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公开(公告)号：CN118429505B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410875094.0
申请日：2024-07-02
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06T15/00 , G06T17/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于高斯泼溅的三维人物模型生成方法。首先，获得人体数据并由此生成初始高斯泼溅模型。然后，通过对于初始高斯泼溅模型进行一阶段优化，得到一阶段优化高斯泼溅模型。最后，通过对于一阶段优化高斯泼溅模型进行二阶段优化，得到最终三维人物模型。本发明生成的人物模型，性能好，质量好，应用场景广阔，数据要求低。
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公开(公告)号：CN101282237B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200810028301.X
申请日：2008-05-27
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于SNMP协议的综合网管系统，包括消息管理子系统，故障管理子系统，安全管理子系统，拓扑管理子系统，性能管理子系统，配置管理子系统，北向接口子系统，系统监控子系统，数据库子系统。综合网管系统的框架是一个以消息管理子系统MDP为中心的星型通信结构，每个子系统与MDP建立Socket连接，MDP作为连接的服务器端，其它子系统作为连接的客户端。MDP是网管系统平台的核心模块，任何程序都必须使用MDP与其它模块进行通信。本发明满足对网络设备集中管理的需求，松藕合机制的结构设计极大增强各模块的独立性，随着网络管理需求的增长，系统更易于扩展和维护。
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公开(公告)号：CN114022754A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111365133.5
申请日：2021-11-17
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种结合对比学习的少样本图像识别方法，涉及机器学习技术领域，用的技术方案如下：一种结合对比学习的少样本图像识别方法，包括以下步骤：S1.给定标注的数据集和未标注的数据集，将所述标注的数据集按类别划分为基础类数据集和少样本类数据集；S2.通过所述的未标注的数据集和基础类数据集训练MOCO模型，得到受预训练的MOCO模型；S3.通过对比学习框架对所述受预训练的MOCO模型进行进一步微调训练；S4.通过所述MOCO模型对所述的少样本类数据集中的目标进行分类识别，解决了现有技术对少样本数据识别效果差，预处理工作成本过高等问题，提出提供了一种结合对比学习的少样本图像识别方法，其具有简单实用，精度高，成本低的特点。
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公开(公告)号：CN101394326A
公开(公告)日：2009-03-25
申请号：CN200810218535.0
申请日：2008-10-22
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种学生宿舍服务系统，包括入住退宿管理子系统、信件服务子系统、水电管理子系统、消息发布子系统、维修查询服务子系统、通信服务子系统和信息数据库。其中，通信服务子系统是学生宿舍服务系统的核心通信模块，负责与移动通信设备进行通信，为其他子系统接收和发送信息。所述学生宿舍服务系统采用Client/Server架构，客户端用户通过客户端软件与服务器进行交互，客户端用户主要包括宿管中心、各宿舍楼宿管室的工作人员。本发明的目的在于，结合广泛使用的移动通信设备，为学生宿舍的服务和管理提供一个更方便有效的服务平台。
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公开(公告)号：CN101393632A
公开(公告)日：2009-03-25
申请号：CN200810218532.7
申请日：2008-10-22
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种校园书籍交易系统，包括用户管理子系统、售书子系统、购书子系统和信息数据库。所述校园书籍交易系统以校内所有学生为用户对象，采用B/S架构，用户通过浏览器可以方便地登陆到服务器端的系统平台并进行相关操作。本发明的目的在于为学生提供一个安全有效的校园书籍交易平台，方便学生进行校内书籍交易，特别是课程教材书籍的交易。
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公开(公告)号：CN101282237A
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200810028301.X
申请日：2008-05-27
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于SNMP协议的综合网管系统，包括消息管理子系统，故障管理子系统，安全管理子系统，拓扑管理子系统，性能管理子系统，配置管理子系统，北向接口子系统，系统监控子系统，数据库子系统。综合网管系统的框架是一个以消息管理子系统MDP为中心的星型通信结构，每个子系统与MDP建立Socket连接，MDP作为连接的服务器端，其它子系统作为连接的客户端。MDP是网管系统平台的核心模块，任何程序都必须使用MDP与其它模块进行通信。本发明满足对网络设备集中管理的需求，松藕合机制的结构设计极大增强各模块的独立性，随着网络管理需求的增长，系统更易于扩展和维护。
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公开(公告)号：CN115712751A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211426869.3
申请日：2022-11-15
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06F16/583 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F16/532 , G06F16/35 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于文本描述的跨领域人物搜索方法，如下：构建基于文本描述的跨领域人物搜索网络模型，其包括图像特征提取器、文本特征提取器、第一梯度反转层、第二梯度反转层、图像域分类器、文本域分类器；图像特征提取器通过第一梯度反转层将提取到的图像特征输入图像域分类器；图像域分类器对图像特征处理得到图像域标签，并根据图像域标签计算图像域分类损失；文本特征提取器通过第二梯度反转层将提取到的文本特征输入文本域分类器；文本域分类器对文本特征处理得到文本域标签，并根据文本域标签计算文本域分类损失；利用训练好的跨领域人物搜索网络模型对目标域进行基于文本描述的人物搜索。本发明能在缺乏标签数据的情况下，具有跨领域人物搜索能力。
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公开(公告)号：CN108470355B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201810300466.1
申请日：2018-04-04
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种融合卷积网络特征和判别式相关滤波器的目标跟踪方法。建立了一个端到端的轻量级网络体系结构，通过学习连续帧中丰富的流信息来训练卷积特征，改善特征表示和跟踪精度。将相关滤波跟踪组件构造为网络中的特殊层次跟踪单个图像块，在跟踪过程中，同时跟踪目标块和多个背景块，通过感知目标与周围背景块的结构关系，对目标及其周围环境辨识度高的部分建立模型，通过峰值旁瓣比和置信图峰值关系度量目标跟踪效果，在发生大面积遮挡、目标外形极度形变、光照剧烈变化等跟踪难度大的情况下，自动利用判别的背景部分进行定位。
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公开(公告)号：CN109447008B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811301953.6
申请日：2018-11-02
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于注意力机制和可变形卷积神经网络的人群分析方法，包括：训练阶段，首先通过人群图像和背景图像训练注意力图生成器(AMG)，并将训练好的注意力图生成器模型作为辅助密度图生成器(DME)训练的部件；测试阶段，仅使用训练好的密度图生成器对输入的人群图像生成对应的密度图。本发明通过结合注意力机制，生成注意力图检测人群的区域并在一定程度上反映人群区域的拥挤程度。注意力图作为人群的先验知识训练可变形卷积神经网络，使得网络能够克服人群场景中人群分布不均，环境噪声等问题，生成准确的人群密度图。
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公开(公告)号：CN101487894B
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN200910037165.5
申请日：2009-02-12
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种基于RFID的视频定位服务系统，包括中央控制模块、通信模块、RF读写模块、RF处理模块、摄像头控制模块和存储模块。其中，中央控制模块负责各模块的协调和信息处理，并处理和控制与终端设备的交互。所述视频定位服务系统结合了RFID和视频监控领域的技术，提供了摄像头操控、目标对象定位、警报处理等重要功能。通过灵活的配置，本发明可以应用到家庭、企业、商场、娱乐场等各种不同的场所，为用户提供一个有效的视频定位和监控的系统平台。
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