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公开(公告)号：CN107766815B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201710968408.1
申请日：2017-10-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种视觉辅助服务运营系统及运营方法。包括用户终端、运营业务管理平台；用户终端，为通过安装在用户自有互联网终端设备或通讯设备上的应用程序，用于向运营业务管理平台发送服务请求和地理位置，并接收和处理反馈结果；运营业务管理平台为通过用户数据库和生成对抗模型参数数据库等，根据用户终端的反馈信息实现生成对抗模型参数的选择，以及计价扣费。本发明在任何地点即可使用该视觉辅助服务运营系统，具有运营成本低、推广性强的优点。
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公开(公告)号：CN106600560B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201611196660.7
申请日：2016-12-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于行车记录仪的图像去雾方法。首先采用四叉树方法求解大气光值；随后利用训练的卷积神经网络获取粗略透射率图，并使用引导滤波方法优化透射率图；最后通过大气散射模型逆向求解获取复原图像。本发明所提出的一种适用于行车记录仪的图像去雾方法，可以有效处理灰蒙的雾天图像且处理后的图像亮度得到改善，在保留图像边缘细节的同时可以有效地还原图像的色彩。可应用于行车记录仪的去雾处理，满足视频处理的要求，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN106600560A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611196660.7
申请日：2016-12-22
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20024 , G06T2207/20084 , G07C5/08
Abstract: 本发明涉及一种适用于行车记录仪的图像去雾方法。首先采用四叉树方法求解大气光值；随后利用训练的卷积神经网络获取粗略透射率图，并使用引导滤波方法优化透射率图；最后通过大气散射模型逆向求解获取复原图像。本发明所提出的一种适用于行车记录仪的图像去雾方法，可以有效处理灰蒙的雾天图像且处理后的图像亮度得到改善，在保留图像边缘细节的同时可以有效地还原图像的色彩。可应用于行车记录仪的去雾处理，满足视频处理的要求，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN106202502A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610573881.5
申请日：2016-07-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种音乐信息网络中用户兴趣发现方法，先从音乐信息网络中通过N步长随机游走得到与用户相关的信息子网以及信息子网的网络模式；然后对信息子网进行剪枝，并在剪枝后的信息子网中利用HeteSim算法计算不同类型节点间相关性，进而得到不同类型边的权重；接着，根据单源最短路径算法得到所有歌曲对之间的最短路径集和最短路径权重，并计算出元路径集和元路径权重；最后，利用 PathSelClus算法基于元路径将歌曲聚成三类，根据聚类结果分析出用户对歌曲的兴趣爱好。本发明提出的方法利用了异构信息网络中元路径这一重要性特点，能够更好发现用户对歌曲的兴趣。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105956040A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610264331.5
申请日：2016-04-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/635 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种音乐信息网络中社交关系影响下的歌曲流行度分析方法，先从音乐信息网络中获取信息子网和信息子网的网络模式，并获取与信息子网相关的社交关系，然后在信息子网中计算不同类型关系边的平均边介数，再根据平均边介数计算得到不同类型关系边的传播因子，接着根据社交关系在信息子网中设计边权重，根据边权重在同一类型节点间选择节点进行随机游走，最后结合传播因子和边权重在信息子网中随机游走，得到网络中节点影响力排名，从而得到歌曲流行度。本发明提出的该方法考虑到了用户群体对歌曲的影响，从而使得最后的流行度分析更为合理。
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公开(公告)号：CN109815335B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910077857.6
申请日：2019-01-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明涉及一种适用于文献网络的论文领域分类方法，选定一个文献网络，首先基于元结构计算论文节点间的相关程度；通过定义一个目标函数使得论文节点间基于元结构的相关程度与其在低维向量空间中的相似度的差距达到最小，将文献网络中的论文节点映射到低维表示空间；在低维空间计算论文节点之间的相似度，进行K‑means聚类，得到论文的领域分类结果。本发明提出的方法利用了异构信息网络中元结构这一重要性特点，使得节点的低维向量表示可以在包含节点网络拓扑结构信息的同时融合网络中丰富的异构信息，更好地对论文所属领域进行分类。
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公开(公告)号：CN108460114B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810134366.6
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/583 , G06K9/46 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于层次注意力模型的图像检索方法。包括S1.建立层次注意力模型以得出图像的显著性目标及其对应的显著值，并按其显著性值排序；S2.利用层次注意力模型将数据库图像分成背景与显著性目标区域，并对每个显著性目标区域提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S3.对待搜寻图像的各个显著性目标提取SIFT特征、HSV颜色直方图及语义特征；S4.将待搜寻图像的特征与数据库图像进行特征相似度匹配，对各个显著性目标的相似度进行加权排序得到基于显著性目标的检索结果。本发明将图像显著性加入到图像检索中，并按显著性目标的重要程度进行检索与加权，从而能够将检索结果按重要度分级，使得检索结果可以区分主次。
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公开(公告)号：CN108259909B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810135190.6
申请日：2018-02-09
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/543
Abstract: 本发明是一种基于显著性对象检测的图像压缩方法。首先，在显著性对象检测模型中，采用去卷积注意力残差模块来增加上下文信息，以提高检测精度。然后，采用贪婪非极大值抑制方法从许多显著性对象候选检测框中消除冗余的检测框，找到最佳的显著性对象位置。最后，利用基于小波变换的图像压缩标准对显著性的区域与背景采取不同的压缩率进行压缩。
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公开(公告)号：CN106203488B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201610512267.8
申请日：2016-07-01
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于受限玻尔兹曼机的乳腺图像特征融合方法，首先通过堆叠自编码器深度学习分别获取乳腺钼靶、乳腺B超的高层语义特征，然后利用受限玻尔兹曼机模型提取乳腺B超、钼靶的不同模态图像的共享特征表示。本发明所提出的一种基于受限玻尔兹曼机的乳腺图像特征融合方法，以无监督的训练方式获取乳腺B超、钼靶的不同模态统计属性之间的联合分布，可以充分利用大量的无标签数据，弥补了目前好多特征融合方法过度依赖于样本类标签的缺陷，具有较强的实用性。
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