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公开(公告)号：CN118152368A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410262558.0
申请日：2024-03-07
申请人： 厦门理工学院
IPC分类号： G06F16/21 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F11/34 , H04L67/1095 , H04L69/04 , H04L43/08 , H04L43/0829 , H04L43/0888 , H04L43/0817
摘要： 本发明涉及数据库技术领域，具体公开了一种多类型关系的数据库间的数据迁移方法，获取数据库空间状态值，并根据数据库空间状态值对数据库的状态进行识别，将数据库空间状态值最大值所对应的数据库记为数据库数据迁移最优数据库，获取发送端数据库需迁移的数据，并记为目标数据，将目标数据进行文件拆分，按拆分后的文件进行数据迁移；对数据迁移过程中的行为数据进行监测，基于行为数据得到数据迁移状态值，通过数据迁移状态值完成对数据库间的数据迁移状态识别，本发明在目标数据的传输过程中，对数据迁移过程中的行为数据进行监测，基于数据迁移状态值完成对数据库间的数据迁移状态识别。
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公开(公告)号：CN109670418B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201811471683.3
申请日：2018-12-04
申请人： 厦门理工学院
摘要： 本发明公开一种结合多源特征学习和组稀疏约束的无监督物体识别方法，包括如下步骤：步骤1，从包含c个类别的待处理图像集中获取V种视图，并将其组成数据集X＝[x1，x2，…，xn]∈Rd×n，其中d代表数据的特征维度，n代表数据集的样本数；步骤2，提取数据集X的总散度矩阵St；步骤3，在步骤2的基础上构建基于线性判别分析的KM聚类模型；步骤4，在步骤3的基础上构建基于组稀疏约束和特征选择的多源数据联合聚类模型；步骤5，求解步骤4得到的多源数据联合聚类模型的目标函数，并进行优化。此种方法可以提高聚类方法的准确度，可快速定位最优特征子集，还可有效抑制数据集中的噪声干扰，最终为机器学习、计算机视觉相关应用提供有效支持。
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公开(公告)号：CN107839947B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201711223846.1
申请日：2017-11-29
申请人： 厦门理工学院
摘要： 本发明公开了一种基于三维装箱定位的机器人装箱方法，包括以下步骤：S1，获取订单信息，所述订单信息包括待装盒的数量信息以及三维尺寸信息，然后根据所述待装盒的数量信息以及三维尺寸信息计算出所有待装盒的总体积，选择容积大于所述总体积的送货箱；S2，根据所述订单信息以及所选择的所述送货箱，采用最大适应度法进行三维装箱模拟，输出适应度值最大的路径图信息；S3，按照装箱序列以及放置方向信息将所述待装盒依次输送到传送带上；S4，根据各个所述待装盒在所述送货箱中的三维坐标信息，将传送带上的待装盒放置于所述送货箱的对应位置。本发明实现自动化装箱，提高生产效率，降低人工成本，实现待装盒的精准装箱。
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公开(公告)号：CN107749063B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710961539.7
申请日：2017-10-17
申请人： 厦门理工学院
摘要： 本发明涉及一种基于边缘提取与傅里叶变换的零件快速定位方法，运用Sobel算子进行边缘提取，减少图像处理的计算量，采用傅里叶变换得出零件全图和模板图的互功率谱，根据模板图像中零件的大小，构建模板窗，求取模板窗的极大值，得到众多极大值点坐标，采用参数法去除大量极大值点较小的坐标位置，对剩下的极大值点应用十字线法从X和Y轴方向检测是否为真极大值点，删去伪极大值点，最后得到的极大值点即为零件的准确位置。该方法可进行多目标的定位，而且定位精度达到像素级，抗噪能力强，具有准确性、快速性和鲁棒性的特点，满足了零件视觉检测与定位中的高精度和实时性的要求。
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公开(公告)号：CN109670418A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811471683.3
申请日：2018-12-04
申请人： 厦门理工学院
摘要： 本发明公开一种结合多源特征学习和组稀疏约束的无监督物体识别方法，包括如下步骤：步骤1，从包含c个类别的待处理图像集中获取V种视图，并将其组成数据集X＝[x1，x2，…，xn]∈Rd×n，其中d代表数据的特征维度，n代表数据集的样本数；步骤2，提取数据集X的总散度矩阵St；步骤3，在步骤2的基础上构建基于线性判别分析的KM聚类模型；步骤4，在步骤3的基础上构建基于组稀疏约束和特征选择的多源数据联合聚类模型；步骤5，求解步骤4得到的多源数据联合聚类模型的目标函数，并进行优化。此种方法可以提高聚类方法的准确度，可快速定位最优特征子集，还可有效抑制数据集中的噪声干扰，最终为机器学习、计算机视觉相关应用提供有效支持。
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公开(公告)号：CN114866558B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210505777.8
申请日：2022-05-10
申请人： 厦门理工学院 , 厦门国信信用大数据创新研究院
IPC分类号： H04L67/104 , H04L9/40
摘要： 本发明提供基于数字服务技术的区块链认证平台与方法，所述认证平台包括特征获取模块、特征处理模块以及认证评估模块，所述特征获取模块用于获取区块链的特征，所述特征处理模块用于对获取到的区块链的特征进行处理；所述特征获取模块包括节点获取单元以及节点特征获取单元，所述节点获取单元用于对区块链内的节点进行获取，所述节点特征获取单元用于对获取到的每一个节点的特征进行获取；所述认证评估模块用于对处理后的特征信息进行认证评估，本发明通过对区块链内的特征获取后进行综合的处理，从而提高对区块链的功能性进行快速评估认证，以解决现有的区块链数字技术在选择应用过程中缺乏参考依据的问题。
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公开(公告)号：CN108921805A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810736227.0
申请日：2018-07-06
申请人： 厦门理工学院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明涉及一种图像及视频去雾霾方法、计算机装置及存储介质，所述图像去雾霾方法中包括以下步骤：对有雾霾图像划分为若干大小相等的矩形子块，引入适应度因子和邻域暗通道池化操作，计算出透射率，各个子块透射率的计算采用多线程进行，从而提高算法的实时性；采用基数排序法估计有雾图像的大气光值，获取前百分之0.1的高亮度像素值，作为大气光值的估计；根据前述透射率和大气光值，对图像进行去雾霾处理。本发明通过结合多线程处理、局部透射率计算和基数排序等处理方案，有效地提高了图像和视频的去雾霾处理速度，满足了去雾霾处理的实时性需求。
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公开(公告)号：CN107767340A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711016998.4
申请日：2017-10-26
申请人： 厦门理工学院
CPC分类号： G06T3/4038 , G06F17/30247 , G06F17/30271 , G06F17/3028 , G06T5/50 , G06T7/11 , G06T2200/32 , G06T2207/10024 , G06T2207/20021 , G06T2207/20221
摘要： 本发明公开一种电子照片的合成制作方法，采集大量的生活照，对这些照片进行指纹抽取，使用一张头像模板照片分割成n张模板小图片，并抽取图片指纹；对模板小图片与生活照进行指纹比对，选取n张生活照片，缩小至模板小图片大小，并拼接成一张生活照大图片；将拼接后的生活照大图片与模板图片采用黄金分割点方法，进行合成。用本方法合成制作的艺术照片，优美漂亮，富有内涵，装饰性好，可以远看是一个人的头像，近看是意义丰富的生活照。
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公开(公告)号：CN107749063A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710961539.7
申请日：2017-10-17
申请人： 厦门理工学院
摘要： 本发明涉及一种基于边缘提取与傅里叶变换的零件快速定位方法，运用Sobel算子进行边缘提取，减少图像处理的计算量，采用傅里叶变换得出零件全图和模板图的互功率谱，根据模板图像中零件的大小，构建模板窗，求取模板窗的极大值，得到众多极大值点坐标，采用参数法去除大量极大值点较小的坐标位置，对剩下的极大值点应用十字线法从X和Y轴方向检测是否为真极大值点，删去伪极大值点，最后得到的极大值点即为零件的准确位置。该方法可进行多目标的定位，而且定位精度达到像素级，抗噪能力强，具有准确性、快速性和鲁棒性的特点，满足了零件视觉检测与定位中的高精度和实时性的要求。
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公开(公告)号：CN106845336A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611095251.8
申请日：2016-12-02
申请人： 厦门理工学院
CPC分类号： G06K9/00288 , G06K9/6259 , G06K9/6269
摘要： 本发明公开一种基于局部信息和组稀疏约束的半监督人脸识别方法，步骤是：获取一个包含n个高维数据的人脸数据集X∈Rd×n，其中，d为数据维度，该人脸数据集中包含m个已标记数据集Xl∈Rd×m及对应的标签矩阵Yl∈Rm×c,其中，c为人脸数据的分类数；在数据集X上，构建基于局部信息约束的无监督人脸特征选择模型；在已标记数据集Xl上，构建基于矩阵l2,1损失函数的监督人脸特征选择模型；构建组稀疏约束的人脸特征选择目标函数；利用迭代优化算法求解目标函数；以筛选过后的人脸特征作为SVM的输入，训练得到SVM分类器，并完成对人脸的识别。此种方法可有效提高人脸特征选择和识别的准确度，同时可有效抑制数据集中噪声的干扰。
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