-
公开(公告)号：CN110991305A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911183503.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像下的飞机检测方法及存储介质，所述方法包括以下步骤：根据输入待检测遥感图像，构造图像金字塔；将图像金字塔的每一层依次作为第一阶段神经网络的输入，得到每一层对应的输出结果；对于每一层对应的输出结果，将其区域置信度低于第一预设阈值的区域全部忽略，然后对剩下的区域进行执行非极大值抑制；将所有层的输出结果进行合并后，执行非极大值抑制，得到第一阶段输出结果；将第一阶段输出结果作为第二阶段神经网络的输入，得到第二阶段输出结果；将第二阶段输出结果中的区域置信度小于第二预设阈值的区域忽略，对剩下的区域进行非极大值抑制，得到最终输出结果。达到与深层神经网络相同的检测精度，将检测速度提升2-3倍。
-
公开(公告)号：CN107390873B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710609207.2
申请日：2017-07-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 基于脑电控制的多尺度光标定位方法，涉及一种基于脑电控制的光标定位方法。1)开始时，光标位于光标界面的中心，待定位区域为整个光标界面；2)将待定位区域按水平中心线和垂直中心线分成左上、左下、右上、右下四个大小相同的子区域；3)使用者通过脑电信号将光标定位到待定位区域中的某个子区域的中心；4)判断光标是否在目标位置，若是，则方法结束；否则，将光标当前所在的子区域当作新的待定位区域，然后返回步骤2)。采用多尺度定位的方式对基于脑电控制的光标进行定位，克服了传统的基于脑电控制的光标每次只能移动一小段距离的不足，大大提高了定位速度；只使用SSVEP一种脑电信号，操作简单、方便。
-
公开(公告)号：CN109087702A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810878380.7
申请日：2018-08-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 用于中医健康状态分析的四诊表征信息融合方法，采集临床就诊患者的望、闻、问、切等信息，用于生成病人的多源信息表示，并标注其隶属的证型类别；利用每个信息源的特征表征及其类别信息分别对测试者的健康状态进行分析，得多个信息源对测试者的辅助决策信息；构建信息融合模型使得决策一致性最大化，用于返回优化的健康状态分析结果；对比测试者的实际健康状态与相应的预测结果来评价所提算法的性能。能检测出测试者当前的健康状态和病变本质，使得测试者能够明自身的体质状况，为制定干预方案提供参考。能提供高精度的健康状态分析结果，为健康保健提供依据。能融合临床就诊患者的四诊表征信息，获得更加准确可靠的状态分析结果。
-
公开(公告)号：CN103944809B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410187595.6
申请日：2014-05-06
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混淆模式识别的垃圾邮件识别方法，该方法将电子邮件的主题、正文和html代码根据预先统计的特殊字符库替换为仅由0、1、2三种字符构成的字符串，再利用预先统计的主题混淆模式库、正文混淆模式库和html代码混淆模式库对主题、正文和html代码进行混淆模式识别，从而判断出当前电子邮件是否为垃圾邮件。本发明具有很好的创新性，是对传统反垃圾技术的很好补充，能够在不影响准确率的情况下有效提高垃圾邮件识别的召回率。
-
公开(公告)号：CN119027859A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411471722.5
申请日：2024-10-22
Applicant: 厦门大学 , 厦门瑞为信息技术有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合与对比损失的视频异常检测方法，包括获取视频的连续视频帧序列，对连续视频帧序列分段并使用特征提取网络提取视频片段特征，将视频片段特征输入类激活模块获得类激活特征，将类激活特征输入多尺度特征融合模块获得多尺度融合视频特征，将多尺度融合视频特征输入分类器获得视频片段异常分数，利用总损失函数对视频片段异常分数进行优化，得到训练完成的弱监督视频异常检测模型。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110991305B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911183503.6
申请日：2019-11-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像下的飞机检测方法及存储介质，所述方法包括以下步骤：根据输入待检测遥感图像，构造图像金字塔；将图像金字塔的每一层依次作为第一阶段神经网络的输入，得到每一层对应的输出结果；对于每一层对应的输出结果，将其区域置信度低于第一预设阈值的区域全部忽略，然后对剩下的区域进行执行非极大值抑制；将所有层的输出结果进行合并后，执行非极大值抑制，得到第一阶段输出结果；将第一阶段输出结果作为第二阶段神经网络的输入，得到第二阶段输出结果；将第二阶段输出结果中的区域置信度小于第二预设阈值的区域忽略，对剩下的区域进行非极大值抑制，得到最终输出结果。达到与深层神经网络相同的检测精度，将检测速度提升2‑3倍。
-
公开(公告)号：CN109087702B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810878380.7
申请日：2018-08-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 用于中医健康状态分析的四诊表征信息融合方法，采集临床就诊患者的望、闻、问、切等信息，用于生成病人的多源信息表示，并标注其隶属的证型类别；利用每个信息源的特征表征及其类别信息分别对测试者的健康状态进行分析，得多个信息源对测试者的辅助决策信息；构建信息融合模型使得决策一致性最大化，用于返回优化的健康状态分析结果；对比测试者的实际健康状态与相应的预测结果来评价所提算法的性能。能检测出测试者当前的健康状态和病变本质，使得测试者能够明自身的体质状况，为制定干预方案提供参考。能提供高精度的健康状态分析结果，为健康保健提供依据。能融合临床就诊患者的四诊表征信息，获得更加准确可靠的状态分析结果。
-
公开(公告)号：CN112800282A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110054367.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06Q50/00 , G06F16/27 , G06Q40/04
Abstract: 一种业务流程异常节点溯源方法，涉及流程图的构建与查找。包括以下步骤：1)通过数据仿真构建包含属性图信息的业务流程图；业务流程图中包括节点、节点属性、节点关系，属性图包含节点属性的转换关系；2)根据业务流程图和属性图中节点的属性数据流动关系，结合深度优先遍历搜索算法，基于属性图约束对业务流程图进行剪枝优化，将与异常节点路径上不相关的支路去除，给出起始溯源的具体属性，沿着该属性的方向逆向查找异常点，完成业务流程异常节点溯源。加快网络对异常节点的搜索速度，提升搜索效率，可实现高效异常逆向溯源搜索，为流程推进提供有力保障具有实际意义。
-
公开(公告)号：CN109919031A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910097412.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于深度神经网络的人体行为识别方法，涉及人体行为识别领域。采集视频数据集，根据视频中的人体行为类别对视频进行切割，并赋予对应的类别标签；对视频数据进行抽帧和光流计算预处理，并对抽取的视频帧和光流图像赋予与其对应视频相同的类别标签；人体行为特征学习，使用深度卷积神经网络和双支流输入类残差长短期记忆单元循环神经网络LSTM模型学习视频长时序运动特征；根据学习到的人体行为识别特征，用Softmax层融合两条支流类残差循环神经网络学习到的长时序运动特征，并输出视频的识别类别。
-
公开(公告)号：CN109119133A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810879094.2
申请日：2018-08-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多标记特征选择及分类的中医临床大数据存储方法，涉及大数据挖掘与中医数字化的交叉技术应用领域。对患者进行信息采集，根据不同患者症状进行量化打分，并对其赋予对应的多类标签；对采集到的患者数据进行归一化处理，将标记数据集进行向量化处理，得到标准的多标记数据集，并将多标记数据集划分为训练集和测试集以验证算法有效性；计算训练集进行特征选择时所需相关矩阵，使用罚函数法计算全局最优特征权重分配；选取权重最大的前K个特征子集，使用MLkNN方法得到测试集预测结果，并选取最优特征子集进行新患者病情预测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.019 seconds)
