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[发明专利]一种货车车轴快速识别与计数方法-CN202110842359.3有效
发明人： 李佐勇;吴嘉炜;罗海波;郑祥盘;张天照 -专利权人：闽江学院
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种货车车轴快速识别与计数方法。包括：运动检测：采用改进后的帧差法快速检测镜头前经过的货车；车轴检测：采用改进后的轻量级深度神经网络RetinaFace进行车轴检测网络模型训练，以实现货车车轴的检测；车轴跟踪：采用SORT算法实现车轴检测跟踪；车轴计数：在对车轴进行检测跟踪后，通过边界邻域统计进行车轴计数。本发明方法能够准确自动地识别并计算车轴数量。
一种货车车轴快速识别计数方法

[发明专利]基于深度学习的货车单双胎识别方法-CN202110835024.9有效
发明人：班榕;李佐勇;罗海波;黎刘斌;吴荣腾;余兆钗 -专利权人：闽江学院
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的货车单双胎识别方法。包括：检测车轴的位置与车胎类型：利用YOLOv5s深度神经网络模型对输入视频的每一帧进行检测，若检测到目标即轮胎，则返回目标检测类别即单/双胎，以及目标检测框即轮胎所在矩形中心点的像素坐标与矩形框的宽度和高度；对检测到的车胎进行跟踪计数：对目标检测框的检测结果进行判断，若在检测区域内，执行SORT算法，判断是不是新出现的目标，若是新出现的目标，则计数器加1，即记录增加的是单/双胎数目；否则，更新目标位置；最后，输出车胎计数结果和记录的单双胎序列。本发明能够实现对地磅上缓缓开过的货车进行单双胎的识别，有效提高货车超重检测效率。
基于深度学习货车单双胎识别方法

[发明专利]融合Transformer编码器和深度感知的图像增强方法-CN202310904599.0在审
发明人： 李佐勇;方万传;王传胜;陈建章;黄吓珠;刘伟霞 -专利权人：闽江学院
申请日： 2023-07-22 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合Transformer编码器和深度感知的图像增强方法。首先，本发明使用基于Transformer的编码器来对不同类型的降质图像进行特征提取；然后，利用深度损失函数提高模型对深度信息的感知能力。在去沙、去雨、低照度增强三个任务上的实验结果表明，本发明算法具有良好的图像增强性能。
融合 transformer 编码器深度感知图像增强方法

[发明专利]多尺度融合注意力残差密集网络的胎儿脑MR图像重建方法-CN202310666465.X在审
发明人：陈健;广梦婷;郑文斌;罗堪;李佐勇;刘丽桑;何栋炜 -专利权人：福建工程学院
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开多尺度融合注意力残差密集网络的胎儿脑MR图像重建方法，将低分辨率胎儿脑MR图像输入到浅层特征提取网络提取胎儿脑MR图像的轮廓、纹理和边缘的浅层特征，将得到浅层特征的特征图输入到非局部注意力残差密集块的深层特征提取网络提取深层特征得到接近为一张胎儿脑MR图像；将提取胎儿脑MR图像的深层特征输入空洞空间金字塔池化模块ASPP使重建的胎儿脑MR图像的纹理更加清晰；将ASPP输出的深层次特征与浅层提取网络的第一个卷积层的输出相加后上采样到高分辨率空间得到初步的高分辨率胎儿脑MR图像；并经进一步调整上采样最终输出高分辨率胎儿脑MR图像。本发明提高超分辨率的准确性，减少伪影或伪细节的产生。
尺度融合注意力密集网络胎儿 mr 图像重建方法

[发明专利]一种锦纶丝饼平衡库转运结构的立式桁架结构及其转运方法-CN202310882431.4在审
发明人：郑祥盘;胡敬铨;张晓曦;付重先;李佐勇 -专利权人：闽江学院
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B65G1/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种锦纶丝饼平衡库转运结构的立式桁架结构及其转运方法，涉及仓储管理技术领域，为解决现有的平衡库转运结构一次操作仅能提升转运一组货物，效率较低的问题。所述平衡库立式桁架的下端安装有底板，所述平衡库立式桁架的内部安装有承载平台，且承载平台设置有多个；还包括：升降传动机构，其设置在所述平衡库立式桁架前端的一侧，所述升降传动机构的一侧安装有升降载台；上料输送机，其设置在所述升降载台的后端，所述上料输送机上设置有锦纶丝饼托盘组，所述锦纶丝饼托盘组由四个锦纶丝饼托盘构成，且四个锦纶丝饼托盘堆叠设置，所述锦纶丝饼托盘的上表面设置有抽拉盘，所述抽拉盘的两侧均设置有导条。
一种锦纶平衡转运结构立式桁架及其方法

[发明专利]一种基于Faster R-CNN的扶梯行人位姿目标检测方法及系统-CN202010971735.4有效
发明人：黄学斌;伏喜斌;郑祥盘;李佐勇 -专利权人：厦门市特种设备检验检测院;闽江学院
申请日： 2020-09-16 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Faster R‑CNN的扶梯行人位姿目标检测方法及系统，其包括如下步骤：S1，VGG16卷积神经网络提取扶梯行人位姿的特征图；S2，将特征图输入RPN层网络；S3，RPN层网络对特征图中的检测对象类别和位置进行判断；S4，RPN层网络将结果发送至电梯系统；S5，电梯系统根据收到类别和位置结果信息获取行人位姿信息，当相关位置存在危险位姿时电梯系统紧急制动，当相关位置不存在危险位姿时电梯系统正常运行。本发明通过对自动扶梯监控视频流数据的收集，并利用Faster‑RCNN网络对其进行处理后将处理获得的行人位姿信息发送至电梯系统，以实现当相关位置存在危险位姿时电梯系统紧急制动达到实时预防电梯事故的目的，提升了整体的安全性。
一种基于 faster cnn 扶梯行人目标检测方法系统

[发明专利]基于负相关性的受污染时间序列无监督异常检测方法-CN202310790901.4在审
发明人： 李佐勇;林晓辉;樊好义;陈新伟;黄训华 -专利权人：闽江学院
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于负相关性的受污染时间序列无监督异常检测方法。利用自动编码器框架内的语义表征和异常检测之间的负相关性来建立软污染校准策略。为了模拟这种负相关性，本发明引入形态相似性来表示语义，并引入重构一致性来检测异常。首先，根据学习到的高斯分布中生成的代表性正常样本，有效地测量形态相似性。然后，本发明基于形态相似性与重构一致性之间的负相关性，设计了异常测量校准损失函数，以校准由污染样本造成的异常度量偏差。通过在公开的时间序列数据集上进行实验，结果表明本发明提出的方法在训练集受到污染的情况下，有效地改善了异常检测性能。
基于相关性污染时间序列监督异常检测方法

[发明专利]基于Bicubic下采样图像空间对齐的盲图像超分辨率重建方法-CN202310539101.5在审
发明人：曾坤;李佐勇;滕升华;张书豪;赵婷婷 -专利权人：闽江学院
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提出一种基于Bicubic下采样图像空间对齐的盲图像超分辨率重建方法，所提供的超分辨率重建网络由三个子网络组成，即核估计子网络、Bicubic下采样图像空间对齐子网络和图像重建子网络。传统的盲图像超分辨率重建网络一般包含两个子网络：核估计子网络和图像重建子网络。这类方法通过核估计子网络获得模糊核的估计，然后直接把模糊核信息输入到图像重建子网络中，使得模糊核的估计误差直接传递到图像重建过程中，影响了重建图像的质量。而本发明则是把估计核信息输入到Bicubic下采样图像空间对齐子网络中，让低分辨率图像先映射到Bicubic下采样图像空间中，获得Bicubic下采样LR图像，因此图像重建子网络可以采用任意传非盲超分辨率重建网络。
基于 bicubic 采样图像空间对齐分辨率重建方法

[发明专利]基于变模态与延时特征Transformer模型的水库水位预测方法-CN202310181021.7在审
发明人：马森标;李佐勇;陈惠祥;郭宝椿;黄祖海;陈友武;卢维楷 -专利权人：福建中锐汉鼎数字科技有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于变模态与延时特征Transformer模型的水库水位预测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取水库水位、降雨量、泄洪量数据，并预处理；步骤S2：基于预处理后的数据，构造降雨量滞后特征；步骤S3:基于预处理后的数据，采用VMD分解水位特征，得到若干个水位子模态特征；步骤S4:将预处理后的数据、降雨量滞后特征和N个水位子模态特征，进行数据封装，得到训练集；步骤S5:构建Transformer水位预测模型，并基于PSO进行参数寻优，得到优化后的Transformer水位预测模型；步骤S6:基于训练集训练优化后的Transformer水位预测模型，得到训练后的Transformer水位预测模型；步骤S7:基于训练后的Transformer水位预测模型，进行水库水位预测。本发明有效提高水库水位预测的准确性和可靠性。
基于变模态延时特征 transformer 模型水库水位预测方法

[发明专利]一种用于尿沉渣检查的高效YOLO检测方法-CN202211099293.4在审
发明人：林小明;李佐勇;陈泽健;邱国梁;严裴鑫 -专利权人：福州汉佰康生物科技有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于尿沉渣检查的高效YOLO检测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集尿液沉积物图像；步骤S2：将所述尿液沉积物图像输入至用于尿沉渣检测的YOLOv5s‑CBL模型，通过YOLOv5s‑CBL模型进行图像检测，将尿液沉积物中的几类沉积物从图像中检测出来；其中，基于尿液沉积物颗粒检测数据集对YOLOv5s模型进行优化得到所述YOLOv5s‑CBL模型，在YOLOv5s模型上集成了CBAM模块，用以过滤尿液沉积物图像中的噪声信息，找到感兴趣的区域来提取目标特征，同时扩展了原有的三尺度特征层，使用增加了64倍下采样作为第四个特征层用以检测尿液沉积物图像中的大尺度沉积物颗粒，并且采用BiFPN特征聚合结构，用以针对性地融合不同尺度的特征信息。本发明具有更为优越的性能和更好的鲁棒性，对于尿液沉积物的检测效果显著提升。
一种用于沉渣检查高效 yolo 检测方法

[发明专利]基于依存分析实现菜名实体识别的方法-CN201910354720.0有效
发明人：杨晓燕;庄泽彬;陈子扬;徐戈;李佐勇 -专利权人：闽江学院
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于依存分析实现菜名实体识别的方法，包括以下步骤：S1，建立菜名语料库；S2，对所述菜名语料库中每一语料通过哈工大语言技术平台工具进行预处理，包括分词、词性标注、父亲词所在位置的标注以及依存关系的标注；S3，读取当前行，并寻找词性是名词的词语作为候选词；S4，判断候选词与其父亲词的依存关系，判断所述依存关系是否为定中关系、主谓关系或并列关系，是，输出满足依存关系的候选词作为候选菜名并进入步骤S5，否，读取下一行，并进入步骤S3；S5，获取候选菜名的父亲词，并判断候选菜名的父亲词与root的关系是否为核心关系，是，输出满足依存关系的候选词作为实际菜名，否，读取下一行，并进入步骤S3。
基于依存分析实现实体识别方法

[发明专利]一种融合拟合-移除和两阶段框架优点的拟合方法-CN202010433933.5有效
发明人：赖桃桃;曾坤;李佐勇;肖国宝 -专利权人：闽江学院
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合拟合‑移除和两阶段框架优点的拟合方法，首先给定包含N个数据的图像输入数据；指定图像输入数据中所包含的模型实例个数k；使用两阶段框架来同时地拟合图像中的多个模型实例的模型参数；把已拟合的多个模型参数的内点移除；重复上述步骤，直至已拟合的模型实例个数大于或等于k。本发明可用于含模型实例数大于5的多模型实例数据的拟合。
一种融合拟合阶段框架优点方法

[发明专利]基于迭代和贪婪搜索的内点尺度估计方法-CN202010427869.X有效
发明人：赖桃桃;肖国宝;曾坤;李佐勇 -专利权人：闽江学院
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于迭代和贪婪搜索的内点尺度估计方法，包括以下步骤：步骤S1:给定输入数据S,并设定数据中模型实例的个数H；步骤S2:令，从中获取初始化模型假设的数据子集，并设k=p；步骤S3:根据生成一个模型假设，并根据和的残差采样获取新的数据子集；步骤S4:判断模型假设是否为有效的模型假设，如果是有效的，则更新k的值；否则就不更新；步骤S5:计算的代价函数和停止标准,若的值最小的，则让基于贪婪搜索尺度估计方法

[发明专利]基于图像聚类和灰度投影的舌体定位方法-CN201811365181.2有效
发明人：李灿东;李佐勇;周常恩;朱龙;林雪娟;刘伟霞;吴长汶;辛基梁;闵莉;俞洁 -专利权人：福建中医药大学
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图像聚类和灰度投影的舌体定位方法。首先对HSI颜色空间中的色调分量进行聚类以确定三个分割阈值，接着对色调分量进行图像阈值分割处理和形态学操作以产生一幅二值图像，将其中的最大目标区域作为舌体区域粗提取结果，最后在舌图像红色分量上执行灰度投影来进行舌体的行列定位，从而获得舌体定位结果。本发明具有良好的舌体定位效果，且本发明方法简单有效。
基于图像灰度投影定位方法

[发明专利]一种基于特征匹配和贪婪搜索的图像数据采样方法-CN202010445791.4有效
发明人：赖桃桃;李佐勇;曾坤;肖国宝 -专利权人：闽江学院
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征匹配和贪婪搜索的图像数据采样方法，包括步骤S1：给定包含N个图像数据的输入数据，令一个模型实例应包含的最少数据点个数为k，总采样次数为H；步骤S2：使用特征匹配方法来移除S中的离群点并获得约简匹配对集；步骤S3：使用近邻采样获取初始模型假设的图像数据子集；步骤S4：使用贪婪搜索寻找更准确的模型假设；步骤S5：完成获取到模型假设后的处理，得到矩阵R；步骤S6：判断当前采样次数h是否小于H，如果当前采样次数h小于H，那么执行步骤S3至步骤S5；否则，执行步骤S7；步骤S7：在步骤S5获得的矩阵R上使用谱聚类来获取输入图像数据的聚类簇标签，然后结束程序。本发明可高效地采样有效数据子集。
一种基于特征匹配贪婪搜索图像数据采样方法

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