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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114758293A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210309158.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明为一种基于辅助分支优化和局部密度块增强的深度学习人群计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取人群图像和预处理训练图像；S2、生成真实密度图，并根据人头坐标标注生成合适的真实分割图；S3、构建人群计数网络模型；S4、训练人群计数网络模型；S5、将人群图像输入到训练好的人群计数网络模型中预测人数。本发明通过利用高斯卷积函数生成真实密度图，根据人头坐标标注生成合适的真实分割图，构建人群计数网络模型并进行训练，充分利用人群图像中的前后景差异，让计算网络更集中于前景人群预测，利用局部密度块信息，对预测差异较大的密度块进行局部增强，利用真实的人数信息，对网络进行强化监督，进一步提高主干网络计数精度。
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公开(公告)号：CN112967255A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110255249.7
申请日：2021-03-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的盾构管片缺陷类型识别及定位系统及其方法，所述系统包括图像采集模块、元数据输入模块、数据同步模块、图像预处理模块、深度学习模型训练模块、深度学习模型加载模块、缺陷类型识别模块、缺陷定位模块、信息存储模块、数据分析与可视化模块。通过所述盾构管片缺陷类型识别及定位系统可以实现管片缺陷信息的自动化快速和精准统计，极大减少了人工劳动量，缩短了管片缺陷从发现到修复的时间。
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公开(公告)号：CN114758293B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210309158.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明为一种基于辅助分支优化和局部密度块增强的深度学习人群计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取人群图像和预处理训练图像；S2、生成真实密度图，并根据人头坐标标注生成合适的真实分割图；S3、构建人群计数网络模型；S4、训练人群计数网络模型；S5、将人群图像输入到训练好的人群计数网络模型中预测人数。本发明通过利用高斯卷积函数生成真实密度图，根据人头坐标标注生成合适的真实分割图，构建人群计数网络模型并进行训练，充分利用人群图像中的前后景差异，让计算网络更集中于前景人群预测，利用局部密度块信息，对预测差异较大的密度块进行局部增强，利用真实的人数信息，对网络进行强化监督，进一步提高主干网络计数精度。
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公开(公告)号：CN112861718A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110170991.8
申请日：2021-02-08
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级特征融合人群计数方法及系统，该方法步骤包括：根据数据集图片及对应每张图片标注，生成用于监督网络学习的真实密度图；将待计数的人群图片输入到LightCount网络中，LightCount网络包括多列并行卷积网络结构和单列深度卷积结构，多列并行卷积网络结构提取不同人头大小的特征，单列深度卷积结构提取图片信息，最终卷积操作得到预测密度图；将预测密度图与真实密度图进行欧氏距离比较，通过反向传播更新网络参数，训练得到最终的网络模型；将人群图片输入到最终的网络模型中，输出人群密度图，对人群密度图进行积分，得到最终预测的人群总数。本发明能减少网络参数量和计算时间，提高网络的计数准确性。
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公开(公告)号：CN119371970A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411496090.8
申请日：2024-10-25
Abstract: 本发明属于上转换发光材料技术领域，具体涉及一种聚苯乙烯包覆的NaBiF4空心上转换纳米颗粒及其制备方法。本发明通过利用铋离子在乙二醇和部分溶剂中的溶解性差异，在混合溶剂中人为引发液相分离，形成油包水的小液滴，并以此作为软模板制备空心上转换纳米颗粒，再加入含酮基的表面活性剂来调控上转换纳米颗粒的形貌。然后进一步利用伊红Y作引发剂，引发苯乙烯在颗粒表面聚合，进而提高NaBiF4上转换纳米颗粒在水溶液环境中的稳定性，同时伊红Y通过荧光共振能量转移将上转换纳米颗粒原本发射的蓝色、绿色荧光转换为单一的红光发射，从而极大改善了上转换发光的多峰性，使其在显示、激光及成像等领域具有广阔的应用前景。
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