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公开(公告)号：CN115881156A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211580703.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于多尺度的多模态时域语音分离方法，涉及人工智能、音频信号处理、计算机视觉领域，旨在为混合音频分离与增强提供分析和帮助。包括步骤：S1、混合音频生成、唇部图像序列提取等数据预处理；S2、音频信号特征编码；S3、唇部区域特征编码与唇部动作特征计算；S4、说话人特征、唇部动作特征的多尺度特征提取；S5、唇部动作与语音间的细节映射学习；S6、音频、唇部图像序列、唇部动作、说话人等相关特征的融合学习与音频权值矩阵生成；S7、将步骤S4～S6视为语音分离模块，重复步骤S4～S6；S8、依据权值矩阵分离混合音频并解码得到音频信号。实现不依赖于说话人的多模态数据的端到端盲声源语音分离。
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公开(公告)号：CN106203335A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610541382.8
申请日：2016-07-11
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06K9/00697 , G06K9/3233
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的标志牌可视度评价方法，发明中提出了可视场与空间可视度的定义，并以空间可视度作为标志牌在不同观测位置的空间可见性评价标准。在三维点云中，利用四元素方法、alpha-shape算法和视网膜成像原理计算该视点处标志牌的可视场强度；通过射线法计算视锥体内的投影点云是否为遮挡点云；利用可视场强度和可见度的相关性计算某视点位置的标志牌的可视度，计算交通标志的可视场。该方法自动、直观、准确、高效，在交通标志牌安装维护、广告牌投放、道路绿化以及建筑设计方面可以给出合理的指导和建议，具有很高的实际推广价值。
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公开(公告)号：CN101604330B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN200910112230.6
申请日：2009-07-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法，涉及一种图像自动识别方法。提供一种具有较高识别率的基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机；采用分割手段，提取目标微藻的藻体所在区域并生成256色的纯藻类图像A；对A进行傅里叶变换得频谱图像B；以0开始，每隔藻类图像半径的1/10对B进行环状采样得半径频谱特征序列；从0°开始，以每隔10°对B进行径向采样直到90°得角度频谱特征序列，将两序列相加得待识别特征序列；通过计算机用编辑距离把待识别特征序列与藻类特征序列数据库中的记录进行比较以确定其中最接近的记录，并把对应的记录作为待识别藻类图像的最佳候选种类。
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公开(公告)号：CN101604330A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910112230.6
申请日：2009-07-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法，涉及一种图像自动识别方法。提供一种具有较高识别率的基于壳面纹理的圆形微藻自动识别方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机；采用分割手段，提取目标微藻的藻体所在区域并生成256色的纯藻类图像A；对A进行傅里叶变换得频谱图像B；以0开始，每隔藻类图像半径的1/10对B进行环状采样得半径频谱特征序列；从0°开始，以每隔10°对B进行径向采样直到90°得角度频谱特征序列，将两序列相加得待识别特征序列；通过计算机用编辑距离把待识别特征序列与藻类特征序列数据库中的记录进行比较以确定其中最接近的记录，并把对应的记录作为待识别藻类图像的最佳候选种类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101694721A
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200910112618.6
申请日：2009-10-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种对显微图像中圆形藻类定位的方法，涉及一种藻类的定位。提供一种对显微图像中圆形藻类定位的方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机，其中每幅原始藻类图像的分辨率至少达到100×100；通过阈值分割和canny边缘检测等常规计算机图像分割技术，提取目标微藻的藻体大致所在区域，得到预定位轮廓A；通过常规的圆度判断方法和周长面积比值法对轮廓A进行圆度判断；所述常规的圆度判断方法如轮廓标记图法等。如果轮廓A的圆度在容忍范围内，基于轮廓A进行hough变换或曲线拟合，得到修正的轮廓B，即最终的圆形藻类定位。
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公开(公告)号：CN115984231A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310037801.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 厦门大学附属翔安医院 , 厦门术利康医学科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06T3/40 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于光学图像的癌症患者标本性质的辨别方法，包括以下步骤：S1、获取训练组患者标本的光学图像，并进行预处理，建立训练组患者的淋巴结转移状态识别的正负样本数据集；S2、选择基础网络架构，通过池化层下采样和跨层拼接融合，构造预测模型；S3、通过基础网络架构构造良恶性分类网络结构加载训练数据集，进行3‑折交叉训练，得到lymph‑Net深度学习网络模型；S4、获取测试组患者的正负样本数据集，通过所述lymph‑Net深度学习网络模型在测试组患者的正负样本数据集上识别标本性质；S5、通过GCAM热力图分析S4的预测结果，观察所述lymph‑Net深度学习网络模型不同尺度卷积层提取特征的关注区域以及融合模型的预测结果依据，分析预测结果正确和错误的原因。
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公开(公告)号：CN106203335B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610541382.8
申请日：2016-07-11
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的标志牌可视度评价方法，发明中提出了可视场与空间可视度的定义，并以空间可视度作为标志牌在不同观测位置的空间可见性评价标准。在三维点云中，利用四元素方法、alpha‑shape算法和视网膜成像原理计算该视点处标志牌的可视场强度；通过射线法计算视锥体内的投影点云是否为遮挡点云；利用可视场强度和可见度的相关性计算某视点位置的标志牌的可视度，计算交通标志的可视场。该方法自动、直观、准确、高效，在交通标志牌安装维护、广告牌投放、道路绿化以及建筑设计方面可以给出合理的指导和建议，具有很高的实际推广价值。
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公开(公告)号：CN101694721B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN200910112618.6
申请日：2009-10-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种对显微图像中圆形藻类定位的方法，涉及一种藻类的定位。提供一种对显微图像中圆形藻类定位的方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机，其中每幅原始藻类图像的分辨率至少达到100×100；通过阈值分割和canny边缘检测等常规计算机图像分割技术，提取目标微藻的藻体大致所在区域，得到预定位轮廓A；通过常规的圆度判断方法和周长面积比值法对轮廓A进行圆度判断；所述常规的圆度判断方法如轮廓标记图法等。如果轮廓A的圆度在容忍范围内，基于轮廓A进行hough变换或曲线拟合，得到修正的轮廓B，即最终的圆形藻类定位。
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公开(公告)号：CN112364712A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011131430.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 厦门大学 , 福建萌牛智联照明有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于人体姿态的坐姿识别方法、系统及计算机可读存储介质，其中所述方法包括采集人体坐姿图片，构造人体姿态特征训练数据集；构建并训练用于分类坐姿类别的神经网络模型；利用OpenPose和训练好的神经网络模型预测坐姿类别；本发明提出的方法可直接提取出人体骨架特征，在其基础上进行判断坐姿类别，从而避免背景等无关因素的影响，提高坐姿识别的准确率。
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