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公开(公告)号：CN119832929A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510311256.2
申请日：2025-03-17
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司 , 福建省万物智联科技有限公司
IPC: G10L21/10 , G10L25/24 , G06V40/16 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/54
Abstract: 一种基于深度感知融合的语音驱动人脸视频生成方法及装置，涉及计算机视觉与图像处理领域，方法包括：S1，获取具有音频片段和参考图像的人脸说话视频数据集，对数据集进行预处理后，分为训练数据集和测试数据集；S2，构建人脸视频生成模型；包括音频编码器、图像编码器、深度编码器、交叉参考模块和跨模态注意力模块；S3，使用训练数据集合训练人脸视频生成模型，得到训练好的人脸视频生成模型；S4，将测试数据集输入训练好的人脸视频生成模型，输出生成的结合音频和视频的人脸视频。本发明通过在人脸视频生成模型中引入交叉参考模块和跨模态注意力模块，有效地在提高了人脸视频的面部结构准确度的同时兼顾了运动的细粒度细节。
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公开(公告)号：CN118552409B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411017310.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司 , 福建省万物智联科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和Transformer的轻量级图像超分辨率方法及装置，涉及图像处理领域，包括：将待重建的低分辨率图像和上采样因子输入经训练的图像超分辨率模型，待重建的低分辨率图像输入第一卷积层，得到第一卷积层的输出特征并输入第一个基于小波变换的Transformer模块，经过若干个基于小波变换的Transformer模块的特征提取，将最后一个基于小波变换的Transformer模块的输出特征与第一卷积层的输出特征相加，得到第二相加结果，第二相加结果依次经过亚像素卷积层和第二卷积层，得到高分辨率重建图像，其中亚像素卷积层的尺度因子为上采样因子。本发明可解决现有Transformer方法计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号：CN119809940A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510287141.4
申请日：2025-03-12
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司
IPC: G06T3/4076 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 一种基于状态模型的光场图像超分辨率重建方法和装置，包括：构建浅层特征提取模块，用于对输入的待重建的光场图像的子孔径图像形式提取浅层特征；利用状态空间模型构建深层特征提取单元；基于所述深层特征提取单元构建光场空角特征重建模块，用于对所述浅层特征重建光场空角特征；基于所述深层特征提取单元构建光场结构特征重建模块，用于对所述浅层特征重建光场结构特征；构建高分辨率图像重建模块，用于将所述浅层特征、所述光场空角特征和所述光场结构特征进行层次特征融合和上采样得到重建高分辨率光场图像。本发明通过利用状态空间模型的动态特性，显著提升光场图像超分辨率方法的全局空角信息表征能力和细节重建能力。
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公开(公告)号：CN119850441A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510317059.1
申请日：2025-03-18
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司 , 福建省万物智联科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于频域边界协同优化的沉浸式视频增强方法及装置，涉及视频处理领域，包括：获取待重建的压缩的多视点纹理加深度视频序列并输入到经训练的沉浸式视频增强模型；当前的待增强视频帧先经过特征提取模块，分别提取得到高频特征和低频特征；高频特征和低频特征经过频域增强模块，得到频域增强图像；频域增强图像和当前的待增强视频帧输入到边界增强模块，得到融合图像；融合图像和当前的待增强视频帧的相邻视频帧输入到时空可变形卷积模块，得到对齐后的融合图像，对齐后的融合图像经过质量增强模块，预测得到增强残差并生成对应的重建视频。本发明解决压缩伪影、边界伪影以及沉浸式视频的质量低等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119762721A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510261796.4
申请日：2025-03-06
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司 , 福建省万物智联科技有限公司
IPC: G06T19/20 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全方法及装置，涉及点云处理领域，包括：构建基于语义与几何引导的多阶段Mamba点云补全模型并训练，得到经训练的多阶段Mamba点云补全模型；多排序策略Mamba解码器单元包括依次连接的若干个阶段的多排序策略Mamba解码器；获取待补全的不完整点云并输入到经训练的多阶段Mamba点云补全模型，不完整点云经过Transformer‑Mamba联合的点云局部特征编码单元，得到编码特征，编码特征输入到稀疏点云生成单元中，得到稀疏点云；稀疏点云输入到多排序策略Mamba解码器单元中，得到解码特征，解码特征经过点云上采样单元，得到预测的完整点云，克服现有Transformer编码器‑解码器结构二次方复杂度和局部细节丢失的问题。
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公开(公告)号：CN118552409A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411017310.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 华侨大学 , 信泰(福建)科技有限公司 , 福建省万物智联科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和Transformer的轻量级图像超分辨率方法及装置，涉及图像处理领域，包括：将待重建的低分辨率图像和上采样因子输入经训练的图像超分辨率模型，待重建的低分辨率图像输入第一卷积层，得到第一卷积层的输出特征并输入第一个基于小波变换的Transformer模块，经过若干个基于小波变换的Transformer模块的特征提取，将最后一个基于小波变换的Transformer模块的输出特征与第一卷积层的输出特征相加，得到第二相加结果，第二相加结果依次经过亚像素卷积层和第二卷积层，得到高分辨率重建图像，其中亚像素卷积层的尺度因子为上采样因子。本发明可解决现有Transformer方法计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号：CN117057529A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310812435.5
申请日：2023-07-04
Applicant: 信泰(福建)科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本申请提供了一种生产设备匹配的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请中由服务器获取订单信息；获取待生产产品的生产特征；获取多个生产设备的属性信息；基于属性信息对生产设备进行处理，生成初始排序结果；基于生产特征对初始排序结果对应的生产设备进行处理，生成目标排序结果；基于目标排序结果对待生产产品进行处理，生成待生产产品的生产工艺。根据待生产产品的生产特征以及生产设备的属性信息生成最终的生产工序，从而达到节省调度时间，提升调度准确性和调度效率，进而起到提升产品生产效率的目的。
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公开(公告)号：CN117035225A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310812379.5
申请日：2023-07-04
Applicant: 信泰(福建)科技有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本申请提供了一种工艺协调的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请中由服务器获取订单信息，订单信息包括待生产产品的工艺类别、产品编号和用户属性信息；基于产品编号获取多个生产工序和生产工序对应的工时；根据产品的工艺类别和用户属性信息，配置初始工艺路线；基于初始工艺路线获取初始生产设备；对初始生产设备进行处理，生成检测数据；若检测数据存在异常，则基于预设规则选择其他生产设备作为目标生产设备；基于生产工序对应的工时和目标生产设备对初始工艺路线进行调整，生成目标工艺路线。自动生成初始工艺路线，根据初始工艺路线获取初始生产设备并基于其状态筛选当前最佳的生产设备，从而生成目标工艺路线。
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公开(公告)号：CN116976599A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310850617.1
申请日：2023-07-12
Applicant: 信泰(福建)科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q10/10 , G06Q50/04
Abstract: 本申请提供了一种智能排产的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请中由服务器接收获取订单信息，所述订单信息中包含表征各个生产工艺的第一标识信息和表征当前订单紧急程度的第二标识信息；根据所述第一标识信息和所述第二标识信息生成各车间生产计划单；基于预设业务定制规则对所述生产计划单进行处理，获取所述生产计划单的初始排产计划信息；根据预设排序规则对所述初始排产计划信息进行处理，生成各车间的排序结果；根据所述排序结果进行生产排产。通过对车间计划的实时加工情况、前后工序的匹配性、车间设备的实时信息等信息，并辅以综合分析结果得出的产能信息，进行更科学合理的生产排程，从而提高生产计划的准确性和可行性。
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