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公开(公告)号：CN112488043B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011478862.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于边缘智能的无人机车辆目标检测方法，所述方法包括：在无人机端部署两级过滤器以及轻量级目标检测模型S_YOLOv3，在云端部署高精度目标检测模型YOLOv3；通过将无人机车辆数据集分别输入到S_YOLOv3和YOLOv3中，进行模型迁移训练，使得S_YOLOv3满足预定的速度要求，且使得YOLOv3达到预定的精度要求；将采集的无人机交通视频，通过部署在无人机端的两级过滤器进行初步过滤，丢弃冗余帧；将剩余帧输入到轻量级车辆检测模型S_YOLOv3进一步筛选目标帧；将目标帧输入到部署在云端的高精度目标检测模型YOLOv3，进行高精度检测，得到最终目标帧。本发明通过边云协同机制对无人机目标进行检测，解决数据传输量过大导致时延长与丢失目标帧等问题，提高目标检测速度和准确度。
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公开(公告)号：CN113516230A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110818395.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于平均秩重要性排序的自动化卷积神经网络的剪枝方法，所述方法包括：获取图像的数据集，并将数据集按比例分为训练数据集和验证数据集；获取需要剪枝操作的模型并执行初始化，利用初始化的模型对训练数据集的图像进行预训练，获取每个卷积核输出特征图的平均秩；对所述平均秩进行排序，将秩排序结果作为敏感层判别依据，通过强化学习实现自动化模型剪枝操作，获得其中模型精度最高的模型剪枝策略进行剪枝操作；对剪枝完成以后的模型执行微调操作，得到最终的神经网络模型。采用本发明方法实现神经网络剪枝能够在保证精度损失较小的情况下，降低模型参数量与浮点计算量，降低设备成本。
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公开(公告)号：CN119625846A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510169107.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于时空信息的遮挡场景二维姿态估计的方法及系统，涉及计算机视觉领域，方法包括：S1，获取包括多个人体信息的视频；S2，构建二维姿态估计模型；所述模型包括输入模块、可见性预测与屏蔽模块、关键点推理模块、时空依赖性模块和回归层；S3，将获取的视频输入二维姿态估计模型进行训练，获得训练好的二维姿态估计模型；S4，使用获得训练好的二维姿态估计模型进行基于时空信息的遮挡场景二维姿态估计。本发明构建出的二维姿态估计模型，能准确推理被遮挡的关键点，并提升姿态估计的平滑性和准确性，降低高频噪声的干扰，保证模型准确性的同时降低计算复杂度，以满足实时性需求。
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公开(公告)号：CN116994313A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310809657.1
申请日：2023-07-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F9/50
Abstract: 本发明一种基于边缘计算的电梯场景下口罩检测系统和方法，对传统Yolov5网络的主干网络做了改进，将原先主干网络中的3×3的Conv模块修改为RepVGG模块，该RepVGG模块多分支的结构采用不同的卷积核以获得不同的感受野，将不同感受野获取到的信息进行相加，进而强化特征信息的提取，提高模型性能，从而在狭小的电梯空间中，即使是大量人员同时进入电梯出现大量遮挡现象，仍能有效地进行特征提取。发明通过知识蒸馏的方法将原本应用于高性能计算机的神经网络压缩后部署到低成本的移动边缘设备上，可以实现实时高精度的口罩佩戴情况检测，并加以提醒与记录，为疫情当下的人们卫生安全保驾护航，同时降低物业的管理和设备智能化成本。
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公开(公告)号：CN116935313A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310887713.3
申请日：2023-07-19
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V20/52 , B66B5/00 , B66B1/34 , G06V20/60 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/096 , G06V10/94
Abstract: 本发明基于目标检测的防止电瓶车进入电梯的管理系统和方法，训练改进的YOLOv4‑tiny目标检测模型，通过知识蒸馏得到轻量化学生模型，将轻量化学生模型部署到边缘设备上，对采集的图像进行分析和目标检测，判断是否有电瓶车进入电梯，如果有，则传递脉冲信号给与电梯的超载检测模块关联的电梯控制模块，触发电梯超载检测模块中电梯超载的控制指令，控制电梯暂停运行；一旦图像分析模块未识别到电瓶车，判断电瓶车已离开电梯，控制电梯控制模块停止运行，电梯可正常使用。本发明采用改进的yolov4‑tiny轻量型结构，适用于边缘设备，能在昏暗的电梯环境中，更精确更快速地识别即将进入电梯的电瓶车并提出警告，从而防止电瓶车进入电梯，避免安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107704377A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201610858222.6
申请日：2016-09-28
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开二阶污点传播型漏洞的检测方法，包括步骤：S1.利用Web静态分析技术寻找到Web应用中所有的用户输入和对应的文件名作为动态分析时测试用例的注入点，并存入全局变量Input中；S2.通过正则表达式寻找Web应用中所有的安全敏感函数并插入提取安全敏感函数中的相关参数值的代码；S3.动态分析，包括步骤：S31.读取出全局变量Input作为注入点，向Web应用中的各注入点发送不同测试用例；S32.对比数据库中的安全敏感函数参数值与测试用例；S33.对可被污染的安全敏感函数进行分析；S34.对读取的数据进行向前数据流追踪；S35.读取Exp变量中的文件名和请求变量，构造HTTP请求触发漏洞。本发明有效检测Web应用中的二阶污点传播型漏洞，相比传统检测方法显著了降低误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN119942655A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510437685.4
申请日：2025-04-09
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了基于知识蒸馏的轻量级人体姿态估计方法及装置，涉及人体姿态估计领域，方法包括：S1，构建初始数据集，对数据集进行标记；S2，构建用于人体姿态估计的教师模型和学生模型；S3，使用标记的数据集对教师模型进行训练，利用训练好的教师模型对学生模型进行指导训练，得到训练好的学生模型；指导训练包括特征蒸馏阶段和逻辑蒸馏阶段；所述特征蒸馏基于学生模型的中间特征图和剪枝后的教师模型中间特征图；逻辑蒸馏基于教师模型和学生模型的逻辑输出；S4，获取视频数据，将视频数据输入训练好的学生模型进行人体姿态估计。本发明通过引入秩引导的滤波器剪枝与特征关联性重构，降低人体姿态估计模型参数的同时，确保了模型的高效和精确。
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公开(公告)号：CN119131844B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411612006.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 华侨大学 , 福建泉城特种装备科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语义图的轻量级多视角三维人体姿态估计方法及系统，涉及计算机视觉领域，方法如下：S1，获取多视角二维人体姿态数据；S2，构建三维人体姿态估计模型；所述三维人体姿态估计模型包括空间位置嵌入块、动态修剪块、语义图变换器编码器、多视角空间融合块、多视角时空融合块和回归层；S3，基于多视角的二维人体姿态数据对三维人体姿态估计模型进行训练，得到训练好的三维人体估计模型；S4，使用训练好的三维人体姿态估计模型进行三维人体姿态估计。本发明通过设计出基于语义图、动态修剪和多视角的三维人体姿态估计模型，实现了模型的轻量化，同时提升了三维人体姿态估计的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119131844A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411612006.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 华侨大学 , 福建泉城特种装备科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语义图的轻量级多视角三维人体姿态估计方法及系统，涉及计算机视觉领域，方法如下：S1，获取多视角二维人体姿态数据；S2，构建三维人体姿态估计模型；所述三维人体姿态估计模型包括空间位置嵌入块、动态修剪块、语义图变换器编码器、多视角空间融合块、多视角时空融合块和回归层；S3，基于多视角的二维人体姿态数据对三维人体姿态估计模型进行训练，得到训练好的三维人体估计模型；S4，使用训练好的三维人体姿态估计模型进行三维人体姿态估计。本发明通过设计出基于语义图、动态修剪和多视角的三维人体姿态估计模型，实现了模型的轻量化，同时提升了三维人体姿态估计的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117974672B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410390772.4
申请日：2024-04-02
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/20 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于全局信息的乳腺超声肿瘤病变区域检测方法及装置，涉及目标检测领域，包括：构建基于YOLOv5网络的乳腺超声肿瘤病变区域检测模型，构建高秩特征蒸馏模块和通道相关性关系蒸馏模块，将乳腺超声肿瘤病变区域检测模型的骨干网络的第三单元输出的低维图像特征和第四单元输出的高维图像特征均输入高秩特征蒸馏模块和通道相关性关系蒸馏模块，以构建高秩特征蒸馏损失函数和通道相关性蒸馏损失函数，并加入YOLOv5网络的损失函数中构建总损失函数，基于总损失函数训练得到经训练的乳腺超声肿瘤病变区域检测模型；将乳腺超声肿瘤灰度图像输入经训练的乳腺超声肿瘤病变区域检测模型，得到乳腺超声肿瘤病变区域，解决存在误检、漏检问题。
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