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公开(公告)号：CN114908091A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210331697.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 暨南大学
IPC: C12N15/113 , C12N15/861 , C12N15/864 , C12N15/867 , A61K31/713 , A61P31/14
Abstract: 本发明提供了用于抑制寨卡病毒的miRNA，其能够显著的抑制寨卡病毒的复制和表达，治疗由于寨卡病毒感染所导致的疾病。
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公开(公告)号：CN113727282A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110948748.4
申请日：2021-08-18
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W4/029 , H04W4/40 , H04W4/80 , H04W12/0431 , H04W12/60
Abstract: 本发明公开了车联网中隐私保护的基于相似度的信任评估方法，包括以下步骤：S1、初始化与车辆注册，系统设定属性描述车辆特征，车辆进行线下注册，可信机构为车辆分配唯一标识符，可信机构TA根据车辆特征为车辆分配属性和秘密值，RSU初始化；S2、车辆与车辆之间进行数据交换并进行信任评估，车辆利用PSI‑CA协议，结合Jaccard相似度系数来计算车辆之间的属性集合相似度，进而导出车辆的信任值。本发明保证了信息在高速传递下，同时完成对信息的隐私保护和可信度评估，具有较高的实用性。
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公开(公告)号：CN103679171B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201310438809.8
申请日：2013-09-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体重心轨迹分析的步态特征提取方法，包括下述步骤：S1、步态检测与跟踪，将原始视频图像转换为单通道灰度图像，再进行高斯滤波平滑图像，并将图像转换为二值图；S2、计算人体重心位置，将运动目标运动中每一帧图像的重心坐标在同一坐标系中连接，得到行人的重心轨迹；S3、将去噪后的步态波形输入计算机，应用公式计算出对应于K次谐波频率的谐波振幅，并绘制输出相应的频谱图。本发明不仅能解决当前提取特征方法面临的难题，还能从复杂的步态图像中提取出一维的步态特征向量，便于进一步的分析、训练和识别。
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公开(公告)号：CN103679171A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310438809.8
申请日：2013-09-24
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体重心轨迹分析的步态特征提取方法，包括下述步骤：S1、步态检测与跟踪，将原始视频图像转换为单通道灰度图像，再进行高斯滤波平滑图像，并将图像转换为二值图；S2、计算人体重心位置，将运动目标运动中每一帧图像的重心坐标在同一坐标系中连接，得到行人的重心轨迹；S3、将去噪后的步态波形输入计算机，应用公式计算出对应于K次谐波频率的谐波振幅，并绘制输出相应的频谱图。本发明不仅能解决当前提取特征方法面临的难题，还能从复杂的步态图像中提取出一维的步态特征向量，便于进一步的分析、训练和识别。
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公开(公告)号：CN103886287B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410090718.4
申请日：2014-03-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于3D投影的跨视角步态识别方法，该方法主要包括二维步态图像处理，重心轨迹提取，三维步态特征还原和三维视角转换四个步骤，该方法实现了不同拍摄视角之间步态特征精确转换的步态识别，并且可以将摄像机中平面图像的步态特征还原为3D空间中的立体步态特征，从而使步态识别过程不再需要多台摄像机实现立体还原。同时，由于该方法极大的提高了跨视角步态识别的运算速度和不受拍摄视角影响的特点，任意位置的摄像机拍摄得到的步态图像均可以进行识别，使用该方法开发出的步态识别系统既可应用于简单的门禁系统的开发，也可应用于流量大的街道、机场、公交站等公共场所监控系统的开发，使智能监控水平上升到一个新的高度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114908091B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210331697.5
申请日：2022-03-31
Applicant: 暨南大学
IPC: C12N15/113 , C12N15/861 , C12N15/864 , C12N15/867 , A61K31/713 , A61P31/14
Abstract: 本发明提供了用于抑制寨卡病毒的miRNA，其能够显著的抑制寨卡病毒的复制和表达，治疗由于寨卡病毒感染所导致的疾病。
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公开(公告)号：CN112115771B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010780459.3
申请日：2020-08-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于星形生成对抗网络的步态图像合成方法，属于计算机视觉与模式识别领域。首先，将不同干扰类型下的步态假样本视为不同的域，训练星形生成对抗网络，进而自动生成不同干扰类型下的步态假样本；再将自动生成的步态假样本与真实样本进行基于预计最大平均差的分布对齐，使得步态假样本和真实样本的分布更加有效地融合在一起，最后，将对齐后的步态假样本和真实样本合并到一起以实现步态数据库中样本的扩充。本发明充分利用现有的图像数据合成不同干扰类型下的步态假样本，降低了人工采集不同干扰类型下的步态假样本的成本，解决了难以收集到同一个目标在所有干扰类型下样本的难题，对步态识别的产业化进程起到重要的推动作用。
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公开(公告)号：CN112115771A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010780459.3
申请日：2020-08-05
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于星形生成对抗网络的步态图像合成方法，属于计算机视觉与模式识别领域。首先，将不同干扰类型下的步态假样本视为不同的域，训练星形生成对抗网络，进而自动生成不同干扰类型下的步态假样本；再将自动生成的步态假样本与真实样本进行基于预计最大平均差的分布对齐，使得步态假样本和真实样本的分布更加有效地融合在一起，最后，将对齐后的步态假样本和真实样本合并到一起以实现步态数据库中样本的扩充。本发明充分利用现有的图像数据合成不同干扰类型下的步态假样本，降低了人工采集不同干扰类型下的步态假样本的成本，解决了难以收集到同一个目标在所有干扰类型下样本的难题，对步态识别的产业化进程起到重要的推动作用。
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公开(公告)号：CN103886287A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410090718.4
申请日：2014-03-12
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D投影的跨视角步态识别方法，该方法主要包括二维步态图像处理，重心轨迹提取，三维步态特征还原和三维视角转换四个步骤，该方法实现了不同拍摄视角之间步态特征精确转换的步态识别，并且可以将摄像机中平面图像的步态特征还原为3D空间中的立体步态特征，从而使步态识别过程不再需要多台摄像机实现立体还原。同时，由于该方法极大的提高了跨视角步态识别的运算速度和不受拍摄视角影响的特点，任意位置的摄像机拍摄得到的步态图像均可以进行识别，使用该方法开发出的步态识别系统既可应用于简单的门禁系统的开发，也可应用于流量大的街道、机场、公交站等公共场所监控系统的开发，使智能监控水平上升到一个新的高度。
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公开(公告)号：CN115317601A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210384411.X
申请日：2022-04-13
Applicant: 暨南大学
IPC: A61K39/385 , A61K39/39 , A61K39/215 , A61P31/14
Abstract: 本发明提供了一种新冠疫苗载体及其应用。由SARS‑CoV‑2RBD作为抗原和STING激动剂diABZI与酵母β‑葡聚糖颗粒偶联组成。与单独的diABZI‑RBD疫苗相比，GP‑diABZI‑RBD疫苗表现出持续的疫苗释放，并在小鼠中引发更持久的免疫反应。在小鼠中腹膜内注射GP‑diABZI‑RBD可以引起显着的细胞和体液免疫反应。使用基于假病毒粒子的可复制病毒样颗粒系统，我们确定这种疫苗可以分别有效地诱导针对原型和VOC的有效和持久的中和抗体。特别是GP‑diABZI‑RBD疫苗提供的原型RBD抗原表现出更强和更长的体液免疫反应和抗病毒保护。
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