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公开(公告)号：CN116527196A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310505563.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了基于噪声不确定性的全向超表面辅助隐蔽通信方法及系统，包括以下步骤：步骤1：确定智能全向超表面的工作模式，给出透射和反射系数的数学表达式；步骤2：推导Alice能与Willie正常通信的条件以及Alice不被Willie以100％的概率检测到隐蔽传输的条件；步骤3：分析Willie的检测性能，根据Willie处噪声功率的概率密度函数得到其最小检测错误概率作为系统的隐蔽约束；步骤4：分析Alice到Bob的传输情况，得到系统有效隐蔽速率的表达式；步骤5：建立智能全向超表面辅助隐蔽通信系统的优化问题，联合设计Alice处发射隐蔽消息的最优功率以及智能全向超表面的TARCs，最大化系统有效隐蔽速率。应用本技术方案可有效提高系统的隐蔽性能，保证信息的高效、安全传输。
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公开(公告)号：CN113472411B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110747717.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的随机频率阵列辅助方向调制的传输系统，包括发射端和期望用户；所述发射端包括随机频率分集阵列和发射机，发射机利用随机频率分集阵列发射朝向期望用户的信号，使得期望用户实现安全传输。本发明借助深度学习技术，通过引入期望用户的方向角和距离信息在发射端对发射的隐私信号的初始相位进行设计，得到使得系统误差矢量幅度最小化的最优波束成形矢量，从而实现了在角度‑距离上的二维安全传输。与此同时设计正交人工噪声，对非期望区域的窃听者进行噪声污染，恶化窃听性能，降低了窃听者获得天线阵元频率分布的规则的几率。
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公开(公告)号：CN115641552A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211403343.3
申请日：2022-11-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于机器视觉的考场异常判断系统设计方法，首先，对视频流的分辨率和帧率进行分析，确定考场异常判断系统运行的环境，进而选取系统运行的频率；其次，为了得到学生的Anchor boxes坐标以及图像块，采用YOLO对考场人员进行目标检测，分类考场中的学生和老师；再次，为了判断学生当前帧行为是否异常，采用AJNet对得到的学生图像块进行异常检测；最后，标注考场异常判断所需的目标检测和姿态识别数据集，并训练系统模型，利用训练模型预测出的结果和真实视频考场异常情况对比，判断任务中目标的完成情况。本发明方法较采用其他考场异常判断方法相比在准确率性能上表现最好，并且处理速度达到针对不同运行环境的实时要求，优势明显。
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公开(公告)号：CN114936983A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210680325.3
申请日：2022-06-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06T5/00 , G06V20/05 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/34 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度级联残差网络的水下图像增强方法及系统，该方法包括：S1：构建深度级联残差网络；按比例构建训练集和测试集；S2：将输入图像分块，然后分别输入到深度级联残差网络的三个级联子网中，让网络进行前向传播获得训练后网络输出的清晰图像；S3：计算输出图像相较于目标图像的损失值，根据损失值进行误差反向传播以更新网络权重；S4：判断深度级联残差网络是否训练完毕，是则挑选出网络的最佳模型；S5：将测试集输入最佳模型进行测试，判断最佳模型是否达到预期；S6：将水下退化图像输入通过测试的深度级联残差网络，获得增强后的水下图像。该方法及系统有利于纠正水下图像的颜色偏差，提高对比度和清晰度，提高整体视觉效果。
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公开(公告)号：CN114926438A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210569690.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种面向电子纸的画质评测方法，主要包括以下步骤：首先，根据人们对观看电子纸的需求，设置适用于电子纸画质评测的打分环境，即配置了两类不同光照和不同图像分辨率下的打分环境；其次，设置打分标准并选取参与者，设置测试试验，让每一位参与者进行从训练到打分的环节；最后，对测试试验步骤收集的数据进行处理，获取对电子纸画质评测的结果，并进一步判断实验的打分结果是否可靠。本发明通过设计适用于电子纸图像的质量评价方法，有效地实现了对电子纸的可靠评估，同时可以为电子纸的设计及优化提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111966226B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010917408.0
申请日：2020-09-03
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于补偿型长短期记忆网络的触感通信容错方法及系统，根据触感数据特性，设计了补偿型LSTM数据预测模型，在接收数据时，利用该补偿型LSTM模型对通信过程中丢失的或者被压缩去掉的数据进行预测重构，恢复原序列。本发明通过加入补偿门对输出值进行补偿，进一步降低预测误差，提高触感通信系统稳定性。
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公开(公告)号：CN108550153B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201810400137.4
申请日：2018-04-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种非整数插值图像的质量评价方法，通过研究LR与HR图像间像素的对应关系，建立LR‑HR图像块间的对应关系；基于HR与LR图像间的相似性以及HR图像自身的视觉特性，采用半参考质量指标能量相似性（ES）、频率相似性（FS）和无参考质量指标局部清晰度（LS）作为衡量HR图像质量的三个特征；基于ES、FS和LS三个特征的质量评价模型，以达到精准评估非整数插值图像感知质量的目的。本发明针对非整数插值图像提出一种包含半参考和无参考质量指标的质量评价模型，解决了当HR图像的插值因子是非整数时，实现对HR图像质量准确预测的问题。
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公开(公告)号：CN109819252B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910214227.9
申请日：2019-03-20
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/177
Abstract: 本发明涉及一种不依赖GOP结构的量化参数级联方法，首先通过研究编码中帧与帧之间参考比重关系，构建不依赖GOP结构的帧间失真依赖模型；其次，选取适当的参数，使用神经网络获取失真依赖模型的系数；最后，基于编码总体率失真代价最小的原则，利用神经网络输出实现量化参数分配方案，给各个视频帧分配最佳量化参数。本发明能够实现在编码过程不依赖GOP结构的前提下，保证编码的性能。
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公开(公告)号：CN112616014A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011450489.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 福州大学
IPC: H04N5/232 , H04N19/147 , H04N19/159 , H04N21/234
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN的全景视频自适应流传输方法，首先构建时域相似性图，通过GAN网络进行时域相似性的提取，以生成潜码代替部分视频帧传输，并在提取网络的训练过程中考虑重建质量与潜码的码率之间的权衡，同时引入了码率自适应控制机制，根据当前网络情况来进行潜码码率的调整，以提高带宽利用率。在编码器端，使用卷积网络提取偶数视频帧的潜码作为辅助信息，并构建模型的码率与重建质量联合代价函数。在解码器端，GAN的生成器将奇数视频帧与偶数视频帧的潜码结合起来以重构偶数视频帧。本发明采用GAN提取的潜码替代偶数视频帧在网络中进行传输，实现更好的率失真性能，并且码率控制机制能够有效的匹配复杂多变的网络带宽，提升了带宽使用率。
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公开(公告)号：CN111814896A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010696076.8
申请日：2020-07-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向多视图特征融合与聚类的联合优化方法，包括以下步骤：步骤S1:获取待聚类图像数据的若干个视图以及聚成的类别数；步骤S2:初始化相关参数和矩阵变量；步骤S3:将面向多视图特征融合与聚类的联合优化问题表示为共享指示矩阵和对应各个视图系数矩阵的矩阵分解范式，写出损失函数，确认优化目标;步骤S4:更新各项参数，直至收敛或达到最大迭代次数；步骤S5:计算得到收敛的共享聚类指示矩阵，以对每个样本标签进行分配，得到最优的聚类结果。本发明面向多视图特征，能够实现准确的聚类。
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