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公开(公告)号：CN114882560A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210503278.5
申请日：2022-05-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级人像检测的图像智能裁剪方法,包括以下步骤：步骤S1:基于anchor‑free的一阶段检测思想构造轻量级人像检测网络；步骤S2:根据构建的轻量级人像检测网络对输入的图像进行人像检测，获取人像的位置信息；步骤S3:根据人像的位置信息，采用摄影学构图原理对图像的整体构图进行约束，同时明确人像边界信息，保留关键人物的完整信息，同时不铺设anchors，实现对人像图片的快速裁剪。本发明针对人像照片特点所设计的自动裁剪算法，考虑了人像图片与风景图之间的差异，把人像检测和摄影学原理相结合，因此能快速有效处理人像图片，保留关键人像的完整信息。
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公开(公告)号：CN115063446B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210517170.1
申请日：2022-05-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种辅助驾驶系统的城市街景实例分割方法，在城市街景实例分割模型的残差网络上，对C4和C5特征层融合三种不同扩张率组合的锯齿状混合空洞卷积结构获得初步特征提取网络，同添加底层特征层P2和特征信息融合网络N2‑N6的特征金字塔获得更多的底层特征信息，并在预测网络之前添加注意力网络以增强有用特征和削弱无关特征的影响，然后对模型进行端到端训练和预警处理；所述城市街景实例分割模型包括依次连接的特征强化、初步特征提取网络、特征金字塔强化网络、掩码获取网络、注意力网络以及预测网络。应用本技术方案可实现在完成城市街景实例分割的同时提升对小目标物体、遮挡对象更精确的实例分割效果。
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公开(公告)号：CN114898716A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210512040.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 福州大学
IPC: G09G3/34
Abstract: 本发明提出一种基于电压调制与时间调制协同的高灰阶电润湿显示器件的方法，首先将输入的图像数据量化为n位四进制，并将行显示周期T划分为n个子周期，同时对各个子周期加权，在同一个子周期内，赋予显示单元四个不同的电压幅值，每个子周期电压幅值不同，且成一定倍数关系，在行显示周期T的显示时间内，依次对各个子周期逐位显示，组成4n的亮度灰度。本发明能够通过幅度调制对驱动电路和显示器件的响应速度要求低的优点，弥补电润湿采用PWM调制因为显示器件不能响应过窄的脉冲而下降的显示质量，同时通过PWM调制驱动电路易实现的优点，弥补电润湿采用幅度调制电路复杂的缺点，实现电润湿电子纸更高灰阶的显示效果。
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公开(公告)号：CN114944137B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202210583318.1
申请日：2022-05-25
Applicant: 福州大学
IPC: G09G3/34
Abstract: 本发明提出可倍增电润湿电子纸显示器灰度等级的调制芯片驱动方法，包括以下步骤；步骤S1、首先采用控制系统+驱动芯片的驱动系统架构，将显示像素的n位图像数据输入至控制系统；步骤S2、控制系统将数据按位拆分为n位，并将显示周期划分为n个子周期，从低位到高位依次传输给驱动芯片；步骤S3、芯片对输入的每一位判断其是否小于1，并乘以其相应的权重后输出或直接输出，同时对每一位的输出数据进行n‑1次叠加，形成2m+1种灰度等级，即更高一倍的灰度等级；本发明利用控制系统+现有驱动芯片的驱动方式，能够突破驱动芯片最高驱动灰度等级，实现电润湿电子纸更高灰阶的显示效果。
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公开(公告)号：CN114944137A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210583318.1
申请日：2022-05-25
Applicant: 福州大学
IPC: G09G3/34
Abstract: 本发明提出可倍增电润湿电子纸显示器灰度等级的调制芯片驱动方法，包括以下步骤；步骤S1、首先采用控制系统+驱动芯片的驱动系统架构，将显示像素的n位图像数据输入至控制系统；步骤S2、控制系统将数据按位拆分为n位，并将显示周期划分为n个子周期，从低位到高位依次传输给驱动芯片；步骤S3、芯片对输入的每一位判断其是否小于1，并乘以其相应的权重后输出或直接输出，同时对每一位的输出数据进行n‑1次叠加，形成2m+1种灰度等级，即更高一倍的灰度等级；本发明利用控制系统+现有驱动芯片的驱动方式，能够突破驱动芯片最高驱动灰度等级，实现电润湿电子纸更高灰阶的显示效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114898716B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210512040.9
申请日：2022-05-12
Applicant: 福州大学
IPC: G09G3/34
Abstract: 本发明提出一种基于电压调制与时间调制协同的高灰阶电润湿显示器件的方法，首先将输入的图像数据量化为n位四进制，并将行显示周期T划分为n个子周期，同时对各个子周期加权，在同一个子周期内，赋予显示单元四个不同的电压幅值，每个子周期电压幅值不同，且成一定倍数关系，在行显示周期T的显示时间内，依次对各个子周期逐位显示，组成4n的亮度灰度。本发明能够通过幅度调制对驱动电路和显示器件的响应速度要求低的优点，弥补电润湿采用PWM调制因为显示器件不能响应过窄的脉冲而下降的显示质量，同时通过PWM调制驱动电路易实现的优点，弥补电润湿采用幅度调制电路复杂的缺点，实现电润湿电子纸更高灰阶的显示效果。
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公开(公告)号：CN115063446A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210517170.1
申请日：2022-05-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种辅助驾驶系统的城市街景实例分割方法，在城市街景实例分割模型的残差网络上，对C4和C5特征层融合三种不同扩张率组合的锯齿状混合空洞卷积结构获得初步特征提取网络，同添加底层特征层P2和特征信息融合网络N2‑N6的特征金字塔获得更多的底层特征信息，并在预测网络之前添加注意力网络以增强有用特征和削弱无关特征的影响，然后对模型进行端到端训练和预警处理；所述城市街景实例分割模型包括依次连接的特征强化、初步特征提取网络、特征金字塔强化网络、掩码获取网络、注意力网络以及预测网络。应用本技术方案可实现在完成城市街景实例分割的同时提升对小目标物体、遮挡对象更精确的实例分割效果。
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公开(公告)号：CN114819129A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210503065.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种并行计算单元的卷积神经网络硬件加速方法，包括以下步骤：步骤S1:将训练好的卷积神经网络模型根据静态量化、分层量化的方法进行权重参数的量化；步骤S2:通过预设在硬件电路上的并行计算单元对量化后的卷积神经网络模型进行运算;步骤S3:根据不同输入尺寸的卷积神经网络模型在推理阶段计算并行度不同,通过片上可重构技术自适应不同卷积核尺寸的卷积神经网络模型。本发明能够实现卷积神经网络硬件加速的目的，使得在低功耗的情况下有着高推理速度。
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公开(公告)号：CN114882560B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210503278.5
申请日：2022-05-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级人像检测的图像智能裁剪方法,包括以下步骤：步骤S1:基于anchor‑free的一阶段检测思想构造轻量级人像检测网络；步骤S2:根据构建的轻量级人像检测网络对输入的图像进行人像检测，获取人像的位置信息；步骤S3:根据人像的位置信息，采用摄影学构图原理对图像的整体构图进行约束，同时明确人像边界信息，保留关键人物的完整信息，同时不铺设anchors，实现对人像图片的快速裁剪。本发明针对人像照片特点所设计的自动裁剪算法，考虑了人像图片与风景图之间的差异，把人像检测和摄影学原理相结合，因此能快速有效处理人像图片，保留关键人像的完整信息。
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公开(公告)号：CN114819129B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210503065.2
申请日：2022-05-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种并行计算单元的卷积神经网络硬件加速方法，包括以下步骤：步骤S1:将训练好的卷积神经网络模型根据静态量化、分层量化的方法进行权重参数的量化；步骤S2:通过预设在硬件电路上的并行计算单元对量化后的卷积神经网络模型进行运算;步骤S3:根据不同输入尺寸的卷积神经网络模型在推理阶段计算并行度不同,通过片上可重构技术自适应不同卷积核尺寸的卷积神经网络模型。本发明能够实现卷积神经网络硬件加速的目的，使得在低功耗的情况下有着高推理速度。
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