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[发明专利]一种基于深度学习的漫画手绘图交互式着色方法-CN201910616201.7有效
发明人： 叶武剑;梁培俊;刘怡俊;翁韶伟;刘文杰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的漫画手绘图交互式着色方法，包括下述步骤：(1)数据集制作；(2)设计深度学习网络；(3)训练深度学习网络；(4)得到模型并进行测试；本发明通过使用深度学习技术以实现漫画手绘图交互式着色方法，只需在漫画手绘图中需要着色的区域给定少量指定颜色的画笔线条即可自动对该区域进行着色，从而在较少工作量和较短时间内以较好的效果对漫画手绘图进行交互式着色，极大程度地减少人力和时间成本，从而提高整个着色过程的效率。
一种基于深度学习漫画绘图交互式着色方法

[发明专利]一种应用于车辆自动驾驶的环境识别方法、系统及装置-CN202310624435.2在审
发明人：刘怡俊;徐宇杰;叶武剑;崔友峰;赖志杰;刘冰芸;林子琦;曹宇 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提供一种应用于车辆自动驾驶的环境识别方法、系统及装置，该方法包括：获取当前行驶路况的环境图像；采用基于脉冲神经网络的FCN‑8s模型对当前行驶路况的环境图像进行处理；采用Resnet‑18模型识别处理后的当前行驶路况的环境图像中的环境类型。本发明能够提高自动驾驶系统对车辆行驶道路的状况判断能力。
一种应用于车辆自动驾驶环境识别方法系统装置

[发明专利]多分块可逆水印嵌入方法及装置、水印提取方法及装置-CN201811277455.2有效
发明人：翁韶伟;张天聪;陈仪;叶武剑;刘怡俊;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PVO和差值对的多分块可逆水印嵌入方法及装置、水印提取方法及装置，包括：将载体图像分成互不重叠的图像块；确定每个待嵌入图像块的像素数量等级和局部复杂度等级，根据像素数量等级和局部复杂度等级确定待嵌入图像块中的待修改像素，并对待修改像素执行水印嵌入操作；同一像素数量等级的待嵌入图像块，局部复杂度等级越低则待修改像素数量越多；可见，本发明将局部复杂度划分地更精细，根据待嵌入图像块的像素数量等级和局部复杂度等级情况，确定最终待修改的像素数量，具体地说，局部纹理复杂度越低，图像块越平滑，修改像素数量越多，携带的水印信息就越多，此举极大地提高了像素的利用率，最终提高了嵌入性能。
分块可逆水印嵌入方法装置提取

[发明专利]一种基于集群架构的分布式可扩展模拟计算方法-CN202110869371.3有效
发明人：林文杰;刘怡俊;林彦宇;叶武剑;陈靖宇 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集群架构的分布式可扩展模拟计算方法，包括：根据神经元类型与数量、神经突触类型与数量、神经元连接关系，生成脉冲神经网络；根据脉冲神经网络计算机集群资源情况，将脉冲神经网络的神经元分配至集群的各个计算节点上；在每个计算节点CPU上的每个计算核中，并行启动每个周期脉冲神经网络的神经元模拟仿真过程，并在周期更迭间进行计算节点内同步与计算节点间同步；在每个周期内，脉冲神经网络中神经元之间进行信息交互即脉冲传输；节点内脉冲传输使用无锁式双缓冲数据传输机制，节点间脉冲传输依靠TCP/IP协议；在模拟仿真过程周期到达预设的模拟周期数时，记录脉冲神经网络所有模拟周期中神经元的脉冲发放情况，完成仿真过程。
一种基于集群架构分布式扩展模拟计算方法

[发明专利]一种漫画手绘图的上色方法及装置-CN201910809132.1有效
发明人：陈浩文;叶武剑;刘怡俊;张子文;王峰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种漫画手绘图的上色方法及装置，其中方法包括：获取待上色的黑白手绘图和所述黑白手绘图的上色类型；当判断到所述上色类型为随机上色时，根据预置随机上色模型对所述黑白手绘图进行上色；当判断到所述上色类型为交互式上色时，获取用户输入的对所述黑白手绘图的上色操作，并根据所述上色操作，对所述黑白手绘图进行上色，解决了现有漫画的上色方式主要依赖于人员的专业能力，只适用于专业人员的技术问题。
一种漫画绘图上色方法装置

[发明专利]基于人类视觉系统的可逆水印方法及装置-CN201811574489.8有效
发明人：翁韶伟;张天聪;陈仪;叶武剑;刘怡俊;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于人类视觉系统的可逆水印方法及装置。其中，方法包括根据预设第一阈值、大于第一阈值的第二阈值及原始图像的各矩阵块的局部复杂度，将原始图像分为纹理复杂块、普通块和平滑块；采用基于最大像素值和次大像素值的相对位置关系计算次大像素值的预测误差的像素值预测误差方法计算各普通块和各平滑块的最大像素值、次大像素值、最小像素值、次小像素值的预测误差；根据计算得到的预测误差，采用ipvo水印嵌入方法对各普通块进行水印信息的嵌入；采用预设预测误差值和嵌入水印像素值的对应关系对各平滑块进行水印信息的嵌入，得到水印嵌入图像。本申请实现了预测更精准、能有效降低由灰度平移所引入的嵌入失真的可逆水印处理。
基于人类视觉系统可逆水印方法装置

[发明专利]一种可逆水印的嵌入方法-CN201810724346.4有效
发明人：翁韶伟;张天聪;陈仪;叶武剑;刘怡俊;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种可逆水印的嵌入方法，包括：划分图像块、计算图像块的局部复杂度、整数小波变换、水印嵌入、构造一维位置图、和嵌入附加信息与载荷等步骤。通过将Alattar整数变换引入至水印的嵌入过程中，使得图像块内每一个像素都能用其最近邻的像素预测，从而提高了预测性能。同时，预测误差直方图也具有更集中的分布，算法嵌入性能大大提升。考虑到Alattar整数变换具有均值不变的特性，将均值用于评估图像块的局部纹理复杂度使得复杂度的评估更精确，从而进一步提升算法性能。本申请还提供了一种可逆水印的提取方法，一种计算机可读存储介质和一种图像处理终端，具有上述有益效果。
一种可逆水印嵌入方法

[发明专利]一种手写数字识别模型训练方法和系统-CN202110352414.0有效
发明人：林彦宇;刘怡俊;林文杰;叶武剑;刘文杰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06N3/049 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写数字识别模型训练方法和系统，输入MNIST训练数据集和STDP突触初始权值矩阵，建立各神经元模型和各突触模型，使用分布式多线程并行技术，根据计算机资源动态使用多个线程对神经元群体进行预先划分，然后建立线程内局域脉冲神经网络，将每个独立线程内的神经元群体、突触连接关系以及突触权值进行初始化，在初始化完成后，所有线程按照设定轮数迭代进行并行训练，解决了现有的脉冲神经网络采用串行训练方法，不能合理利用计算机资源，训练效率低下，不利于推广的技术问题。
一种手写数字识别模型训练方法系统

[发明专利]一种双核可信执行的安全芯片架构-CN202310321125.3在审
发明人：陈岳海;叶武剑;刘怡俊;陈少真;陈华润 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F15/163 文献下载
摘要：本发明公开了一种双核可信执行的安全芯片架构，采用了分层总线设计，第一层AHB总线处于完全隔离的安全世界下，将TEE处理器核世界和REE处理器核世界完全隔离，保证了TEE安全核数据的安全性，第二层AHB总线的所有从设备均可被TEE处理器核访问，且REE处理器核可通过IOPMP限制对第二层AHB总线的从设备的访问权限，第三层AHB总线通过安全APB总线和非安全APB总线连接外设IP，同时，TEE处理器核和REE处理器核基于Mailbox通信机制，通过第二层AHB总线进行核间通信，解决了现有的TEE硬件SoC架构难以保证TEE安全核的数据安全和REE计算核的高效运行的技术问题。
一种可信执行安全芯片架构

[发明专利]一种基于规则优化的P2P流量混合识别方法-CN201910978511.3有效
发明人：刘怡俊;吴荣华;叶武剑;王峰;李学易 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于规则优化的P2P流量混合识别方法，在保证准确率的前提下，先识别出一部分流量，减少了后面计算量大的识别过程要处理的数据，避免不必要的计算，达到降低系统开销的效果。另外，由于深度学习分类器的识别效果，不能达到完全识别和完全正确，因此，本发明利用多规则的优化，弥补深度学习分类器的缺点，提高分类精度。最后，本发明基于规则优化建立的混合识别模型非常灵活，要识别新的流量类别，只需要训练新的二分类器，添加到深度学习的细粒度分类器即可。
一种基于规则优化 p2p 流量混合识别方法

[发明专利]一种图像背景虚化方法、装置和设备-CN202211727237.0在审
发明人：刘怡俊;林振溢;叶武剑 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像背景虚化方法、装置和设备，包括：构建出初始深度图像生成模型和初始虚化图像生成模型后，采用接收到的样本图像集进行模型训练并确定总损失函数值，通过解析总损失函数值对初始深度图像生成模型和初始虚化图像生成模型进行优化，当总损失函数值收敛时输出目标深度图像生成模型和目标虚化图像生成模型，当接收到目标图像时，采用视觉里程计算法构建对应的目标稀疏深度图，通过目标深度图像生成模型根据目标图像和目标稀疏深度图构建对应的目标深度图，基于目标深度图，通过目标虚化图像生成模型构建对应的目标背景虚化图。在整个图像背景虚化处理过程中，通过多模型融合，使生成的背景虚化图像的图像质量更佳。
一种图像背景方法装置设备

[发明专利]脑卒中风的患病风险评估装置和设备-CN201910695069.3有效
发明人： 叶武剑;李琪;刘怡俊;牟志伟;李学易;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种脑卒中风的患病风险评估装置，包括信号采集模块，用于采集获得待评估语音信号，剪辑待评估语音信号获得特定的单音节语音信号；信号处理模块，用于将单音节语音信号进行预处理和快速傅里叶变换，获得语音信号功率谱密度，并将语音信号功率谱密度转化为语音信号能量密度；语谱图生成模块，用于根据语音信号能量密度，生成语谱图；风险评估模块，用于将语谱图输入预先创建的分类器中，获得风险评估结果。本申请中的装置以语音信息作为评估用户患病的风险，降低了信息采集的难度，采用分类器对语音信息的语图谱进行分析，提高评估结果的准确性。本发明中还提供了一种脑卒中风的患病风险评估设备具有上述有益效果。
脑卒中患病风险评估装置设备

[发明专利]一种字体转换的方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201811101699.5有效
发明人：刘怡俊;杨培超;叶武剑;翁韶伟;张子文;李学易;王峰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-09-20 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种字体转换的方法，预先根据标准字体图片集和目标字体图片集训练得到深度学习模型，并在训练过程中分别为各目标字体的目标字符设置与各目标字体唯一对应的风格嵌入块，即各目标字符除了拥有相同的字符嵌入块外，各自还具有唯一的风格嵌入块，由此训练得到的深度学习模型在进行字体转换时，可以基于不同的风格嵌入块，输出不同的目标字体。进一步通过训练得到的深度学习模型将标准字体图片转换为目标字体文字图片，可以得到多种目标字体的文字图片。通过本发明提供的方法，提高了训练多种字体的模型的效率以及深度学习模型转换新字体的效率。本发明还提供一种字体转换的装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。
一种字体转换方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种轮廓图上色方法及装置-CN201811114698.4有效
发明人：刘怡俊;陈浩文;叶武剑;张子文;徐佐腾;蔡若君;江齐;李琪 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种轮廓图上色方法及装置，方法包括：获取待上色的轮廓图以及需要的颜色元素；基于轮廓图以及颜色元素，由预先建立的生成网络对轮廓图上色而生成彩色图；由预先建立的判别网络对生成的彩色图和真实彩色图匹配特征，计算彩色图相对于真实彩色图的特征匹配损失；若计算得到的特征匹配损失满足第一预设条件，则将生成的彩色图作为上色得到的彩色图；若计算得到的特征匹配损失不满足第一预设条件，则更新生成网络，并由更新后的生成网络，利用轮廓图以及颜色元素重新生成彩色图，并进行后续步骤，直到计算得到的特征匹配损失满足第一预设条件。本发明轮廓图上色方法及装置，与现有技术相比能够达到较好的上色效果。
一种轮廓上色方法装置

[发明专利]一种多CPU类脑模拟系统-CN201910582931.X有效
发明人：刘怡俊;梁君泽;叶武剑;翁韶伟;张子文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种多CPU类脑模拟系统，包括多个类脑模拟系统主板，该多个类脑模拟系统主板有序连接；类脑模拟系统主板由六个计算节点组成，计算节点和类脑模拟系统主板之间采用SATA接口通信；计算节点包括多个CPU以及路由系统；路由系统由FPGA和CAM组成，CPU与FGPA之间采用RGMII通信接口连接；同一个类脑模拟系统主板内的计算节点间在逻辑连接上，采用正六边形互联结构，正六边形的每条边代表一条逻辑连接。本发明基于FPGA和CAM组成的路由系统和正六边形的互联结构，将大量CPU有效地连接起来，使得计算节点间的正常通信的同时减少物理连接的数量，从而降低系统实现的难度，并且具有较好的扩展能力。
一种 cpu 模拟系统

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