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公开(公告)号：CN118506149A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410549662.8
申请日：2024-05-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部注意力与上下文关系的目标检测知识蒸馏方法，包括：获取图像数据，以便获取每张图像中的每个目标在对应层级多尺度特征图中的前景掩码、前景权重掩码和背景掩码；根据前景掩码和背景掩码分别获取教师模型和学生模型对应的每张图像中的每个目标在对应层级多尺度特征图上经过与之对应的注意力图加权后的前景特征和背景特征；根据前景特征、前景权重掩码和背景特征得到前景损失和背景损失，以便得到第一蒸馏损失；根据前景掩码和背景掩码分别获取教师模型和学生模型对应的目标关系矩阵和目标‑背景关系矩阵，以便得到第二蒸馏损失；根据第一蒸馏损失和第二蒸馏损失对学生模型进行知识蒸馏；从而提高对复杂场景的检测效果。
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公开(公告)号：CN112188088B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010993178.6
申请日：2020-09-21
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明公开了一种水下自拍系统，包括安装在自拍者身上的智能穿戴设备，智能穿戴设备包括第一声学模块，第一声学模块用于实时发送引导信号；水下机器人，水下机器人包括第二声学模块，水下机器人通过第二声学模块追踪第一声学模块实时发送的引导信号，以便通过引导信号跟随所述自拍者进行移动；安装在水下机器人上的用户终端，用户终端包括拍摄模块和手势识别模块，用户终端通过拍摄模块实时捕捉自拍者的水下画面，并通过手势识别模块根据水下画面判断自拍者摆出预设自拍手势时，控制拍摄模块进行拍摄以获取自拍图像由此，能够有效地克服水下用户终端触控灵敏度低、自拍距离不足、拍照姿势受限等问题，从而提高用户的自拍体验效果。
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公开(公告)号：CN112188088A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010993178.6
申请日：2020-09-21
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明公开了一种水下自拍系统，包括安装在自拍者身上的智能穿戴设备，智能穿戴设备包括第一声学模块，第一声学模块用于实时发送引导信号；水下机器人，水下机器人包括第二声学模块，水下机器人通过第二声学模块追踪第一声学模块实时发送的引导信号，以便通过引导信号跟随所述自拍者进行移动；安装在水下机器人上的用户终端，用户终端包括拍摄模块和手势识别模块，用户终端通过拍摄模块实时捕捉自拍者的水下画面，并通过手势识别模块根据水下画面判断自拍者摆出预设自拍手势时，控制拍摄模块进行拍摄以获取自拍图像由此，能够有效地克服水下用户终端触控灵敏度低、自拍距离不足、拍照姿势受限等问题，从而提高用户的自拍体验效果。
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公开(公告)号：CN109686032A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910043012.5
申请日：2019-01-17
Applicant: 厦门大学
IPC: G08B13/196 , G08B21/08
Abstract: 本发明公开一种水产养殖生物防盗监测方法及系统。该方法包括：获取红外摄像机采集到的监控视频；对监控视频的各幅图像进行人体识别，得到可疑人员图像；对可疑人员图像进行人体姿态检测，确定可疑人员正在进行偷盗行为的第一嫌疑度；获取声学传感器实时采集到的环境声音信号序列；从环境声音信号序列中滤出水波浪声音序列；将水波浪声音序列与波浪声阈值进行对比，得到存在偷盗行为的第二嫌疑度；结合第一嫌疑度和第二嫌疑度确定是否发生盗窃，并在发生盗窃时进行预警。本发明的水产养殖生物防盗监测方法及系统，能够实现水产养殖生物防盗的实时监测。
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公开(公告)号：CN109436244A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811355672.9
申请日：2018-11-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种用于游泳场所的救生系统，包括：安装在游泳者身上的监测及保护设备、对应游泳场所设置的至少一个监听设备以及后台终端，该系统通过监测及保护设备监测游泳者的状态，当游泳者处于溺水时，发出求救信号，同时对游泳者进行应急保护；另外通过监听设备接收求救信号，并对求救信号进行处理后传输给后台终端，以便后台终端根据处理后的求救信号进行报警；整个系统布放方便、响应及时，极大的方便了游泳场所的安全管理，能有效减少意外事故的响应时间，从而大大提高了救援的效率，同时也能大大减轻救生员的工作压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107948635A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711210059.3
申请日：2017-11-28
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于退化测量的无参考声纳图像质量测评方法，包括以下步骤：S1：对待测图像分别进行离散余弦变换,小波变换，奇异值分解，获得DCT变换系数矩阵D，小波变换系数矩阵C以及对角阵S；S2：分别求图像D、C以及S的Gini系数以及Hoyer测量，获得变换系数稀疏度值；S3：对待测图像进行模糊退化；S4：对退化后的图像重复步骤S1和S2；S5：分别将步骤S4获得的变换系数稀疏度值除以步骤S2获得的变换系数稀疏度值，并分配权重，获得待测图像的六个质量特征；S6：将六个质量特征输入无参考声纳图像质量评测模型获得评测质量；该测评方法弥补了声纳图像无参考质量测评方法的不足，适用于水声通信场景下的图像传输监控，测评结果更加准确、精细。
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公开(公告)号：CN106507100A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611024331.4
申请日：2016-11-14
Applicant: 厦门大学
IPC: H04N17/00
CPC classification number: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于传输的劣化图像主观质量素材库的构建方法，其包括以下步骤：S1、定义构建素材库相关概念；S2、根据定义选择原始素材；S3、获得基于传输的劣化素材；S4、对劣化图像分组；S5、测评环境及测评条件设置；S6、主观质量测评；S7、测评数据处理，包括筛选测评图像和志愿者；S8、确定每幅图像对应的主观质量。本发明适合于通信背景下的图像质量测评和修复，采用仿真的方式获取劣化图像，可避免真实传输人力物力的消耗，同时以两种不同鲁棒性的方案为信源压缩方式进行信道传输误码仿真，误码率根据真实通信实验获取的数据设置，此外还采用最大概率原则确定每幅图像的最终质量等级，避免偏差过大的测评样本对结果的影响。
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公开(公告)号：CN105812120A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610274615.2
申请日：2016-04-28
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: H04L27/12 , H04B13/02 , H04L7/0016 , H04L27/0014 , H04L2027/0026 , H04L2027/0053
Abstract: 基于对称三角调频的水下通信的同步跟踪方法，涉及水声通信。设置对称三角调频的Chirp载波结构，以对称三角调频信号作为同步信号；对信号进行FRFT变换，记录FRFT所得结果作为接收端参考信息，所述结果包括最佳阶次、尖峰所在位置等；发送信号前在同步信号前段添加一段唤醒信号；接收端程序采用FFT谱分析计算的方法，对唤醒信号进行检测；接收系统被唤醒后，对接收信号FRFT；根据FRFT结果对信号进行初步超前同步校正；利用同步跟踪环对信号进行精准的同步跟踪。利用对称三角波的对称性，结合FRFT的分析手段通过分析双峰位置的偏移特点实现初步同步校正，并通过双峰的峰值高低差反馈实现精准同步跟踪。
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公开(公告)号：CN105654530A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610129938.2
申请日：2016-03-08
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06T11/00 , G06T11/006 , H04N19/90
Abstract: 一种基于压缩感知的高鲁棒性图像自适应压缩方法，涉及图像处理。原始图像预处理；初始化测量阵及权重因子；计算每个图像块的显著度并更新权重因子；判断每个小块是否含目标，并更新权重因子；根据显著因子设计测量阵；图像测量与传输；测量值修复；图像重建。采用适用于时域不稀疏图像的总变差范数，能够检测出特征并不显著的目标，适合对图像进行压缩；做到空域直接测量，不需要先对图像进行变换等操作，采用的测量次数分配依据算法简单，避免了复杂耗时的操作，可以对高阶谱的幅度大小设置阈值，来判断图像中目标的有无，适合实时性要求较高的水下声纳图像通信场景。有助于在不降低重构图像质量的情况下，降低压缩率，并提高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104980390A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510288953.7
申请日：2015-05-31
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L27/26
CPC classification number: H04L27/265
Abstract: 一种双斜率组合chirp信号的解调方法，涉及水声传感器网络。针对双斜率组合chirp信号，采用混频变斜率分数阶傅里叶变换参数估计法，参数估计流程中，MCR-FrFT由混频变斜率和分数阶傅里叶变换组成。利用MCR-FrFT，对于选择的组合chirp信号，对参数的估计过程在运算量方面比直接使用FrFT来得少。对于两段斜率的绝对值不同的组合chirp信号，需要用两个不同的p值来实现参数的检测，即需要两次FrFT运算，而对于两段斜率的绝对值相同的组合chirp信号，只需要一个p值就可实现两段信号的参数检测，即只需一次的FrFT运算量。相比于传统直接分数阶傅里叶变换参数估计方法，具有更高的运算效率。
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