“余松森”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果94个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]瓷砖图像的色差检测方法、系统、设备以及存储介质-CN202310873498.1在审
发明人： 余松森;吴赟恒;杨欢 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明涉及图像检测领域，特别涉及一种瓷砖图像的色差检测方法、装置、系统以及存储介质，获得待测瓷砖图像以及标准瓷砖图像；将待测瓷砖图像以及标准瓷砖图像分别输入至孪生深度学习网络中，根据预设的若干种尺度，获得若干种尺度的待测瓷砖图像对应的第一卷积特征图以及标准瓷砖图像对应的第一卷积特征图；将若干种尺度的待测瓷砖图像对应的第一卷积特征图以及标准瓷砖图像对应的第一卷积特征图输入至特征融合网络中，获得融合差异特征图；将融合差异特征图输入至色差检测网络中进行色差检测，获得待测瓷砖图像的色差检测结果，提高了色差检测的精准性以及效率性，降低了色差检测的成本。
瓷砖图像色差检测方法系统设备以及存储介质

[发明专利]一种小样本商品图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN202110844978.6有效
发明人：梁军;余嘉琳;王霖竟;余松森 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种小样本商品图像分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括如下步骤：获取目标商品图像；将所述目标商品图像与支持集图像输入至训练好的商品分类模型，得到该商品图像与所述支持集图像中每个图像之间的相似度，其中，所述商品分类模型包括嵌入模块和度量模块，所述嵌入模块包括相互连接的第一卷积层和第一ECA层，所述度量模块包括相互连接的第二卷积层和全连接层；根据最大的所述相似度，得到该目标商品的类别。该方法的嵌入模块融入了ECA模块，能够提取更加精确的特征图，从而使得后面度量模块分类更加有效。同时使得融入了ECA模块的度量模块能够在比较特征相似度的同时利用不同类别图像特征之间的关系，从而提高分类的准确率。
一种样本商品图像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法及模型-CN202310809641.0在审
发明人：陈壹华;李俊杰;梁军;余松森 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多尺度特征融合的素描作品评级方法及模型，用于对复杂素描作品进行评分，通过提取了素描作品在多尺度特征网络的各个阶段生成的多尺度特征，并对底层特征进行上采样，使得融合的特征图融合了具有定位信息的高分辨率的底层特征与具有语义信息的抽象高层特征，充分考虑到复杂素描图像的特点，捕获不同尺度下的目标特征，从而提高分类准确率，利用层间双线性交叉池化的方法聚合特征图的信息，最后使用特征拼接去融合多个特征，经过这种多尺度特征融合方法，最终提升了评级的准确性，且结果具有可靠性。
一种基于尺度特征融合素描作品评级方法模型

[发明专利]一种融合小波和自编码器的信息隐藏方法及系统-CN202011395544.4有效
发明人：苏海;张淑青;余松森;韩美茵;方健炜;杨珊 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合小波和自编码器的信息隐藏方法及系统，包括：通过二维离散小波变换将一载体图像从空域转换至频域，以生成所述载体图像的频域数据；通过二维离散小波变换将一秘密信息图像进行从空域转换至频域，并通过一预处理网络提取其图像特征，以生成所述秘密信息图像的特征数据；通过隐藏网络对所述载体图像的频域数据以及所述秘密信息图像的特征数据进行合并，并将其嵌入到所述载体图像的频域数据中，以生成载密图像数据；通过提取网络从所述载密图像数据中提取出所述秘密信息图像的复原数据。本发明能够高效的生成具有较高不可见性的载密图像并从所述载密图像中重构出较强鲁棒性的秘密信息图像，实现了快速有效的图像信息隐藏。
一种融合编码器信息隐藏方法系统

[发明专利]一种结合方向感知核集群的户型图识别方法-CN202110757275.X有效
发明人： 余松森;祝澳;杨欢;稂子轩 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合方向感知核集群的户型图识别方法。本发明所述的一种结合方向感知核集群的户型图识别方法包括：构建户型图识别模型，所述户型图识别模型包括编码层、解码层和输出层；所述解码层包括边界特征解码分支、区域特征解码分支和方向感知核集群；所述方向感知核集群包括若干方向感知核；将待识别的户型图输入至训练好的所述户型图识别模型，经过编码层的特征提取、解码层的特征整合和输出层的处理，得到所述待识别的户型图的像素级别识别结果。本发明所述的一种结合方向感知核集群的户型图识别方法通过提高学习和识别墙体特征的能力，能够解决目前领域内的多任务模型墙体识别存在不足的问题，同时整体提高各类户型元素的识别精度。
一种结合方向感知集群户型识别方法

[发明专利]一种基于多智能体博弈的计算卸载方法-CN202111342048.7有效
发明人：龚启旭;周娴玮;余松森 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于二阶段多智能体博弈的计算卸载方法。本发明所述的基于二阶段多智能体博弈的计算卸载方法包括如下步骤：针对5G混合双网模式，建立网络信道模型，根据香农定理计算用户的信道传输速率，根据所述信道传输速率，计算用户进行任务卸载的时延和能耗；根据Stackelberg博弈建立边缘卸载模型，将所述专网用户视为领导者，将所述公网用户视为跟随者，以卸载量为策略，设定所述专网用户的效用函数和所述公网用户的效用函数；在完全信息博弈情况下，验证Stackelberg均衡的存在，并求解所述专网用户和所述公网用户的第一最优卸载策略；在不完全信息博弈情况下，采用TSDRL算法求得第二最优卸载策略，并利用所述第一最优卸载策略评估所述第二最优卸载策略的收敛性。
一种基于智能博弈计算卸载方法

[发明专利]基于多尺度与跨模态注意力机制的多标签图像分类方法-CN202110721193.X有效
发明人： 余松森;许飞腾;梁军 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于多尺度与跨模态注意力机制的多标签图像分类方法。所述方法包括以下步骤：构建标签图并通过图卷积神经网络学习标签特征；获取待分类图像，采用预训练好的卷积神经网络中提取图像特征；构建分类模型，分别将得到的标签特征和图像特征输入MSML‑GCN模块和GCN‑SGA模块中进行特征融合计算；将得到的预测结果进行融合，得到最终预测标签，并使用多标签分类损失函数对分类模型进行迭代训练，得到训练好的分类模型；将提取的待分类图像的图像特征输入训练好的分类模型，得到多标签图像分类结果。本发明能够解决现有图像分类方法每年充分学习标签之间的依赖关系，而导致图像分类效果不佳的技术问题。
基于尺度跨模态注意力机制标签图像分类方法

[发明专利]一种瓷砖表面质量检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310370351.0在审
发明人： 余松森;张炽成;马云峰;杨欢;封珍;柯善军;张缇 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种瓷砖表面质量检测方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的瓷砖表面质量检测方法包括：获取待检测的瓷砖表面图像，并对所述瓷砖图像进行预处理，得到瓷砖前景图像；对所述瓷砖前景图像进行缺陷检测，得到对应的缺陷检测结果；对所述瓷砖前景图像和瓷砖标准版图像进行特征提取，通过比对特征差值，得到所述瓷砖前景图像的色差判断结果；同时根据所述缺陷检测结果和所述色差判断结果，按照预设的等级划分逻辑，得到所述瓷砖表面图像对应的等级。本发明所述的瓷砖表面质量检测方法，运用基于图像处理技术和深度学习技术的瓷砖表面质量视觉检测方法，自动化地实现瓷砖表面质量检测。
一种瓷砖表面质量检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于信号指纹库的室内定位方法、装置、设备及介质-CN201910537083.0有效
发明人： 余松森;徐逸轩 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于信号指纹库的室内定位方法、装置、设备及介质，包括：采集室内各参考点的位置参数信息，构建信号指纹库；利用加权K近邻算法结合信号指纹库中的各参考点的位置参数信息进行匹配计算，得出目标对象所在位置的估计位置坐标；利用PDR定位技术结合估计位置坐标计算出目标对象的估计步长和估计航向角；利用自适应半径的萤火虫粒子滤波算法修正估计步长和估计航向角，得到更新步长和更新航向角；将估计位置坐标、更新步长和更新航向角进行融合，得到目标对象的目标位置坐标。能减少对萤火虫粒子的数量的需求，避免粒子贫化问题，能降低计算的复杂度，相对提高目标跟踪的实时性，提高得出目标对象的目标位置坐标的实时性。
一种基于信号指纹室内定位方法装置设备介质

[发明专利]一种瓷砖表面色差检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310042089.7在审
发明人： 余松森;崔恒拓;杨欢;吴赟恒;曾文哲;王光亚;张炽成;邱林伟 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种瓷砖表面色差检测方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的瓷砖表面色差检测方法包括：获取待检测的瓷砖图像；将所述瓷砖图像输入训练好的纹理识别网络与颜色分类网络结合的多任务模型，得到带有颜色信息的纹理描述符；提取所述瓷砖图像的颜色特征和模板瓷砖图像的标记特征；将所述带有颜色信息的纹理描述符、所述颜色特征和所述标记特征融合，得到所述瓷砖图像对应的特征向量；将所述特征向量输入训练好的分类模型，得到所述待检测的瓷砖图像是否存在色差的判断结果。本发明所述的瓷砖表面色差检测方法，利用深度卷积神经网络强大的特征提取能力，提取瓷砖表面的纹理特征，更加高效且准确的描述图像的纹理。
一种瓷砖表面色差检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]羽毛球运动的人体姿态评估方法、装置和设备-CN202310196928.0在审
发明人： 余松森;李振丰;周娴玮 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了羽毛球运动的人体姿态评估方法、装置和设备，包括：获取羽毛球运动视频，并从羽毛球运动视频中逐帧提取得到运动姿态图像；对运动姿态图像进行预处理，得到预处理图像；获取预处理图像中多个骨架关键点的坐标值；将预处理图像输入姿态评估模型，得到预处理图像中多个骨架关键点的坐标预测值，其中：姿态评估模型包括DeepPose网络、BRNN网络和输出层，DeepPose网络提取预处理图像的静态帧特征，BRNN网络提取预处理图像的动态帧特征，输出层利用静态帧特征和动态帧特征得到该预处理图像中多个骨架关键点的坐标预测值；利用预处理图像中多个骨架关键点的坐标预测值和坐标值对羽毛球运动的人体姿态进行评估，具有评估准确性高的优点。
羽毛球运动人体姿态评估方法装置设备

[发明专利]一种羽毛球运动的动作评分方法、装置和设备-CN202310197541.7在审
发明人： 余松森;陈玮涛;周娴玮 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种羽毛球运动的动作评分方法、装置和设备，该羽毛球运动的动作评分方法包括：获取羽毛球运动视频，并对羽毛球运动视频进行预处理，得到多个子视频；对子视频进行标注，得到子视频的动作类别和动作评分；获取待评分视频，并将待评分视频输入3D卷积神经网络，得到待评分视频的动作特征；将待评分视频的动作特征输入动作分类器，得到待评分视频的动作类别；从多个子视频中任意选择一个与待评分视频具有相同动作类别的子视频作为样例视频，并将该样例视频的动作评分作为待评分视频的第一动作评分，其通过待评分视频的第一动作评分即可对羽毛球运动的动作技能水平进行评估，不仅方便，而且有助于羽毛球运动的动作技能的提升。
一种羽毛球运动动作评分方法装置设备

[发明专利]三维室内家具布局生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211547150.5在审
发明人：杨欢;曾文哲;余松森;稂子轩;罗茂林;林燕航 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种三维室内家具布局生成方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的三维室内家具布局生成方法包括：获取三维室内边界数据；提取所述三维室内边界数据的边界角点，将所述边界数据转化为矢量数据形式；使用训练好的BetaVAE模型，根据所述矢量数据形式的边界数据生成由三维的家具包围框表示的家具摆放布局示意图；在预设的家具库中寻找与各个家具包围框最相近的家具，将对应的家具几何模型链接进入所述家具摆放布局示意图的场景内，得到三维室内家具布局。本发明所述的一种三维室内家具布局生成方法，使用深度生成网络生成三维家具布局，生成速度快，生成的场景错误信息更少，具有更多细节。
三维室内家具布局生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]表面缺陷瓷砖图像生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310025994.1在审
发明人：杨欢;王光亚;余松森;崔恒拓;吴赟恒;张炽诚;邱林伟;曾文哲;梁健淳 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种表面缺陷瓷砖图像生成方法，包括步骤：训练瓷砖缺陷生成网络，通过训练好的所述瓷砖缺陷生成网络生成瓷砖缺陷图像；获取瓷砖背景图像，将瓷砖背景图像与瓷砖缺陷图像融合，得到表面缺陷瓷砖图像；其中，所述瓷砖缺陷生成网络包括归一化模块、全连接模块、仿射变换模块、多个合成模块和设置在每两个相邻的所述合成模块之间的自注意力模块。相对于现有技术，本发明的表面缺陷瓷砖图像生成方法通过在瓷砖缺陷生成网络能够生成大量具有多样性的瓷砖缺陷图像，将瓷砖缺陷图像与不同的瓷砖背景图像融合，从而得到具有多样性的表面缺陷瓷砖图像。
表面缺陷瓷砖图像生成方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于函数自适应映射的深度哈希方法-CN202210136975.1有效
发明人：苏海;方健炜;余松森;韩美茵;杨珊;刘卫星;刘佳梅;张淑青 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于函数自适应映射的深度哈希方法。本发明所述的基于函数自适应映射的深度哈希方法包括如下步骤：构建带标签图像的实验数据集，及构建基于函数自适应映射的深度哈希模型；其中，实验数据集包括训练集和测试集；输入训练集的带标签图像将深度哈希模型训练至收敛，并在训练时通过目标函数进行损失计算；目标函数包括度量损失函数LDAMH，度量损失函数LDAMH使用交叉熵损失函数，其表达式为p(sij|θ)表示内积θ对相似性sij的似然概率，其表达式为σ[f(θ)]表示Sigmoid函数关于一次函数f(θ)的复合函数；输入测试集的带标签图像测试深度哈希模型，获得训练后的深度哈希模型。该方法的似然函数能够根据样本学习情况进行自适应映射，具有检索精度高、训练速度快、稳定性高的特点。
一种基于函数自适应映射深度方法

1
2
3
4
5
6
7
下一页»
尾页
共 94 条