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公开(公告)号：CN112906911B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110150143.0
申请日：2021-02-03
Applicant: 厦门大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习的模型训练方法、介质及设备，其中方法包括：选取评测客户端；进行模型预训练，以提取评测数据集；根据内部评测训练集进行模型的训练，以生成评测模型，并计算第一损失值；将评测模型广播给各个客户端，并获取第二损失值，以及计算第一累积分布和第二累积分布；计算损失值上限值，并将损失值上限值广播给对应的客户端，以便每个客户端进行噪声过滤，得到客户端网络模型；每个客户端计算质量因子，并将质量因子和客户端网络模型发送给服务器，以便服务器根据质量因子和客户端网络模型进行聚合，得到服务器模型；能够消除潜在的数据偏见，对客户端采集的数据进行有效过滤，提高联邦学习模型的准确度。
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公开(公告)号：CN114637880A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210151825.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多视角投影的跨维数据检索方法，该方法包括：获取二维图像数据和对应匹配的原始三维点云；对对应匹配的原始三维点云进行体素化处理，以得到对应的体素；将对应的体素投影到二维空间以生成每个二维图像对应匹配的点云多视角投影图像；根据孪生网络构建深度学习模型，并将二维图像数据和对应匹配的点云多视角投影图像输入到深度学习模型进行训练；获取多个待检索的二维图像和三维点云，并基于训练好的深度学习模型从二维图像对三维点云进行检索，以得到每个待检索的二维图像在所有三维点云中最匹配的三维点云；由此，可缩小点云数据在跨维匹配中与二维图像的数据差异，从而提高二维图像到三维点云的检索准确率。
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公开(公告)号：CN112862240B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011612210.8
申请日：2020-12-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提供一种基于城市大数据的道路障碍风险评估方法、装置和可存储介质，方法包括：城市路网提取：统计每个时间段各个网格浮动车的数量；将每个网格每个小时对应的浮动车数量进行聚类，提取出路网并且将路网分成相应路段；路网特征提取：提取每个路网网格对应的时空和情境特征；道路障碍风险预测：通过社交网络数据，爬取特定字段，获取到最终发生道路障碍数据；通过统计各个时段浮动车的数量，获取各个时段各个路网网格无发生道路障碍事件数据；基于Self‑training自训练模型的模型预测；本发明提供的方法，基于多源数据融合，具有高效、低耗的优点，同时也达到了较高的准确率。
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公开(公告)号：CN113381827B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110640928.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/382 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度聚类网络的电磁信号频谱感知方法，包括以下步骤：S1、根据输入的信号分选及定位样本，并对辐射源信号进行规则化处理；S2、采用深度连续聚类网络对输入的辐射源信号进行聚类；S3、利用聚类后的辐射源信号，结合输入的定位结果，使用目标追踪算法实现多个时刻信号的前后关联，形成电子目标的运动轨迹；S4、根据电子目标的运动轨迹，分析多个电子目标之间的运动规律，采用集合更新算法和平台配属算法进行平台聚合，发掘出潜在的目标平台；该发明通过输入已分选和定位好的信号样本，系统将自动区分来自不同设备的信号，根据这些设备信息，可以进行后续电子目标关联和平台聚合的工作。
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公开(公告)号：CN114005507A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111113981.7
申请日：2021-09-23
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于知识图谱的临床用药风险评估方法和系统，利用真实处方数据和药物说明书数据构建用药风险知识图谱，并利用机器学习技术挖掘医疗数据中的超说明书用药风险，补全医疗知识图谱中的用药风险，最终得到一个全面完整的医疗知识图谱，利用其检测临床处方风险。采用本发明的医疗知识图谱来提取相应特征以此判断超风险用药风险，具有优异的提取效率和准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113723511A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111010490.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感电磁辐射和红外图像的目标检测方法，包括以下步骤：S1、获取区域内的电磁辐射信号和红外图像，并将电磁辐射信号二维化；S2、将二维结构的电磁辐射和红外图像作为输入，馈送到多模态特征融合Transformer中，通过注意力机制将两个输入源的特征向量进行整合，得到电磁辐射检测结果和红外图像检测结果；S3、将电磁辐射检测结果和红外图像检测结果经融合张量后，输入到检测融合网络中，输出得到目标检测结果；该发明通过给定一块目标区域在某一时刻的电磁辐射信号和红外图像数据作为输入，能够通过两个模态之间的信息交互和增强，提高目标检测的性能和置信度。
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公开(公告)号：CN113381827A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110640928.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 厦门大学
IPC: H04B17/382 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度聚类网络的电磁信号频谱感知方法，包括以下步骤：S1、根据输入的信号分选及定位样本，并对辐射源信号进行规则化处理；S2、采用深度连续聚类网络对输入的辐射源信号进行聚类；S3、利用聚类后的辐射源信号，结合输入的定位结果，使用目标追踪算法实现多个时刻信号的前后关联，形成电子目标的运动轨迹；S4、根据电子目标的运动轨迹，分析多个电子目标之间的运动规律，采用集合更新算法和平台配属算法进行平台聚合，发掘出潜在的目标平台；该发明通过输入已分选和定位好的信号样本，系统将自动区分来自不同设备的信号，根据这些设备信息，可以进行后续电子目标关联和平台聚合的工作。
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公开(公告)号：CN112347550A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011417892.7
申请日：2020-12-07
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种耦合式室内三维语义建图与建模方法和介质，其中方法包括：获取初始点云数据；提取特征点，并估计初始数据帧对应的位姿，以及根据位姿生成局部点云地图；生成训练数据集；基于深度神经网络和训练数据集对局部点云地图进行语义标注，并将将局部点云地图的语义标注结果反馈到该初始数据帧中；对位姿进行优化以得到第一位姿优化结果；提取语义结构面，并与全局平面进行关联；进行非线性优化，以得到第二位姿优化结果；生成最终点云地图、语义点云地图和建筑物内部语义线结构模型。能够准确地重建出室内环境的语义点云地图和内部线框结构模型；同时，防止在进行基于激光的移动扫描时，因采集平台的剧烈运动而丢失位姿估计。
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公开(公告)号：CN111968179A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010814965.X
申请日：2020-08-13
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种地下停车场自动驾驶车辆定位方法及介质，其中方法包括：获取地下停车场的全局点云数据，并进行预处理，以过滤车辆三维点，得到初始点云数据；根据区域生长法对初始点云数据进行平面结构提取，以得到初始平面集合，并对初始平面集合进行优化，以得到最终平面集合；根据层次聚类法对最终平面集合进行划分，以生成多个第一平面基元组；获取自动驾驶车辆采集到的短期点云数据，并进行处理，以生成多个第二平面基元组；进行点云配准，并对配准结果进行优化，以生成自动驾驶车辆定位结果；能够在地下停车场等室内环境下对自动驾驶车辆进行精准定位，以保障自动驾驶车辆在无GPS定位的条件下安全有效运行。
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公开(公告)号：CN111783648A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010615878.1
申请日：2020-06-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种道路点云中护栏的提取方法、介质、设备及装置，其中方法包括：对原始移动激光扫描点云进行预处理，以生成原始点云；对原始点云进行道路平面点提取，以获取第一点云和道路平面点云对应的道路平面模型，并对道路平面模型进行垂直平移，以及根据平移后的道路平面模型过滤第一点云，以生成第二点云；以鸟瞰视角生成二维投影，并根据聚类算法对二维投影进行聚类，以生成多个类；对多个类进行筛选，以获得护栏对应的类，并根据护栏对应的类提取第二点云中护栏对应的三维点云，以完成道路点云中护栏的提取；能够在没有位置信息等先验信息的前提下，从大规模道路场景点云中准确提取护栏点云，降低护栏点云提取难度。
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