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公开(公告)号：CN115631527B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211366264.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 福州大学至诚学院
Abstract: 本发明提出一种基于角度自适应的发型属性编辑方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：将输入的图像通过StyleGAN潜码编码器，得到输入图像的潜在编码W+；步骤S2：通过人脸关键点检测2D人脸的关键点，初始化人脸的3D关键点并且使用Perspective‑n‑Point算法求解人脸姿态；步骤S3：通过将x，y，z各个方向与其参考发型的潜码输入到潜码编辑模块；步骤S4：通过生成器重建，得到人脸角度对齐后的图像。本发明对输入图像的特征潜码优化，在通过预先训练好的生成网络重建图像的方法，可以在无需重新训练的情况下实现精准的发型属性编辑效果，满足用户的基本需求。
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公开(公告)号：CN117772734A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410209232.1
申请日：2024-02-26
Applicant: 福州大学至诚学院
Abstract: 本发明公开了一种检测精度高的浮子式液位计，涉及液位计技术领域，包括清洁机构，以及安装于清洁机构顶部一侧的转动电机，所述清洁机构的左侧上下对称设置有过滤机构，且过滤机构的内部设置有过滤网筒，所述清洁机构包括浮子室，所述浮子室的顶部与底部对称设置有第一连接法兰，顶部所述第一连接法兰的内部转动连接有顶部清洁转动块，其中，转动电机固定安装在第一连接法兰的顶部一侧，所述转动电机的输出端固定连接有清洁主动齿轮，通过设置清洁机构不仅能够通过启动转动电机带动第一清洁刮片转动，从而对浮子室内部的水垢进行清理，通过第一清洁刮片转动产生离心力，使螺旋清洁刮片绕着刮片转动支座转动，并与浮子室的内壁贴合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119761597A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510255469.8
申请日：2025-03-05
Applicant: 福州大学至诚学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/22 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及潮汐预测技术领域，公开了一种用于潮汐水位监测的浮子式潮汐预测方法，包括以下步骤：获取预警时间点之前的增长趋势的潮汐水位值数据，并将对应时间标记为待分析时间区间，再结合潮汐水位增长时段进行相似性分析，识别与待分析时间区间相似度高的潮汐水位增长时段；基于相似度高潮汐水位增长时段预测潮汐水位达到潮汐水位警戒值的时间值，获取当前防控时间段。本发明该发明提高了潮汐水位预测的准确性，通过为每个潮汐水位增长时段构建模型，找到与待分析区间相似度高的时段进行预测，为预测提供较为准确的模型支持，并且可以结合历史防控数据选择合适防控措施，在减少灾害损失的同时优化资源利用，实现科学有效的潮汐水位防控。
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公开(公告)号：CN114169435A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111487529.7
申请日：2021-12-07
Applicant: 福州大学至诚学院
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明涉及一种基于特征可视化的非侵入式负荷识别方法。针对传统基于一维序列特征量的负荷识别算法，其网络模型参数庞大、多负荷同时工作时大功率负荷和谐波丰富负荷导致识别准确率较低的问题，对原始电流数据进行谐波分析，再通过格拉姆角场(Gramian Angular Field，GAF)、递归图(Recurrence Plot，RP)的方法将一维谐波特征序列转化为二维图像，作为基于CNN的图像分类模型的输入。在采用特征可视化方法后，使用比传统算法规模更小的网络和计算开销，就可以在PLAID数据集上达到98.272％的负荷辨识准确率、在自行采集的数据集上达到96.573%的负荷辨识准确率。
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公开(公告)号：CN115660946A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211343425.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 福州大学至诚学院
Abstract: 本发明提出一种基于深度自适应的发型属性迁移方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：通过人脸单目测距算法估计输入图像的估计深度差；步骤S2：通过人脸关键点检测模型RCPR检测待调整图像的人脸关键点；步骤S3：通过深度差与人脸关键点计算面部基准点与偏移量；步骤S4：通过面部基准点与偏移量对齐人脸深度；步骤S5：通过快速发型属性编辑模块编辑输入图像的发型，输出目标图像的潜在编码；步骤S6：通过StyleGANv2生成器将目标图像的潜在编码映射到图像域得到目标图像。本发明对输入图像的特征潜码优化，在通过预先训练好的生成网络重建图像的方法，可以在无需重新训练的情况下实现精准的发型属性编辑效果，满足用户的基本需求。
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公开(公告)号：CN115631527A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211366264.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 福州大学至诚学院
Abstract: 本发明提出一种基于角度自适应的发型属性编辑方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：将输入的图像通过StyleGAN潜码编码器，得到输入图像的潜在编码W+；步骤S2：通过人脸关键点检测2D人脸的关键点，初始化人脸的3D关键点并且使用Perspective‑n‑Point算法求解人脸姿态；步骤S3：通过将x，y，z各个方向与其参考发型的潜码输入到潜码编辑模块；步骤S4：通过生成器重建，得到人脸角度对齐后的图像。本发明对输入图像的特征潜码优化，在通过预先训练好的生成网络重建图像的方法，可以在无需重新训练的情况下实现精准的发型属性编辑效果，满足用户的基本需求。
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公开(公告)号：CN115660947A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211343697.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 福州大学至诚学院
IPC: G06T3/00 , G06T7/194 , G06V10/74 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于隐码编辑的发型属性迁移方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：将输入的包含发型和/或发色的图像转换到StyleGAN的隐空间，得到输入图像的隐码；步骤S2：根据输入图像的语义分割图编辑隐码，获取对齐输入图像语义分割图的隐码；步骤S3：通过对齐的隐码和语义分割图融合得到目标隐码；步骤S4：调用生成模型，将目标隐码重建得到目标图像。
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