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公开(公告)号：CN111259184B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010122977.6
申请日：2020-02-27
Applicant: 厦门大学 , 福建联迪商用设备有限公司
IPC: G06F16/58
Abstract: 本发明涉及一种面向新零售的图像自动标注系统及方法。所述体现包括获取待标注图片和待标注图片对应的用于自动标注图片的测试单元，获取待标注图片中目标的位置信息和目标的标签的级联网络测试单元，检查标注结果是否是Ground Truth的测试单元，获取标注结果的测试单元。训练针对需要标注的目标的图像分割模型，拍摄待标注图片，以及在待标注图片的目标上放置写有数字的纸片的用于自动标注的图片，通过图像分割网络获取图片中目标的位置信息，并检查是否有误，通过深度学习网络获取目标上数字信息，检查无误后，通过数字与标签的对应关系确认目标的标签，将待标注图片的文件名，利用图片中各个目标的位置信息和标签，生成.csv格式文件，完成自动标注。
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公开(公告)号：CN112633113A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011493977.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 厦门大学 , 福建联迪商用设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跨摄像头的人脸活体检测方法、介质及系统，其中方法包括：采集第一训练数据集，并训练得到人脸活体检测模型；通过源摄像头和目标摄像头进行活体样本对的采集，以根据活体样本对生成第二训练数据集，并根据第二训练数据集进行生成对抗网络的训练，以得到风格转移函数模型；通过目标摄像头获取待检测人脸图像，并将待检测人脸图像输入到风格转移函数模型，以及将风格转移后的待检测人脸图像输入到人脸活体检测模型，以得到待检测人脸图像对应的活体检测结果；能够在不对活体检测模型进行重新训练的情况下，保证跨摄像头活体检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112633113B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202011493977.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 厦门大学 , 福建联迪商用设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种跨摄像头的人脸活体检测方法、介质及系统，其中方法包括：采集第一训练数据集，并训练得到人脸活体检测模型；通过源摄像头和目标摄像头进行活体样本对的采集，以根据活体样本对生成第二训练数据集，并根据第二训练数据集进行生成对抗网络的训练，以得到风格转移函数模型；通过目标摄像头获取待检测人脸图像，并将待检测人脸图像输入到风格转移函数模型，以及将风格转移后的待检测人脸图像输入到人脸活体检测模型，以得到待检测人脸图像对应的活体检测结果；能够在不对活体检测模型进行重新训练的情况下，保证跨摄像头活体检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114638744A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210203974.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 厦门大学 , 福建联迪商用设备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态迁移方法及装置，其中方法包括：获取目标人物图像和目标姿态；对目标人物图像进行处理得到原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子和人体部位描述子；根据原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子对目标姿态对应的人体骨骼关节点进行调整，以得到调整后的人体骨骼关节点描述子，以及将原始姿态对应的人体部位描述子和目标姿态输入到解析生成器以得到目标姿态对应的人体部位描述子；最后将目标人物图像、调整后的人体骨骼关节点描述子和目标姿态对应的人体部位描述子输入到姿态迁移网络以得到生成图像；由此，采用多属性对原姿态和目标姿态下的人体进行描述，并对目标姿态下的人体进行形态自适应，从而提升生成图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN114638744B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210203974.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 厦门大学 , 福建联迪商用设备有限公司
IPC: G06T3/04 , G06T13/40 , G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种人体姿态迁移方法及装置，其中方法包括：获取目标人物图像和目标姿态；对目标人物图像进行处理得到原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子和人体部位描述子；根据原始姿态对应的人体骨骼关节点描述子对目标姿态对应的人体骨骼关节点进行调整，以得到调整后的人体骨骼关节点描述子，以及将原始姿态对应的人体部位描述子和目标姿态输入到解析生成器以得到目标姿态对应的人体部位描述子；最后将目标人物图像、调整后的人体骨骼关节点描述子和目标姿态对应的人体部位描述子输入到姿态迁移网络以得到生成图像；由此，采用多属性对原姿态和目标姿态下的人体进行描述，并对目标姿态下的人体进行形态自适应，从而提升生成图像的视觉效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111259184A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010122977.6
申请日：2020-02-27
Applicant: 厦门大学 , 福建联迪商用设备有限公司
IPC: G06F16/58
Abstract: 本发明涉及一种面向新零售的图像自动标注系统及方法。所述体现包括获取待标注图片和待标注图片对应的用于自动标注图片的测试单元，获取待标注图片中目标的位置信息和目标的标签的级联网络测试单元，检查标注结果是否是Ground Truth的测试单元，获取标注结果的测试单元。训练针对需要标注的目标的图像分割模型，拍摄待标注图片，以及在待标注图片的目标上放置写有数字的纸片的用于自动标注的图片，通过图像分割网络获取图片中目标的位置信息，并检查是否有误，通过深度学习网络获取目标上数字信息，检查无误后，通过数字与标签的对应关系确认目标的标签，将待标注图片的文件名，利用图片中各个目标的位置信息和标签，生成.csv格式文件，完成自动标注。
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公开(公告)号：CN116195997A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310122367.X
申请日：2023-02-07
IPC: A61B5/145 , A61B5/1477
Abstract: 本发明公开了一种汗液葡萄糖浓度检测系统，包括汗液葡萄糖浓度检测贴、移动终端和云服务器，其中，汗液葡萄糖浓度检测贴可贴于待检测者的皮肤上，以便采集待检测者的人体汗液，并生成葡萄糖浓度数据；移动终端与汗液葡萄糖浓度检测贴相连接，移动终端用于接收汗液葡萄糖浓度检测贴发送的葡萄糖浓度数据，并对待检测者的血糖情况进行实时显示；云服务器与移动终端相连接，云服务器用于接收移动终端发送的葡萄糖浓度数据，并进行远程存储，以便对待检测者进行远程监护；由此，通过汗液葡萄糖浓度检测贴进行实时数据采集，并通过云服务器进行远程存储监护，从而实现长时间无创监测。
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公开(公告)号：CN114445914B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202210094081.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 厦门大学 , 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/70 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06F18/2131 , G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/096 , G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的毫米波数据自动标注方法及系统，其中方法包括：采用多线程同步采集每个时刻待识别区域的毫米波数据和对应视频中的每一帧图像数据；将每一帧图像数据输入到训练好的行为识别神经网络模型进行识别，以得到每个时刻视频中的人体动作识别结果；对毫米波数据进行处理以得到带有时间维度信息的微多普勒特征数据；根据人体动作识别结果对微多普勒特征数据进行划分标注，以得到标注完成的毫米波数据；由此，通过同步采集视频数据和毫米波数据，以便通过视频数据对可解释性较弱的毫米波雷达数据进行标注，从而不仅节省了数据标注成本而且还提高了精确率。
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公开(公告)号：CN111553904B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202010356436.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 厦门大学 , 厦门华方软件科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的区域人数统计方法、介质、设备及系统，其中方法包括：根据无人机参数和人员拍摄参数计算无人机的最大悬停高度；根据待统计区域信息和拍摄重叠区域信息计算最小无人机架数，以确定控制参数可调整范围；获取控制参数，并根据控制参数和待统计区域信息计算每台无人机对应的定位信息，以控制每台无人机飞行至指定位置；对视野区域进行拍照，以获取区域图片，并通过轻量化神经网络分类器对区域图片进行人员检测，以生成该无人机对应的人数信息，以便根据人数信息进行待统计区域的人数统计；能够自动对开放场所的人数进行有效统计，进而对开放场所的人员数量实时把控，防止踩踏事件的发生，保障开放场所人员安全。
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公开(公告)号：CN114445914A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210094081.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 厦门大学 , 睿云联(厦门)网络通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视频的毫米波数据自动标注方法及系统，其中方法包括：采用多线程同步采集每个时刻待识别区域的毫米波数据和对应视频中的每一帧图像数据；将每一帧图像数据输入到训练好的行为识别神经网络模型进行识别，以得到每个时刻视频中的人体动作识别结果；对毫米波数据进行处理以得到带有时间维度信息的微多普勒特征数据；根据人体动作识别结果对微多普勒特征数据进行划分标注，以得到标注完成的毫米波数据；由此，通过同步采集视频数据和毫米波数据，以便通过视频数据对可解释性较弱的毫米波雷达数据进行标注，从而不仅节省了数据标注成本而且还提高了精确率。
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