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公开(公告)号：CN113920094A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111197057.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度残差U型卷积神经网络的图像篡改检测技术，其特征在于，它包括以下步骤：S1.输入待检测的篡改图像；S2.对输入的篡改图像进行数据增强；S3.将四组图像输入编码器提取图像本质特征和篡改的边缘梯度信息；S4.编码器对四组图像提取的特征图进行解码获取逐像素篡改预测图；S5.对三组测试图像获得的预测图进行增强的逆向还原；S6.将篡改图像获得的预测图和三组测试图像还原后的预测图进行加权融合获得最终逐像素篡改概率预测图。本发明的目的为用于证件资质文档类图像核查、人脸图像核实等。本发明的优点在于：能够提高在多种篡改方式共同作用下的准确率，使模型具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113920094B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111197057.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于梯度残差U型卷积神经网络的图像篡改检测技术，其特征在于，它包括以下步骤：S1.输入待检测的篡改图像；S2.对输入的篡改图像进行数据增强；S3.将四组图像输入编码器提取图像本质特征和篡改的边缘梯度信息；S4.编码器对四组图像提取的特征图进行解码获取逐像素篡改预测图；S5.对三组测试图像获得的预测图进行增强的逆向还原；S6.将篡改图像获得的预测图和三组测试图像还原后的预测图进行加权融合获得最终逐像素篡改概率预测图。本发明的目的为用于证件资质文档类图像核查、人脸图像核实等。本发明的优点在于：能够提高在多种篡改方式共同作用下的准确率，使模型具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112533163B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202011331276.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NB‑IoT改进的融合超宽带和蓝牙的室内定位方法，它包括以下步骤：S1.基于采集到的超宽带基站的信号和数据进行超宽带的测距定位；S2.基于采集到的蓝牙信标的信号和数据进行蓝牙的测距定位；S3.将定位标签到超宽带基站及定位标签到蓝牙信标的测距距离作为卡尔曼算法的输入激励，使用三边定位算法和第一次输入激励计算出定位坐标的初始位置，并且根据后续激励的连续输入扩展卡尔曼算法对定位坐标进行连续的预测和更新。本发明的目的在于提供一种基于NB‑IoT改进的融合超宽带和蓝牙的室内定位方法。本发明的优点在于：最终本发明的定位系统整体上实现了厘米级别的精准定位，并且可以应对不同场景的定位服务。
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公开(公告)号：CN112533163A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011331276.X
申请日：2020-11-24
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于NB‑IoT改进的融合超宽带和蓝牙的室内定位方法，它包括以下步骤：S1.基于采集到的超宽带基站的信号和数据进行超宽带的测距定位；S2.基于采集到的蓝牙信标的信号和数据进行蓝牙的测距定位；S3.将定位标签到超宽带基站及定位标签到蓝牙信标的测距距离作为卡尔曼算法的输入激励，使用三边定位算法和第一次输入激励计算出定位坐标的初始位置，并且根据后续激励的连续输入扩展卡尔曼算法对定位坐标进行连续的预测和更新。本发明的目的在于提供一种基于NB‑IoT改进的融合超宽带和蓝牙的室内定位方法。本发明的优点在于：最终本发明的定位系统整体上实现了厘米级别的精准定位，并且可以应对不同场景的定位服务。
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