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公开(公告)号：CN114565637A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210041658.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明提供了一种基于特征增强和视频历史帧的单目标跟踪方法，首先从查询帧之前的视频序列中作为历史帧集合，然后加入标签图进行掩膜处理；随后，与当前查询帧一起送入特征提取网络提取目标特征，对历史帧特征进行拼接后送入历史帧读取和特征增强网络；通过离线训练模型EnhanceNet提供的卷积参数对历史帧特征进行增强，并使用softmax函数计算与查询帧特征的相似度矩阵。最后，将相似度矩阵与查询帧特征拼接送入头部网络，进行分类和回归，从而预测目标位置。本发明方法提高了目标跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性和准确率并保持跟踪的实时性要求。
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公开(公告)号：CN114564610A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210042348.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F16/583 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于半监督的中心乘积量化图像检索方法，通过特征提取后将空间切分为若干个子空间，然后对特征向量进行归一化处理，计算余弦距离让子向量能找到相应子空间中最接近的码字。计算过程中使用半监督损失模块减小量化误差，最小化标记数据的经验误差和未标记数据的嵌入误差，最后用码字替代子向量化为二进制码存储到乘积量化查找表中，通过非对称距离计算进行图像检索；本发明提出的方法具有更强的鲁棒性，提高图像检索的精度。
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公开(公告)号：CN111192114A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911396068.5
申请日：2019-12-30
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种服装自动推荐系统、方法及后台服务器，系统包括至少一个试衣设备以及后台服务器；所述试衣设备，用于接收顾客通过安装的浏览器发起的服装访问请求，并将所述服装访问请求发送给后台服务器；所述后台服务器，用于根据所述服装访问请求返回当前在售的服装的信息；所述试衣设备，还用于接收所述后台服务器返回的当前在售的服装的信息，并在显示屏幕上显示相应的服装的图片；所述试衣设备，还用于接收顾客对在所述显示屏幕上显示的服装的图片的点击，并显示被点击的服装的详情以及将该点击事件发送给后台服务器；所述后台服务器，还用于更新所述服装的点击总数，并在所述显示屏幕的第一区域对点击总数较多的服装进行推荐。
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公开(公告)号：CN105915425B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201610428823.3
申请日：2016-06-16
Applicant: 厦门理工学院
IPC: H04L12/40 , H04L12/911 , H04L12/927
Abstract: 本发明公开一种面向车载CAN FD网络的信号分组打包方法，包括如下步骤：步骤1，依据信号的周期大小对信号进行分组，并根据周期大小对分组得到的信号组进行升序排列；步骤2，依据空闲带宽评价指标和整数线性规划算法将信号组依次打包到消息之中，得到消息集；步骤3，按照时间健壮性升序的顺序为打包后得到的消息集分配优先级并进行调度分析，如果打包后得到的消息集不可调度，则对打包后得到的消息集进行拆分以提高整个消息集的可调度性，直到打包后的消息集可调度或没有消息可被拆分为止。此种方法可在保证CAN FD网络可调度的前提下，实现网络带宽利用率的优化。
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公开(公告)号：CN103347251B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310314307.4
申请日：2013-07-24
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于方向的城市车载自组织网络广播方法，包括以下步骤，所有车辆节点广播与接收HELLO消息；广播车辆节点广播需要传输的消息；车辆节点判断接收到的消息是否为新消息，若接收到新消息则对所述新消息进行竞争转发，竞争成功的车辆节点转发所述新消息，若为重复接收的消息，则退出转发所述重复消息；根据车辆节点的位置、运动方向和消息传输方向选择代理车辆节点，并携带消息进行感染式转发；根据车辆节点的位置、运动方向和消息传输方向以及消息的传输情况选择部分代理车辆节点转换为普通车辆节点，本发明利用一部分车辆作为代理车辆运动到岔路口帮助广播转发传输，从而实现消息在岔路口朝多个方向传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111678441A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010750460.1
申请日：2020-07-30
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的水下鱼类形体测量装置及方法，装置包括：适于放置于水下的第一防水摄像头以及第二防水摄像头、L型支架、至少一个水下照明设备以及边缘计算设备；其中，所述边缘计算设备与所述第一防水摄像头以及第二防水摄像头通信连接；所述L型支架包括相互连接的第一连接臂以及第二连接臂；所述第一防水摄像头设置于所述第一连接臂，且在第一防水摄像头附近设置有水下照明设备；所述第二防水摄像头设置于所述第二连接臂，且在第二防水摄像头附近设置有水下照明设备。本发明在测量时对鱼的损害风险低、测量准确度高、效果好。
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公开(公告)号：CN106601235A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611095564.3
申请日：2016-12-02
Applicant: 厦门理工学院
CPC classification number: G10L15/063 , G06N20/00 , G10L2015/0631
Abstract: 本发明公开一种半监督多任务特征选择的语音识别方法，包括如下步骤：(1)获取T个相似的语音识别学习任务，每个学习任务t中包含一个数据集其中，dt为特征个数，ct为数据集Xt的分类数，nt是第t个学习任务中样本数；(2)为每个学习任务建立基于全局线性约束的特征选择模型；(3)在步骤(2)的基础上构建多个学习任务联合特征选择模型，得到目标函数；(4)利用迭代优化算法求解步骤(3)中的目标函数。此种语音识别方法可有效提高语音识别的准确度，同时可有效抑制数据集中噪声的干扰。
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公开(公告)号：CN106506390A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610912828.3
申请日：2016-10-20
Applicant: 厦门理工学院
IPC: H04L12/801 , H04L12/815 , H04L29/06
CPC classification number: H04L47/10 , H04L47/193 , H04L47/225 , H04L69/04
Abstract: 本发明提出一种数据流传输方法，包括：接收端判断数据流是否需要被压缩，若是，则建立有效映射关系，将需要压缩的数据流写入映射表，映射表存储在发送端和接收端；发送端通过查询映射表判断当前数据流是否能被压缩，若是，则用可被压缩数据流在映射表中对应的索引来压缩该数据流，并发送压缩后的数据流；接收端接收发送端发送的数据流，判断接收到的数据流是否为被压缩的数据流，若是，则在被压缩数据流中提取映射表的索引，并通过查询映射表获取被压缩数据流内容，从而解压缩数据流；接收端判断数据流是否不再需要被压缩，若是，则将映射表中相应的映射关系设为无效。本发明通过提高数据带宽的利用率，从而缓解数据拥塞的情况。
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公开(公告)号：CN105023021A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510398992.2
申请日：2015-07-09
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6211
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种基于主方向模板的特征匹配方法。本发明包括以下步骤：步骤1：将目标图和样本图都分割为网格，且网格的大小相同，计算每个网格中的像素点的梯度值和梯度方向；步骤2：每个网格使用其最大的梯度方向进行表示，且将梯度方向和是否具有明显的梯度值使用字节进行存储；步骤3：样本图与目标图的网格模板特征按位异或匹配；步骤4：匹配结果为“111”，则两个网格模板特征匹配，并确定样本图中的匹配网格数量。本发明对模板特征进行压缩，且使用单字节进行存储，降低了内存的消耗。
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公开(公告)号：CN120014709A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510140254.1
申请日：2025-02-08
Applicant: 厦门理工学院 , 咪咕新空文化科技(厦门)有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/64 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种三维人体姿态估计方法、介质及系统，其中方法包括：获取待估计人体图像，并进行关节点检测，以得到二维关节点坐标；将二维关节点坐标嵌入到高维空间，以得到二维关键点坐标对应的高维特征信息；扩大高维特征信息的感受野，以生成高维特征向量；基于高维特征向量进行骨骼关节点间关系的学习，得到多元素特征；对多元素特征进行特征融合，以得到多元素特征对应的组合特征；将组合特征输入到回归头模块，以通过回归头模块输出待估计人体图像对应的预测三维人体坐标；能够有效捕捉骨骼关节之间的关系，提高人体被遮挡情况下人体姿态的估计准确度。
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