到车前方的设计区域，摄像器捕捉车前方的实时图像并送至控制器，控制器分析比较探照器投射有颜色光前后的图像的变化，并将分析结果传输给行车安全设备或自动驾驶设备。可提高行车安全性。
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公开(公告)号：CN103389214A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310314551.0
申请日：2013-07-24
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G01M17/007
Abstract: 利用无人驾驶技术的汽车碰撞试验方法，涉及一种汽车。选择一块开阔平地以便进行碰撞试验；预设拟被碰的壁障或车辆按碰撞试验标准；在拟碰撞车辆的行进方向的中心线设一条带颜色的标记线条，使该中心线与拟被碰的壁障或车辆形成相应碰撞试验所需要的角度；利用无人驾驶技术，对拟碰撞车辆进行改造，使得拟碰撞车辆能自主进行车辆的横向控制和纵向控制；在拟碰撞车辆或拟被碰车辆上按标准规定安装试验假人、连接线路及设备；将准备好状态的拟碰撞车辆在行进方向中心线的起点发动，设定为无人驾驶状态，拨好起始档位，起动已设定好碰撞速度的无人驾驶控制器、紧急情况处理器，开始碰撞试验。实现车与固定壁障之间、车与车之间任意角度的碰撞试验。
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公开(公告)号：CN117788690A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311649353.X
申请日：2023-12-01
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种三维目标重建方法、介质、设备及装置，其中方法包括：获取原始二维图像数据，并生成多尺度二维图像数据；进行采样，以得到对应的采样圆台坐标信息和相机视角信息；获取采样圆台坐标信息和相机视角信息对应的高维数据；将高维数据输入到多层感知器中，以输出采样圆台对应的第一颜色预测值和密度预测值；获取光线属性信息，并基于体渲染计算对应的第二颜色预测值；计算第二颜色预测值与相应真实图像颜色值之间的误差，并根据误差调整网络权重，以得到最终多层感知器；基于最终多层感知器输出所有视角下的重建颜色值，并根据重建颜色值完成三维目标重建；能够有效提高三维目标的重建效果，降低所需搜集的原始数据量，节约时间。
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公开(公告)号：CN115937497A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310009236.0
申请日：2023-01-04
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征的车辆检测方法，该方法基于CenterNet基本检测框架，并且针对CenterNet模型在检测过程中存在漏检、误检的问题进行改进，使用Res2Net作为主干网络，通过堆叠卷积算子来增加每层的感受野大小，从而获得不同尺度的特征信息。同时融入标准化注意力模块(NAM)，抑制非目标特征，进一步提高模型的检测精度。通过上述方式，本发明能够在一定程度上降低原模型漏检、误检的问题，并且根据KITTI和VOC数据集上的实验结果表明，该发明的平均精度均值(mAP)和F1Score都有不同程度的提升，综合性能优于原模型。
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公开(公告)号：CN113232647A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110600874.0
申请日：2016-12-07
Abstract: 一种车前物体识别方法及其识别装置，涉及行车安全或自动驾驶。识别装置设有探照器、摄像器和控制器；探照器安装在车前部或挡风玻璃上部，用于将红黄绿三色组成的光投射到车前方的设计区域并产生色块；摄像器安装于前挡风玻璃，用于捕捉车前方的图像并将图像数据传输给控制器；控制器安装于车内，用于分析图像的变化、控制探照器的照射区域，并将分析结果实时传输给行车安全或自动驾驶系统。识别方法：控制红黄绿三色光的配比及强度以组成不同的光源并投射到车前方的设计区域，摄像器捕捉车前方的实时图像并送至控制器，控制器分析比较探照器投射有颜色光前后的图像的变化，并将分析结果传输给行车安全设备或自动驾驶设备。可提高行车安全性。
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