-
公开(公告)号：CN108021869A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711127478.0
申请日：2017-11-15
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开的一种结合高斯核函数的卷积神经网络跟踪方法，该方法步骤包括：首先对首帧图像进行归一化处理并聚类提取目标信息，结合跟踪过程中目标背景信息共同作为卷积网络结构中的各阶滤波器，通过高斯核函数来提高卷积运算速度，提取目标简单抽象特征，然后叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达，最后结合粒子滤波跟踪框架实现跟踪。本发明简化后的卷积网络结构，脱离苛刻深度学习运行环境提取的深度抽象特征，能够有效地应对低分辨率，目标遮挡与形变等场景，提高复杂背景下的跟踪效率。
-
公开(公告)号：CN111612809B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010466649.8
申请日：2020-05-28
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
IPC: G06T7/20 , G06F17/16 , G06T7/246 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了视觉跟踪领域的一种结合时空正则化约束的视觉跟踪定位方法，包括如下步骤：步骤S10、对参数进行初始化；步骤S20、基于初始化的所述参数，利用脊回归项、时空正则化模块以及约束模块建立跟踪框的目标函数；步骤S30、将所述目标函数矩阵化；步骤S40、将矩阵化的所述目标函数转为频域函数；步骤S50、将所述频域函数最小化以求取最优解；步骤S60、利用所述最优解更新拉格朗日参数；步骤S70、基于更新的所述拉格朗日参数更新跟踪框的目标函数进行视觉跟踪。本发明的优点在于：极大的提升了视觉跟踪的准确性以及有效性。
-
公开(公告)号：CN110136112B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN201910397979.3
申请日：2019-05-14
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于乳腺X线摄影钙化计算机辅助检测算法，包括以下步骤：读入图像、预处理、图像滤波、图像均衡化、图像分割、灰度还原、LBP和GLDM纹理特征和随机森林算法分类；本发明通过图像处理的方法既可以提高乳腺钙化的检测率，精确地表示出乳腺钙化的方位信息，提高了乳腺钙化检测的精确度，本发明可用于从乳腺钼靶靶线图像中快速地检测出可疑钙化区域，通过计算机图像处理的方法，将可疑钙化区域标示出来供参考，为最后良恶性判别诊断提供有益信息。
-
公开(公告)号：CN111008996A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911250349.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种通过分层特征响应融合的目标跟踪方法，涉及计算机视觉目标跟踪领域；包括：步骤10、对参数进行初始化；步骤20、提取目标图像分层特征进行响应值融合得到位置模型；步骤30、训练尺度相关滤波器的最大尺度响应值得到尺度模型；步骤40、当步骤20中所述响应值融合后得到的融合响应值小于等于设定阈值，对目标图像进行重检测，得到一候选区域，并返回步骤20；当所述融合响应值大于设定阈值时，更新位置模型以及尺度模型，然后进入步骤50；步骤50、将更新后的位置模型与尺度模型用于下一帧跟踪，返回步骤40。本发明提供的方法，改变了分层特征自适应融合和模型更新的条件，提高了相关滤波器跟踪的精确度，使跟踪效果更为理想。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107749067A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710824117.5
申请日：2017-09-13
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
CPC classification number: G06T7/194 , G06N3/0454 , G06N3/06 , G06N3/08 , G06T5/002 , G06T7/155 , G06T7/246 , G06T7/254 , G06T2207/20036 , G06T2207/20081 , G06T2207/20224
Abstract: 本发明涉及一种基于运动特性和卷积神经网络的火灾烟雾检测方法，其通过读取视频文件，保存第一帧图像作为原始帧图像，并对视频的每一帧进行烟雾检测：首先在背景更新中加入原始帧图像作为参考并建立背景模型，然后通过差分法提取前景图像，并通过暗通道阈值图像对前景图像进行过滤得到候选烟雾区域，最后加载训练好的深度卷积神经网络模型对候选烟雾区域的高层特征进行自动提取，根据提取到的特征向量判断候选烟雾区域是否属于烟雾区域。本发明通过将暗通道先验知识加入到运动前景检测中，有效地过滤了常见的干扰，提升了检测方法的环境适应性，同时将卷积神经网络用于烟雾图像的特征提取，大大提高了检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN116966330A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311232290.8
申请日：2023-09-22
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了冷链进口货物到港后的外包装消杀装置，属于外包装消杀技术领域，所述输送框上设有用于控制冷链移动方向的引导组件，所述输送底座与输送辊之间设有废料箱，所述输送底座顶部靠近输送辊的一侧设有用于对冷链进行支撑的支撑定位组件，且所述输送底座上设有用于对冷链外包装进行全方位消毒的消毒机构，所述支撑定位组件上设有用于对冷链上的废水废料进行晃动的抖动组件。通过支撑定位组件，对冷链包装进行位置确定，便于后期消杀工作，输送底座上设有用于对冷链外包装进行全方位消毒的消毒机构，通过消毒机构对定位好的外包装进行全方位消杀，本装置区别对比文件的优点是，不仅实现了对外包装的全面消杀，并且避免了污渍影响喷头的情况。
-
公开(公告)号：CN109325966B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201811031171.5
申请日：2018-09-05
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种通过时空上下文进行视觉跟踪的方法，包括如下步骤：步骤1：初始化参数；步骤2：训练上下文感知滤波器得到位置模型；步骤3：训练尺度相关滤波器的最大尺度响应值得到尺度模型；步骤4：分类器输出响应图；判别相关滤波器生成与响应图峰值对应的峰值旁瓣比；步骤5：对比响应图峰值与峰值旁瓣比，如果响应图峰值大于峰值旁瓣比，则引入在线随机蕨分类器进行重检测；如果响应图峰值小于峰值旁瓣比，则更新步骤2的位置模型和步骤3的尺度模型；如果响应图峰值等于峰值旁瓣比，则继续维持当前视觉跟踪状态；步骤6：将更新好的位置模型与尺度模型作用于下一帧跟踪；返回步骤4。
-
公开(公告)号：CN110136112A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910397979.3
申请日：2019-05-14
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于乳腺X线摄影钙化计算机辅助检测算法，包括以下步骤：读入图像、预处理、图像滤波、图像均衡化、图像分割、灰度还原、LBP和GLDM纹理特征和随机森林算法分类；本发明通过图像处理的方法既可以提高乳腺钙化的检测率，精确地表示出乳腺钙化的方位信息，提高了乳腺钙化检测的精确度，本发明可用于从乳腺钼靶靶线图像中快速地检测出可疑钙化区域，通过计算机图像处理的方法，将可疑钙化区域标示出来供参考，为最后良恶性判别诊断提供有益信息。
-
公开(公告)号：CN109002877A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810987172.0
申请日：2018-08-28
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种多尺度协同差分进化优化方法，其先采用多种群机制的种群结构，利用每一子种群结合相应的变异策略来保证进化过程个体多样性.然后，通过种群间的协方差学习，为交叉操作建立一个适当旋转的坐标系统；同时，使用自适应控制参数来平衡种群的勘测与收敛能力.最后，在单峰函数、多峰函数、偏移函数和高维函数的25个基准测试函数上进行测试，并同其他先进的进化算法对比；实验结果表明所提算法相较于其他算法在求解全局优化问题上达到最优效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
30
records
(took 0.033 seconds)
