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公开(公告)号：CN102662998B
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201210068103.2
申请日：2012-03-14
Applicant: 华侨大学
Inventor： 陈叶旺
Abstract: 本发明一种基于百度百科的文本语义主题抽取方法，利用百度百科首先建立百科词条前缀关系库，并计算出整个词条空间的语义关系，再利用前缀关系库来对未知文本进行词条发现与候选语义主题统计，并建立语义主题图，依据主题关系矩阵对语义主题图中各顶点进行权值调整，再根据语义主题图的语义离散度来抽取最终语义主题，避开传统通过单纯的词条统计方式，能在很大程度上解决基于词条统计的文本主题方法准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN116703956A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310422623.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 华侨大学 , 福建科盛智能物流装备有限公司
IPC: G06T7/13 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种快速多尺度的弱监督箱体边缘感知方法及装置，方法包括如下步骤：步骤S1、对深度学习模型进行训练；步骤S2、获取待识别图像的ROI并进行分段；步骤S3、边缘转换后无像素点的分段数量小于第一阈值，进入步骤S4，否则聚类分析后再进行边缘转换，进入步骤S4；步骤S4、滤除候选数据中的不可信数据，以得到最终候选数据；步骤S5、拟合出候选直线，并根据最终候选数据与候选直线之间的距离方差确定是否进入步骤S6；步骤S6、获取理想直线，将候选直线周围的数据点分为两类数据，并对这两类数据分别拟合得到两条候选直线，并确定最终边缘直线。本发明可感知复杂环境下箱体的边缘直线，检测更为迅速精准，有利于减少企业成本。
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公开(公告)号：CN111353294B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010175265.0
申请日：2020-03-13
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06F18/214 , G06Q30/0241
Abstract: 本发明涉及一种不良户外广告标语的检测与过滤方法与户外广告播放系统，在播放前利用标语黑名单对户外广告的广告标语进行检测并过滤，以保证户外广告的合法合规。本发明通过拼音的形式进行待检测标语与标语黑名单的对比，实现对同音字、谐音字的识别，能够克服不良标语试图利用同音字、谐音字的手段以躲避检测的问题；本发明将待检测标语与标语黑名单中的违规标语进行逐字两两对比，实现对乱序词字的识别，能够克服不良标语试图利用打乱词字固有顺序的手段以躲避检测的问题。本发明先利用效率更高的匹配方法先过滤出合格标语，直接进行播放；对于无法匹配合法标语的待检测标语，再进行标语黑名单对比，以提高本发明整体的检测与过滤的效率。
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公开(公告)号：CN112629786A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011407407.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种工作模态参数识别方法及设备故障诊断方法，涉及模态参数识别技术领域。该工作模态参数识别方法包括：获取振动传感器在待确定工作模态参数的一维结构中预设时间内检测的时域振动响应信号组成的时域振动响应信号矩阵；根据时域振动响应信号矩阵，利用拉普拉斯特征映射方法得到模态响应矩阵；根据模态响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法得到模态振型矩阵；根据模态响应矩阵，利用单自由度技术或傅里叶变换方法得到模态固有频率。本发明将流形学习中的拉普拉斯特征映射应用在工作模态分析当中，具有较低的时间和空间复杂度。
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公开(公告)号：CN106446502B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201610576822.3
申请日：2016-07-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种带遗忘因子的特征值特征向量递推的主元分析线性时变结构工作模态参数在线实时识别方法，该方法在经典主元分析线性时不变结构工作模态参数识别的基础上，引入“遗忘因子”、“在线递推”、“特征值特征向量递推”和“矩阵秩‑1修正”的思想，能够仅从非平稳振动响应信号中识别出线性时变结构的时变瞬态模态振型和固有频率。本发明是直接对特征值特征向量进行在线递推更新，避免了传统递推主元分析时变工作模态参数识别方法需要反复更新主元模型的缺点，减少了算法时间和空间复杂度，实现了时变工作模态参数识别的在线实时，能够有效监测结构工作模态参数的动态变化特性，可被用于设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106446503B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610578140.6
申请日：2016-07-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种遗忘自协方差矩阵递推主元的时变工作模态识别方法，包括：获取线性时变结构在环境激励下多个振动响应传感器从初始时刻0到时刻k的非平稳信号数据矩阵，归一化后求其自协方差矩阵并进行形式的特征向量分解，储存V(k)。获取下一时刻的时域振动响应信号数据，对新的自协方差矩阵进行递归推导时，加入遗忘因子，分配给新旧数据不同的权重，得到V(k+1)；循环上述推导步骤，能够得到任意时刻的V(k)，V(k)对应k时刻该结构的瞬态工作模态振型矩阵，利用单自由度识别技术对矩阵V(k)TXk进行处理，得到k时刻该结构的瞬时工作固有模态频率。该方法能够有效监测线性工程结构工作模态参数的时变结构特性，可被用于设备故障诊断、健康监测以及系统结构分析与优化。
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公开(公告)号：CN105631416B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201510987710.2
申请日：2015-12-24
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提出一种采用新型密度聚类进行人脸识别的方法，读取人脸图像，将图像矩阵转换为特征向量，用特征向量集f作为待聚类的数据集P的输入，计算P中每两个人脸特征向量点之间的距离，算出所有点的均值，在P中找到距离均值点最近的点作为密度中心点，计算所有点的密度，迭代寻找密度中心点，将最后的收敛点作为密度汇聚点，将密度汇聚点中是其自身，且密度值大于t的点作为局部密度中心点，对集合LPS中的所有点按最近邻近算法进行聚类，并标记类别标号，把其它所有非局部密度中心点p的类别初始化为‑1,划归到与其汇聚中心点相同类别，剩下的类别标号为‑1的点记为离群点，最后输出聚类结果，本发明具有准确度高，能识别复杂数据的优点，提高了人脸识别的准确度。
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公开(公告)号：CN107426532A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710352192.6
申请日：2017-05-18
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明公开一种基于已知轨道的多摄像头合作接力监控方法，该方法应用于多条轨道连接构成的轨道网中，轨道网中随机分布多个移动节点，且各移动节点可在任一条轨道和任一顶点上移动，每个移动节点只能监控其所处边及顶点处的目标，所述轨道网构成的网络拓扑结构图，每条轨道对应网络拓扑结构图一条边，轨道连接点对应网络拓扑结构图的顶点。该方法降低了移动监控成本，提高了监控范围和安全性，应用范围广。
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公开(公告)号：CN106096718A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610395724.X
申请日：2016-06-06
Applicant: 华侨大学
IPC: G06N3/00
CPC classification number: G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种归一化粒子群随机优化算法(PSO)以及6种归一化加权协同过滤推荐方法。本发明公开的归一化PSO随机优化算法通过吸引子和空间缩放，确定单个粒子的最优位置和群体的最优位置。用于求解最优化问题时，其解满足归一化约束，吸引子是算法的稳定点，算法在围绕该点做螺旋运动，故使用吸引子作为缩放中心使得算法避免粒子越界和早熟的缺点，更容易寻找到全局最优点。本发明公开的6种归一化加权协同过滤推荐方法通过对用户或项目进行归一化加权，并以平均绝对误差(MAE)最小为优化目标和适应度函数，使用归一化PSO随机优化算法求解用户和项目的最优归一化权值，从而达到减少预测评分误差，提高预测评分精度的目的。
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公开(公告)号：CN105678269A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610015237.6
申请日：2016-01-11
Applicant: 华侨大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K2009/00322
Abstract: 本发明公开了一种基于动态区间的人脸年龄估计方法，包括提取人脸的特征；用聚类算法找到每个年龄的中心人脸；根据待估计人脸与中心人脸的相似程度，选择TopK个最相似的人脸所对应的年龄作为预测年龄，定义置信区间与置信度的关联函数；根据置信区间与置信度的关联函数，对每个年龄的所有测试图像的TopK个估计年龄用矩估计法估计人脸年龄的条形统计图、正态分布曲线及正态分布的期望和标准差；根据正态分布的累积分布函数，计算出不同的置信度及对应的置信区间。本发明技术方案有效地解决了传统的单一年龄估计方法准确率不高的问题。
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