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[外观设计]丝巾（情人节）-CN202330127206.0有效
发明人：周文辉;孟卫东 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： 02-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：丝巾（情人节）。2.本外观设计产品的用途：用于穿戴与装饰。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.后视图无设计要点，省略后视图;本外观设计产品为薄型产品，省略左视图、右视图、俯视图和仰视图。
丝巾情人节

[外观设计]丝巾（皮影赏荷花）-CN202330127213.0有效
发明人：周文辉;孟卫东 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： 02-05 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：丝巾（皮影赏荷花）。2.本外观设计产品的用途：用于穿戴与装饰。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：主视图。5.后视图无设计要点，省略后视图;本外观设计产品为薄型产品，省略左视图、右视图、俯视图和仰视图。
丝巾皮影赏荷花

[发明专利]一种基于粒子群算法的医患共同决策代理协商方法和装置-CN202310078242.1在审
发明人：卢萍;陈欣;林开标 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16H80/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于粒子群算法的医患共同决策代理协商方法和装置，涉及医患共同决策技术领域。其中，这种医患共同决策代理协商方法包含S1、获取医生和患者对n个协商问题的梯形模糊隶属度函数，以及n个协商问题的权重，并根据梯形模糊隶属度函数和权重构建多目标优化模型。S2、根据多目标优化模型，基于信念‑愿望‑意图架构，构建医生代理模型和患者代理模型。其中，代理模型包括对手模型、出价策略模型和接受策略模型。出价策略模型用于通过多目标粒子群算法和优劣解距离法求解多目标优化模型，以获取报价。S3、根据医生代理模型和患者代理模型，构建基于代理的协商模型。S4、根据基于代理的协商模型进行模拟协商，获取协商结果。
一种基于粒子算法共同决策代理协商方法装置

[发明专利]一种医用针管毛发缺陷检测方法、系统、设备及介质-CN202310036931.6在审
发明人：王晓栋;王杰;严菲;曾志强;吴朋滔;梁火炼;金季岚 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种医用针管毛发缺陷检测方法、系统、设备及介质，涉及医疗器械缺陷检测技术领域，该方法包括：获取待测医用针管图像；将所述待测医用针管图像输入至毛发缺陷分割模型中，得到若干处缺陷连通域；所述毛发缺陷分割模型是基于具有纹理增强模块层的深度神经网络确定的；所述纹理增强模块层包括分组卷积层；所述分组卷积层的卷积核是基于等价模式下的局部二值模式算子的二进制编码确定的；采用毛发检测算法，基于所有所述缺陷连通域，确定所述待测医用针管图像中的毛发缺陷。本发明能够解决普通神经网络无法有效提取毛发特征来检测毛发缺陷和噪声干扰的问题，提高对医用针管的毛发缺陷检测的准确性。
一种医用针管毛发缺陷检测方法系统设备介质

[发明专利]一种便于携带的酒驾检查装备-CN202211095838.4在审
发明人：王刚;黄尧;魏达仁;邵其赶;霍志磊;彭汛 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： F16M11/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种便于携带的酒驾检查装备，包括：收纳部件，其顶部卡接有轮胎，所述轮胎的顶部转动连接有框架，所述框架的顶部固定连接有灯箱组件，所述框架的正面固定连接有监控组件，框架的背面固定连接有交通锥架，所述交通锥架的顶部与框架的外表面固定连接，所述框架的右端卡接有警示牌组件，底架组件，其设置于所述框架的底部，所述底架组件的顶部固定连接有电源箱，本发明涉及酒驾检查装备领域，现提出一种便于携带的酒驾检查装备用以解决上述所提出的由于现存装备种类繁多及内部装备管理的松懈，部分交警的酒驾检测装备存在装备放置杂乱、装备管理混乱的现象的问题。
一种便于携带检查装备

[发明专利]一种I掺杂BiOIO3-CN202310242762.1在审
发明人：傅海燕;宋依晴;李炼杰;林赟达;阳艾利 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： B01J27/06 文献下载
摘要：本发明公开一种I掺杂BiOIO3的光催化剂及其制备方法和应用，包括以下步骤：(1)将Bi(NO3)3·5H2O和KIO3溶解于去离子水中得到混合溶液，将混合溶液转移至反应釜中120～180℃反应4～6h，冷却后经离心、洗涤、干燥、研磨得到BiOIO3；(2)将步骤(1)制得的BiOIO3均匀分散于去离子水中得到BiOIO3悬浊液，再向BiOIO3溶液逐滴加入KI溶液，经搅拌1.5～3h、老化0.5～1.5h后，将固体产物洗涤、干燥、研磨得到I掺杂BiOIO3的光催化剂；本发明制备方法简单，制得的I掺杂BiOIO3的光催化剂能够有效提高材料可见光吸收性，从而显著提高抗生素废水的降解处理效果。
一种掺杂 bioio base sub

[发明专利]一种悬吊式悬索桥主缆和吊杆检测装置-CN202310261806.5在审
发明人：蔡华忠;段润锋;李云云;吴毅彬;涂增添;林以杰;廖思贵;苏星晨 -专利权人：厦门合诚工程技术有限公司;厦门理工学院
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种悬吊式悬索桥主缆和吊杆检测装置，涉及主缆和吊杆检测技术领域，包括：支撑架，用于对检测装置的支撑；辅助杆，用于辅助支撑架的移动以及限位支撑且位于支撑架底部的两侧；卡接组件，位于支撑架顶部的两侧。本发明，在安装板远离齿轮的一端安装电机，电机的输出端与转动杆对接并带动且其转动，用于驱动转动杆转动，使其携带齿轮顺时针转动，由于齿轮与卡齿啮合，使转动中的齿轮携带联动盘顺时针转动，使联动盘携带其内部安装的多组检测器在支撑架的内侧按弧形轨迹运行，并对位于联动盘内侧的悬吊式悬索桥主缆和吊杆进行环绕检测，提高了其检测的范围，避免了出现漏检的现象，提高了其检测的效率。
一种悬吊悬索桥吊杆检测装置

[发明专利]施工现场危险区域动态探测方法、装置、设备及系统-CN202211692307.3在审
发明人：吴志铭;康润池;戴海盛;夏智霖;李晨慧;叶琳琬;赖泽锟;金文煜 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01S17/86 文献下载
摘要：本发明提供了一种施工现场危险区域动态探测方法、装置、设备及系统，方法包括：接收设置在施工现场的摄像头采集的现场图像，根据所述现场图像识别得到危险区域，并在所述现场图像上标注出所述危险区域；接收设置在所述危险区域的激光雷达采集的监测数据，并根据所述监测数据判断危险区域内的点的归属区域；根据所述归属区域，预估危险区域内存在的实体数量；对在所述危险区域内的实体的运动状态进行判断。本发明利用激光雷达结合视频监控，实时探测危险区域内实体的数量以及其运动状态，从而根据其运行状态进行相应的安全管理机制，避免过去仅利用摄像头以及机器视觉方法在遭遇到遮蔽或是环境光源不足产生误判的情况。
施工现场危险区域动态探测方法装置设备系统

[发明专利]基于高效模板更新与选择机制的双向目标跟踪方法及系统-CN202110780748.8有效
发明人：陈思;许瑞;王大寒;朱顺痣;吴芸 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高效模板更新与选择机制的双向目标跟踪方法，包括以下步骤：构建基于在线学习的目标跟踪器T0；构建在线可靠性评估模块ORE；构建动态模板更新模块DTU；构建自适应模板选择模块ATS；构建基于离线学习的孪生跟踪器T1；根据ORE、DTU和ATS，首先选择将当前视频帧图像输入T0或者T1，第一帧默认选择T0，然后执行相应切换模式下的跟踪策略和模板策略，得到当前帧的最终预测结果。该方法及系统有效结合了基于在线学习跟踪器和基于离线学习跟踪器的优势，可以在具有挑战性的场景中获得更加稳定、鲁棒、准确的跟踪结果。
基于高效模板更新选择机制双向目标跟踪方法系统

[发明专利]基于并行共享多任务网络的人脸属性识别方法及系统-CN202110853369.7有效
发明人：陈思;赖心瑜;洪龙福;王大寒;朱顺痣;吴芸 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于并行共享多任务网络的人脸属性识别方法及系统，该方法包括以下步骤：将人脸属性数据集中包含的人脸属性分为部分属性组和整体属性组；构建并行共享多任务网络，其由一个共享子网络以及两个特定任务子网络，即一个部分属性子网络和一个整体属性子网络组成；在每个特定任务子网络中采用注意力机制，以利用共享子网络和特定任务子网络的局部和全局特征之间的相关性；设定损失函数并采用自适应惩罚策略来缓解类别不平衡问题，提高人脸属性识别率；通过人脸属性数据集对并行共享多任务网络进行训练；将待识别的人脸图像输入训练好的并行共享多任务网络模型，实现人脸属性识别。该方法及系统有利于提高人脸属性识别的准确性。
基于并行共享任务网络属性识别方法系统

[发明专利]一种道路尾气净化控制方法-CN202210152374.X有效
发明人：张祥敏;钱长照;陈昌萍;胡海涛;周光伟 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： B01D49/00 文献下载
摘要：一种道路尾气净化控制方法，该控制方法包括：获取识别道路尾气净化区的车辆拥堵信号；通过道路尾气净化区的气体收集口，收集道路尾气净化区的空间空气；对所述空间空气进行颗粒吸附处理，得到无颗粒气体；对所述无颗粒气体进行净化处理，得到无害气体。本申请提供的技术方案，能够精准控制空气净化装置的启停，进而提高整个道路尾气净化的准确率，降低道路尾气净化的成本。
一种道路尾气净化控制方法

[发明专利]非配对遥感图像去薄云的方法、设备及可读存储介质-CN202310146339.1在审
发明人：满旺;谭占聪;杜晓凤;王桂松;王超 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及遥感影像处理技术领域，提供一种非配对遥感图像去薄云的方法，包括下列步骤：将含云图像x输入到生成器Gc中，以输出生成图像fake；在输出生成图像fake的过程中加入对比学习损失Lcl和内容损失Lc来保持含云图像x和生成图像fake的内容一致；将生成图像fake与无云图像y输入到鉴别器Dc中，来判别真假，其中y不是x的真实值；在经过迭代训练之后得到训练好的生成器Gc，以使得经过训练好的生成器Gc所生成的生成图像fake实现去薄云。通过将对比学习和内容损失加入到Gan框架，来维持生成图像和有云图像的内容一致性，并且针对生成器引入了频率通道注意块，来进一步提高生成图像质量，进而实现高效的非配对遥感图像去薄云处理。
配对遥感图像去薄云方法设备可读存储介质

[发明专利]一种基于分布式异步通信的网络学习方法-CN202310002807.8在审
发明人：苏彦聪;金兰;王笑难;王君临;吴翠兰 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分布式异步通信的网络学习方法，包括如下步骤：1)、教师终端向服务器发布课程学习任务；2)、学生终端从推送的课程视频中选择并观看学习；3)、学生终端对当前任意播放时间点的视频画面输入节点记录；4)、服务器将同一个课程视频下所有学生终端的节点记录信息加载在汇总记录本中5)、服务器将具有汇总记录本信息的课程视频回传给教师终端，教师终端点击具有时间节点的节点记录，同步跳转对应视频画面，并对当前节点记录输出记录回复。本申请使学生无需过多的多余描述就能提出问题，并且更容易复习，教师将能够获得更多的反馈，以掌握线上阶段学生的自主学习状况，并且有助于视频教材的改善。
一种基于分布式异步通信网络学习方法

[发明专利]一种基于域对抗自监督学习的病理图像分割方法-CN202110621825.5有效
发明人：王大寒;叶海礼;王继伟;朱晨雁;陈思;朱顺痣 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于域对抗自监督学习的病理图像分割方法。包括：获取病理图像建立病理图像自监督数据集；建立域对抗自监督模型；使用病理图像自监督数据集对域对抗自监督模型进行深度学习训练；建立病理图像分割模型；使用经过深度学习后的域对抗自监督模型对病理图像分割模型进行初始化；对病理图像中的病灶区域进行像素级别标注建立病理图像分割数据集；使用病理图像分割数据集对病理图像分割模型进行深度学习训练；使用深度学习训练后的病理图像分割模型对病理图像的未知病灶区域进行分割。本发明方法，采用域对抗自监督学习的方法，有效缓解了分割模型对大量人工标注的依赖并解决了模型在不同域上分割性能波动的问题。
一种基于对抗监督学习病理图像分割方法

[发明专利]基于图神经网络的文档图像关键信息提取及匹配方法-CN202011328157.9有效
发明人：王大寒;黄智财;陈坤泽;黄占秋;朱顺痣;吴岳峰;周伟;吴芸 -专利权人： 厦门理工学院
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图神经网络的文档图像关键信息提取及匹配方法，包括以下步骤：步骤1:构建用于获取关键文本所在区域边框位置的关键文本信息检测模型；步骤2:构建用于识别文字边框内的文字关键文本识别模型；步骤3:将待提取信息的文档图像依次通过关键文本信息检测模型和关键文本识别模型，获取全部子图的文字识别结果；步骤4：以关键文本边框为节点构建图，以图神经网络为基础网络分别对于每个文本框的节点进行聚合，并预测节点的关键文本节点类型；步骤5:以正则表达式以及领域规则库的方式修正关键文本的识别结果，并得到最终的提取及匹配结果。本发明实现高效提取文档图像中的关键元素，并且准确地为关键元素匹配相应键值。
基于神经网络文档图像关键信息提取匹配方法