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公开(公告)号：CN113657380B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110944392.7
申请日：2021-08-17
Applicant: 福州大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/166 , G06V30/18 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出融合多模态注意力机制的图像美学质量评价方法，包括以下步骤；步骤S1：对美学图像数据集中的数据进行数据预处理，提取美学图像所对应文本的文本特征，并将数据集划分为训练集与测试集；步骤S2：设计融合文本特征和图像特征的多模态注意力机制模块；步骤S3：设计融合多模态注意力机制的图像美学评分分布预测网络，使用该网络训练融合多模态注意力机制的图像美学评分分布预测网络模型；步骤S4：将图像输入到融合多模态注意力机制的图像美学评分分布预测网络模型中，输出对应的图像美学评分分布，最后计算美学评分分布的平均值作为图像美学质量分数；本发明能实现视觉特征与美学文本特征相互指导与融合，提高图像美学质量评估方法的性能。
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公开(公告)号：CN116342569A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310347918.2
申请日：2023-04-04
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于构图感知的图像美学质量评价方法，包括以下步骤；步骤S1：将图像美学质量评价数据集和图像构图质量评价数据集处理后的数据形成美学质量评价训练集与美学质量评价测试集、构图质量评价训练集与构图质量评价测试集；步骤S2：设计金字塔式多尺度特征融合模块；步骤S3：设计图像构图质量评价网络，训练得到图像构图质量评价模型；步骤S4：设计图像美学质量评价网络，训练得到图像美学质量评价模型；步骤S5：将美学质量评价测试集中的图像输入到图像美学质量评价模型中，输出对应的评分分布，计算平均值作为图像美学质量分数；本发明能有效地借助图像中的构图信息来辅助实现图像美学评价，进一步提高图像美学质量评价算法的性能。
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公开(公告)号：CN115908979B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211503996.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出一种融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学质量评价方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：将美学图像数据集中的数据进行数据预处理，提取得到美学图像所对应评论的文本特征；步骤S2：训练融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学评分分布预测模型；所述图像美学评分分布预测模型由融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学质量评价网络训练获得，包括层次图像特征融合模块、融合文本特征和图像特征的多模态注意力机制模块；步骤S3：将图像输入到训练好的融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学质量评分分布预测模型中，输出对应的图像美学评分分布，最后计算美学评分分布的平均值作为图像美学质量分数。
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公开(公告)号：CN109977920B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201910289197.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频谱图及卷积神经网络的水轮机组故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1:采集水轮机组振动信号，并通过奇异值分解进行降噪，得到降噪后的振动信号；步骤S2：进行可变模态分解，得到各独立频段的IMF分量；步骤S3:量求取CWD时频矩阵，获得振动信号时频谱图；步骤S4:生成降维后的时频谱图，并随机分为训练样本集和测试样本集；步骤S5:构建CNN模型，并通过测试样本集测试训练后的CNN的分类性能；步骤S6:将待测水轮机组振动信号时频图输入训练后的CNN模型，得到表征数据类型的故障标签。本发明通过对水轮机组振动信号构造时频矩阵，完整地表征了振动信号的时频特征，包含信号本质特征的局部化信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113657380A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110944392.7
申请日：2021-08-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出融合多模态注意力机制的图像美学质量评价方法，包括以下步骤；步骤S1：对美学图像数据集中的数据进行数据预处理，提取美学图像所对应文本的文本特征，并将数据集划分为训练集与测试集；步骤S2：设计融合文本特征和图像特征的多模态注意力机制模块；步骤S3：设计融合多模态注意力机制的图像美学评分分布预测网络，使用该网络训练融合多模态注意力机制的图像美学评分分布预测网络模型；步骤S4：将图像输入到融合多模态注意力机制的图像美学评分分布预测网络模型中，输出对应的图像美学评分分布，最后计算美学评分分布的平均值作为图像美学质量分数；本发明能实现视觉特征与美学文本特征相互指导与融合，提高图像美学质量评估方法的性能。
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公开(公告)号：CN116012300A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211554654.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及融合局部和全局图像特征的多模态图像美学质量评价方法，包括以下步骤：步骤S1：将美学图像数据集中的数据进行数据预处理，得到美学图像以及文本编码矩阵，并将数据集划分为训练集与测试集；步骤S2：设计融合局部特征和全局特征的图像特征提取子网络；步骤S3：设计文本特征提取子网络；步骤S4：设计融合局部和全局图像特征的多模态图像美学质量评价网络；步骤S5：将测试图像输入到训练好的融合局部和全局图像特征的多模态图像美学质量评分分布预测模型中。该算法能进行图像美学评分分布预测，提高图像美学质量评价算法的性能。
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公开(公告)号：CN116342569B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310347918.2
申请日：2023-04-04
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于构图感知的图像美学质量评价方法，包括以下步骤；步骤S1：将图像美学质量评价数据集和图像构图质量评价数据集处理后的数据形成美学质量评价训练集与美学质量评价测试集、构图质量评价训练集与构图质量评价测试集；步骤S2：设计金字塔式多尺度特征融合模块；步骤S3：设计图像构图质量评价网络，训练得到图像构图质量评价模型；步骤S4：设计图像美学质量评价网络，训练得到图像美学质量评价模型；步骤S5：将美学质量评价测试集中的图像输入到图像美学质量评价模型中，输出对应的评分分布，计算平均值作为图像美学质量分数；本发明能有效地借助图像中的构图信息来辅助实现图像美学评价，进一步提高图像美学质量评价算法的性能。
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公开(公告)号：CN109977920A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910289197.8
申请日：2019-04-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时频谱图及卷积神经网络的水轮机组故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1:采集水轮机组振动信号，并通过奇异值分解进行降噪，得到降噪后的振动信号；步骤S2：进行可变模态分解，得到各独立频段的IMF分量；步骤S3:量求取CWD时频矩阵，获得振动信号时频谱图；步骤S4:生成降维后的时频谱图，并随机分为训练样本集和测试样本集；步骤S5:构建CNN模型，并通过测试样本集测试训练后的CNN的分类性能；步骤S6:将待测水轮机组振动信号时频图输入训练后的CNN模型，得到表征数据类型的故障标签。本发明通过对水轮机组振动信号构造时频矩阵，完整地表征了振动信号的时频特征，包含信号本质特征的局部化信息。
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公开(公告)号：CN115908979A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211503996.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出一种融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学质量评价方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：将美学图像数据集中的数据进行数据预处理，提取得到美学图像所对应评论的文本特征；步骤S2：训练融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学评分分布预测模型；所述图像美学评分分布预测模型由融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学质量评价网络训练获得，包括层次图像特征融合模块、融合文本特征和图像特征的多模态注意力机制模块；步骤S3：将图像输入到训练好的融合场景特征和多模态注意力机制的图像美学质量评分分布预测模型中，输出对应的图像美学评分分布，最后计算美学评分分布的平均值作为图像美学质量分数。
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