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公开(公告)号：CN108549844A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810241403.3
申请日：2018-03-22
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多层分形网络和关节亲属模式的多人姿态估计方法，其采用三层分形网络模型对人体关键点进行预测，并提出分层双向推理算法对多人关节点进行匹配，根据每对关节点之间的亲属度及外部空间约束关系，实现多个人体关节点之间的最佳匹配，有效去除大量关节点之间的杂乱匹配，可大大提升多人姿态估计的平均精度。
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公开(公告)号：CN107145934A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710322849.4
申请日：2017-05-09
Applicant: 华侨大学 , 泉州市华工智能技术有限公司
IPC: G06N3/00
CPC classification number: G06N3/006
Abstract: 本发明的一种基于增强局部搜索能力的人工蜂群优化方法，通过采用一种遍历性好、分布均匀的高维混沌序列产生方式，在一定程度上避免了ABC中随机初始化的盲目性，采用基于对数的适应度评价方式，扩大了种群个体适应值的差异性，减小了选择压力，并采用一种增强局部搜索能力的搜索策略，在一定程度上有效地避免了陷入局部最优，从而提高了收敛速度，改善算法性能。
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公开(公告)号：CN107016664A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710036716.0
申请日：2017-01-18
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明一种大圆机的坏针瑕疵检测方法，利用机器学习方法实现对织物坏针瑕疵的检测，通过自适应图像增强技术预处理瑕疵图像，并有效分割感兴趣区域，根据相位一致的多尺度金字塔方法，有效地提取织物瑕点的特征信息；在织物瑕疵点分类识别方面，利用超图正则化属性学习，成功地检测出织物坏针瑕疵。本发明大大提高了纺织品的瑕疵检测速度和效率。
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公开(公告)号：CN104966018A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510340007.2
申请日：2015-06-18
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06F21/52 , G06F2221/033 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种基于Windows系统的软件程序异常行为分析方法，用户选定一软件程序，对该软件程序的软件行为信息进行捕获；建立白名单库、黑名单库及危险行为库；根据白名单库、黑名单库及危险行为库，将捕获到的软件行为信息通过遗传算法进行分析，得到分析结果；将分析结果进行显示，大大降低了由于内部引起的网络安全隐患。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112597954B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011607930.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于自底向上的多人姿态估计方法及系统，所述方法包括：步骤1、生成关节所属个体的热图标签；步骤2、修改深度卷积神经网络的预测输出规模；步骤3、采用训练后的深度卷积神经网络对待测图像计算，得到所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，并计算得到多人的完整姿态。本发明通过获取所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，得到多人姿态估计，估计过程无需复杂的匹配计算，提高输出精度和效率。
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公开(公告)号：CN108549844B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201810241403.3
申请日：2018-03-22
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多层分形网络和关节亲属模式的多人姿态估计方法，其采用三层分形网络模型对人体关键点进行预测，并提出分层双向推理算法对多人关节点进行匹配，根据每对关节点之间的亲属度及外部空间约束关系，实现多个人体关节点之间的最佳匹配，有效去除大量关节点之间的杂乱匹配，可大大提升多人姿态估计的平均精度。
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公开(公告)号：CN108549839B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810206321.5
申请日：2018-03-13
Applicant: 华侨大学 , 泉州市中仿宏业信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种自适应特征融合的多尺度相关滤波视觉跟踪方法，该方法步骤包括：首先使用上下文感知相关滤波框架分别对目标Hog特征和color特征进行相关滤波，归一化两种特征下的响应值，按照响应值占比分配权重并线性加权融合，得到融合后的最终响应图，然后将其与预定义响应阈值进行判断是否更新滤波模型。最后在跟踪过程中引入尺度相关滤波器，提高算法的尺度适应能力。本发明的方法能够结合多种特征跟踪，发挥各自特征的性能优势，设计一种模型自适应的更新方法，此外还引入了一种精确尺度估计机制。能够有效地提高提高模型的更新质量以及跟踪精确度，并在尺度变化，快速运动，形变，遮挡等复杂场景下具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112597956A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011607985.6
申请日：2020-12-30
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人体锚点集合与感知增强网络的多人姿态估计方法，包括：步骤1、构建感知增强网络，并利用训练数据集进行网络训练和调优；步骤2、对一张待测试图片，首先将该图片输入感知增强网络中进行关节检测热图和锚点嵌入热图的检测，接着基于这两类热图进行算法的后处理过程，得到多人的姿态估计结果。本发明的优点在于：基于人体划分的思想，通过将多人姿态估计任务划分为上下两个半身的姿态估计子任务，能够有效降低检测任务的建模难度；结合注意力机制与特征融合策略构建感知增强网络，能够充分挖掘神经网络模型的特征提取能力，最终得到更加精确的多人姿态估计结果。
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公开(公告)号：CN112597954A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011607930.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于自底向上的多人姿态估计方法及系统，所述方法包括：步骤1、生成关节所属个体的热图标签；步骤2、修改深度卷积神经网络的预测输出规模；步骤3、采用训练后的深度卷积神经网络对待测图像计算，得到所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，并计算得到多人的完整姿态。本发明通过获取所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，得到多人姿态估计，估计过程无需复杂的匹配计算，提高输出精度和效率。
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