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公开(公告)号：CN110727686A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911010903.7
申请日：2019-10-23
Applicant: 东莞理工学院城市学院 , 东莞理工学院
Abstract: 本发明公开了结构化存储技术领域的一种大数据块结构化存储方法，包括数据接收模块、中央处理器、自主分类处理单元，通过数据接收端口的数据接收模块统一接收多种数据类型的原始数据，数据接收模块将接收到的原始数据传输到中央处理器，利用多个自主分类处理单元进行分类，将经过分类的数据按照分类一一单独存储；本发明通过将经过自主分类处理单元处理分类后的数据分门别类存储到分布式数据库中，所有分布式数据库中的所有数据信息再次统一存储到主数据库，形成备份，通过多组分布式数据库分别分担存储任务，扩展存储容量，通过直接访问经过分类的分布式数据库中的分类数据信息，访问调用数据快速，访问效率高。
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公开(公告)号：CN117152788A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310512443.8
申请日：2023-05-08
Applicant: 东莞理工学院
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及骨架行为识别技术领域，涉及一种基于知识蒸馏与多任务自监督学习的骨架行为识别方法，包括：1)在数据预处理阶段，对采集到的骨架序列通过关节点级的身体分割，分为两个部分；2)在网络预训练阶段，设计出一种多任务自监督对比学习框架，多个任务通过编码网络分别提取特征表示信息，输入到跨任务双向知识蒸馏中，通过损失函数来调节样本间的相似度信息；同时保存权重参数；3)在网络微调阶段，根据权重参数对编码网络初始化，结合初始化的编码网络和微调分类网络，构建出动作识别模型；4)将待识别的骨架动作序列输入到训练完成的动作识别模型中，由微调分类网络输出分类预测结果。本发明能较佳地进行骨架行为识别。
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公开(公告)号：CN117011238A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310809799.8
申请日：2023-07-03
Applicant: 东莞理工学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法，该方法包括：获取针对人体的器官的多个第一样本超声图像；针对每一第一样本超声图像，对第一样本超声图像进行梯度特征提取，得到样本特征信息；其中，样本特征信息表征器官的表象和形状；基于多个样本特征信息进行模型训练，得到器官异常检测模型；获取针对目标器官的待处理超声图像；基于待处理超声图像和器官异常检测模型，确定目标器官是否存在异常。本申请实施例还公开了一种图像处理设备。
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公开(公告)号：CN108322528B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201810076891.7
申请日：2018-01-26
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的广告点击记录方法及系统，所述方法包括：当收到客户端发出的请求后，区块链节点服务器解析客户端发送的用户点击数据，并提取用户标识码和广告标识码；区块链节点服务器根据用户标识码，向数据库服务器发出请求，获得用户信息；区块链节点服务器根据广告标识码，向数据库服务器发出请求，获得广告信息；区块链节点服务器将用户信息、广告信息、点击时间组合后作为广告点击数据；区块链节点服务器将同一时间段内所有广告点击数据进行汇总，创建区块并写入区块链。本发明利用区块链不可篡改的特性记录用户对于广告的点击行为，保障广告点击记录的真实性和完备性，同时有效防止数据库服务器被攻破带来的全数据泄露。
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公开(公告)号：CN109935234A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910139288.3
申请日：2019-02-22
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明公开了一种对录音鉴定来源设备的方法，包括以下步骤：S1：将待鉴定的设备分为两类，一类定义为目标设备，另一类是非目标设备；S2：将上述的两类设备分别进行声音的采集，然后进行预处理，使其满足堆叠自编码器的要求；S3：两类设备的音频样本通过预处理之后得到的输出结果，用于训练堆叠自编码器，得到堆叠自编码器的相关参数；S4：目标设备的音频样本的预处理的输出结果用作堆叠自编码器的输入，将堆叠自编码器的内源性优化特征用于训练LPDD单分类模块；所述的堆叠自编码网络的输出定义为内源性优化特征；S5：通过训练后的堆叠自编码器及训练后的LPDD单分类模块，对待鉴定设备的录音样本进行判别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109685894A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910119611.0
申请日：2019-02-18
Applicant: 东莞理工学院
CPC classification number: G06T17/00 , G06T7/13 , G06T15/55 , G06T15/60 , H04N5/2253
Abstract: 本发明涉及一种双态全景建模系统，驱动结构用于带动建模扫描设备移动并生成轨迹信息以反映扫描结构的位置，换向结构用于调节扫描结构的朝向并生成姿态信息反映扫描结构的姿态，扫描结构包括图像采集器以及红外阵列扫描器，图像采集器用于采集目标区域以生成图像信息，红外阵列扫描器用于扫描目标区域以生成结构信息，图像采集器与红外阵列扫描器扫描的目标区域相同，以使结构信息可以和图像信息对应；通过将图像采集和红外扫描的目标区域配置成完全相同，首先实现了实地建模而同时对模型呈现的图像、色彩保证了对场景的还原度，同时双态的信息可以实现相互验证。
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公开(公告)号：CN118072833A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410223522.1
申请日：2024-02-28
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本申请适用于信息提取与数据挖掘技术领域，提供了一种功能模块识别方法、装置、终端设备及存储介质，包括：度量目标网络中的节点间的r阶邻近性指标；基于所述r阶邻近性指标迭代增强所述目标网络，得到增强网络；对所述增强网络进行低秩表示学习得到低秩矩阵；根据所述低秩矩阵划分目标网络中各节点的功能模块。本申请通过度量r阶邻近性指标并基于此迭代增强目标网络得到增强网络，然后得到一个能表示增强网络的低秩矩阵来划分功能模块，能够全面地挖掘出目标网络中隐含的信息，然后把隐含的信息显式地在增强网络中表达，得到同样蕴含全面信息的低秩矩阵，并用以划分目标网络中的节点，提高了功能模块识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114463279A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210022595.5
申请日：2022-01-10
Applicant: 东莞理工学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06T5/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于计算机视觉的肺区区域分割系统，包括：图像数据接入模块：用于获取待分割原始图像；去异色空间噪声模块：用于消除图像图像中的无关噪声和杂色像素块；物体边缘检测模块：用于绘制图像中连通域的边缘以及对边缘位置坐标进行保留；计算模块：用于计算所有所述连通域的面积，并按照面积大小降序排列；肺区区域透明度遮罩生成模块：通过输出连通域面积前二的区域，得到左右肺区的位置；然后对得到的左右肺区区域的灰度值置为255，对非肺区区域的灰度值置为0，得到左右肺区的透明图遮罩图；肺区区域分割模块：将透明度遮罩与待分割原始图像进行与操作，得到分割完成的左右肺区。本发明能够实现对肺区区域的精准分割，提高了尘肺判断的正确率。
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公开(公告)号：CN108471510A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810085754.X
申请日：2018-01-29
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的视频操作记录保护方法，包括以下步骤：1）视频终端上传视频到视频服务器；2）视频服务器计算该视频哈希值作为视频的校验和；3）视频服务器将视频标识符+时间戳+视频哈希值组合成视频修改记录发送给区块链服务器；4）区块链服务器将接收到的视频修改记录存入区块。其具有以下有益效果：1.基于区块链不可篡改的特性保障存储在区块中的视频修改记录的真实性和完备性；2.视频与修改记录分开存储，有效防止视频所在服务器被恶意修改造成的视频和修改记录都被篡改的情况。
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公开(公告)号：CN118380056A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410304678.2
申请日：2024-03-15
Applicant: 东莞理工学院
Abstract: 本申请适用于机器学习和数据挖掘技术领域，提供一种预测蛋白质间相互作用的方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取初始蛋白质间相互作用数据，根据所述初始蛋白质间相互作用数据构建不完备对称矩阵；构建对称非负隐特征模型并进行参数初始化；对所述对称非负隐特征模型进行迭代优化，得到优化后的非负隐特征矩阵；根据所述优化后的非负隐特征矩阵计算缺失蛋白质间的相互作用预测值。本申请所提供的方法能够有效处理稀疏数据和缺失值，提高了预测系统对数据的利用效率。同时，采用动态参数更新机制，使模型能够自适应地调整参数，提高了模型的鲁棒性和收敛速度。
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