“福建省公田软件股份有限公司”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15个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于人体树状网络和不同激活域值的姿态估计方法-CN202110031499.2有效
发明人：骆炎民;万添俊;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2021-01-11 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了人体姿态估计技术领域的一种基于人体树状网络和不同激活域值的姿态估计方法，包括如下步骤：步骤S10、搭建人体树状网络；步骤S20、分别设置各关节的激活域值，基于所述激活域值生成训练标签；生成各关节的偏移热图标签；利用所述训练标签以及偏移热图标签对人体树状网络进行训练；步骤S30、将人体图像输入训练后的所述人体树状网络，计算得到各关节之间的亲属度；基于所述亲属度计算得到所述人体图像中每个人的完整姿态。本发明的优点在于：极大的提升了人体姿态估计的精度。
一种基于人体树状网络不同激活姿态估计方法

[发明专利]一种基于特征金字塔网络的单阶段多人姿态估计方法-CN202011607963.X有效
发明人：骆炎民;张智谦;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于特征金字塔网络的单阶段多人姿态估计方法，涉及人体姿态估计技术领域，包括：步骤10、基于MobileNet网络搭建特征金字塔网络，所述金字塔网络用于提取分辨率顺序降低的多张初级特征图，然后进行通道间的信息融合；步骤20、利用多人姿态估计数据集构造中心点热图、上偏移热图、下偏移热图以及关节细化热图作为训练标签，对所述特征金字塔网络进行训练；步骤30、将待测图像输入训练好的所述特征金字塔网络，计算关节的位置并形成完整的多人人体姿态。本发明实施例使得网络能够高效的进行信息流动，提升了人体姿态估计的精度；同时通过快速的后处理匹配过程，能够进一步加快多人姿态估计算法的处理速度。
一种基于特征金字塔网络阶段姿态估计方法

[发明专利]一种基于解耦阶梯网络的姿态估计方法-CN202011307337.9有效
发明人：骆炎民;欧志龙;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了人体姿态估计技术领域的一种基于解耦阶梯网络的姿态估计方法，包括如下步骤：步骤S10、基于解耦残差模块和瀑布模块搭建解耦阶梯网络；步骤S20、获取大量的人体样本图像，利用所述人体样本图像对解耦阶梯网络进行训练；步骤S30、将待测图像输入训练好的所述解耦阶梯网络，计算所述待测图像中各关节点的位置，进而基于各关节点的位置形成完整的人体姿态。本发明的优点在于：极大的提升了人体姿态估计的速度以及精度。
一种基于阶梯网络姿态估计方法

[发明专利]一种二路特征交错融合网络的3D人体姿态估计方法-CN202110709283.7有效
发明人：骆炎民;白桂湖;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明提供了3D人体姿态估计技术领域的一种二路特征交错融合网络的3D人体姿态估计方法，包括如下步骤：步骤S10、创建同级关节的第一邻接矩阵以及跨关节的第二邻接矩阵；步骤S20、基于所述第一邻接矩阵以及第二邻接矩阵创建一局部联系特征提取规则；步骤S30、创建一全局联系特征提取规则；步骤S40、利用所述局部联系特征提取规则以及全局联系特征提取规则进行特征提取后，进行交错汇总，并回归计算出3D人体骨架，完成3D人体姿态估计。本发明的优点在于：极大的提升了3D人体姿态估计的精度。
一种特征交错融合网络人体姿态估计方法

[发明专利]基于自适应感受野网络和关节点损失权重的姿态估计方法-CN202011188660.9有效
发明人：骆炎民;欧志龙;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了人体姿态估计技术领域的一种基于自适应感受野网络和关节点损失权重的姿态估计方法，包括：步骤S10、基于自适应感受野单元搭建自适应感受野网络；步骤S20、利用样本图像对所述自适应感受野网络进行训练；步骤S30、在训练所述自适应感受野网络时，计算得到所述样本图像包含的关节点以及各关节点的损失值；步骤S40、基于各关节点的所述损失值计算各关节点的损失权重；步骤S50、基于所述损失权重以及损失值计算得到最终损失值，基于所述最终损失值优化自适应感受野网络；步骤S60、将待测图像输入训练好的所述自适应感受野网络，计算关节点的位置并形成完整的人体姿态。本发明的优点在于：极大的提升了人体姿态估计的精度和效率。
基于自适应感受网络关节点损失权重姿态估计方法

[发明专利]一种基于自底向上的多人姿态估计方法及系统-CN202011607930.5有效
发明人：骆炎民;万添俊;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自底向上的多人姿态估计方法及系统，所述方法包括：步骤1、生成关节所属个体的热图标签；步骤2、修改深度卷积神经网络的预测输出规模；步骤3、采用训练后的深度卷积神经网络对待测图像计算，得到所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，并计算得到多人的完整姿态。本发明通过获取所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，得到多人姿态估计，估计过程无需复杂的匹配计算，提高输出精度和效率。
一种基于向上姿态估计方法系统

[发明专利]基于人体锚点集合与感知增强网络的多人姿态估计方法-CN202011607985.6有效
发明人：骆炎民;张智谦;欧志龙;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人体锚点集合与感知增强网络的多人姿态估计方法，包括：步骤1、构建感知增强网络，并利用训练数据集进行网络训练和调优；步骤2、对一张待测试图片，首先将该图片输入感知增强网络中进行关节检测热图和锚点嵌入热图的检测，接着基于这两类热图进行算法的后处理过程，得到多人的姿态估计结果。本发明的优点在于：基于人体划分的思想，通过将多人姿态估计任务划分为上下两个半身的姿态估计子任务，能够有效降低检测任务的建模难度；结合注意力机制与特征融合策略构建感知增强网络，能够充分挖掘神经网络模型的特征提取能力，最终得到更加精确的多人姿态估计结果。
基于人体集合感知增强网络姿态估计方法

[发明专利]基于端到端快速阶梯网络的姿态估计方法、装置及介质-CN202110918420.8有效
发明人：骆炎民;欧志龙;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供了人体姿态估计技术领域的一种基于端到端快速阶梯网络的姿态估计方法、装置及介质，所述方法包括：步骤S10、基于快速阶梯网络搭建端到端快速阶梯网络；步骤S20、利用样本图像对所述端到端快速阶梯网络进行训练；步骤S30、将待测图像输入训练好的所述端到端快速阶梯网络，计算关节点的位置并形成完整的人体姿态。本发明的优点在于：取消了人体姿态估计模型对目标检测算法的约束，不再需要先进行人体检测，保证了姿态估计可以进行端到端训练与预测，加快了人体姿态估计的速度，同时还能保证网络的精确度。
基于端到端快速阶梯网络姿态估计方法装置介质

[发明专利]一种融合多模态先验病理深度特征的宫颈图像分类方法-CN202010506330.3有效
发明人：骆炎民;林躬耕;张涛 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了医学图像处理领域的一种融合多模态先验病理深度特征的宫颈图像分类方法，包括：步骤S10、获取宫颈图像、病理确诊数据、标注信息；步骤S20、将宫颈图像以及标注信息输入深度神经网络模型训练，生成一阶段训练结果；步骤S30、基于病理确诊数据以及一阶段训练结果，采用小网络分别对宫颈图像进行编码后，二阶融合一阶段训练结果后输入深度神经网络模型训练，生成二阶段训练结果；步骤S40、确定主干网络参数，并利用主干网络参数输入深度神经网络模型对宫颈图像进行递进迁移训练，生成三阶段训练结果；步骤S50、利用三阶段训练结果对宫颈图像进行分类。本发明的优点在于：极大的提升了宫颈癌病变诊断的准确性以及效率。
一种融合多模态先验病理深度特征宫颈图像分类方法

[发明专利]一种基于人体结构引导学习网络的姿态估计方法及系统-CN202210119930.3在审
发明人：骆炎民;王友杰;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于人体结构引导学习网络的姿态估计方法及系统，涉及人体姿态估计技术领域，包括：获取待测人体姿态图像；将待测人体姿态图像输入至人体姿态估计模型中，以获取人体姿态；人体姿态估计模型是根据训练集和标定深度卷积神经网络训练得到的；训练集包括多张第一图像以及与第一图像对应的标签信息；标签信息为所述第一图像中的人体关节点；人体关节点用于构建所述人体姿态；标定深度卷积神经网络包括茎网络、第一主干网络、第二主干网络、人体结构引导学习分支网络和特征融合细化网络。本发明结合人体结构引导学习方法和特征融合方法构建人体姿态估计模型，提高模型预测的精确度。
一种基于人体结构引导学习网络姿态估计方法系统

[发明专利]一种基于关节权重旋转的人体姿态估计方法及系统-CN202210120713.6在审
发明人：骆炎民;白桂湖;林躬耕 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于关节权重旋转的人体姿态估计方法及系统，涉及3D人体姿态估计技术领域，包括：获取人体关节的关节二维坐标；将多个所述关节二维坐标输入至第一旋转权权重组件，以计算第一关节特征；将所述第一关节特征输入至旋转权重残差模块，以得到第二关节特征；将所述第二关节特征输入至第二旋转权重组件，以得到关节三维坐标；其中，所述旋转权重残差模块包括多个旋转权重残差子模块，所述旋转权重残差子模块、所述第一旋转权重组件和所述第二旋转权重组件均至少包括一个旋转权重组件。本发明提高了二维姿态到三维姿态转换的精度和速度。
一种基于关节权重旋转人体姿态估计方法系统

[发明专利]一种设备与物联网平台的快速可视化接入方法-CN202111677668.6在审
发明人：骆炎民;林躬耕 -专利权人： 福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明涉及物联网技术领域，提供一种设备与物联网平台的快速可视化接入方法，包括以下步骤：S1.在设备接入管理服务器内建立设备接入平台、设备数据库、通讯协议格式选择模块、设备可视化接入窗口和设备信息解析与编辑模块；S2.通讯协议格式选择模块选择预接入设备的对应通讯协议格式，再由设备可视化接入窗口将厂商发送的预接入设备的设备信息以数据流方式保存成预接入设备数据包发送至设备信息解析与编辑模块；S3、设备信息解析与编辑模块将该首次接入新类型设备的设备信息数据以自定义方式新创建该首次接入新类型设备的设备信息数据并存储至设备数据库。本发明解决了现有设备接入物联网平台过程繁复、缺乏简单高效接入的问题。
一种设备联网平台快速可视化接入方法

[发明专利]一种基于边缘计算的移动蜂窝智能化管道实现方法-CN202210042910.0在审
发明人：林躬耕 -专利权人： 福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明涉及物联网流量管理技术领域，提供一种基于边缘计算的移动蜂窝智能化管道实现方法，在智能终端上设置设备管理服务器并设定智能终端经设备管理服务器控制访问物联网网络，在设备管理服务器中建立应用管理模块和数据流量连接模块，应用管理模块建立多个不同数据流速的应用流速选择区间以及分配管理智能终端上各个应用选择应用流速选择区间的应用分配单元，智能终端上各个应用通过应用分配单元实时动态调整分配至各个应用流速选择区间，智能终端上各个应用使用时根据各个应用所处应用流速区间的流速经数据流量连接模块连接访问物联网网络。本发明解决了现有智能终端加载应用过多使得应用连接物联网使用运行不顺畅、延迟、卡死等问题。
一种基于边缘计算移动蜂窝智能化管道实现方法

[发明专利]基于深度级联网络和质心分化编码的多人姿态估计方法-CN201910716198.6有效
发明人：骆炎民;张智谦;林躬耕;缑锦 -专利权人：华侨大学;福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度级联网络与质心分化编码的多人姿态估计方法，其采用自底向上的估计路线，针对现有算法尚不能解决的关节遮挡及尺度差异问题，设计出质心分化编码作为关节的相关性线索，并建立基于双路特征提取模块的深度级联网络完成对关节点与质心分化编码的提取，接着提出贪婪推理策略实现关节点鲁棒匹配到多个人体半身，最后对半身之间添加空间约束，利用图匹配算法完成人体拼接，实现快速高效的多人姿态估计。
基于深度级联网络质心分化编码姿态估计方法

[发明专利]一种物联卡智能充值管理方法-CN201910226108.5在审
发明人：林躬耕 -专利权人： 福建省公田软件股份有限公司
申请日： 2019-03-25 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06Q20/28 文献下载
摘要：本发明涉及通讯技术领域，提供一种物联卡智能充值管理方法，包括以下步骤：S1.创建应用于物联卡集中管理平台的物联卡充值管理系统，其中物联卡充值管理系统包括系统设置模块、物联卡状态检测模块、物联卡配置模块和充值缴费模块；S2.将每张物联卡的状态设置为测试期、沉默期、计费期、停止期和终止期；S3.将物联卡状态检测模块实时检测各张物联卡当前所处状态根据状态对该物联卡进行充值将充值费用转换成相应的流量充至该物联卡内S4.充值缴费模块中设置有平台充值缴费和代理商充值缴费。本发明解决现有物联卡无法对卡充值数据进行有效统筹使得服务商销售物联卡的成本过高、产生不了各级代理模式及利益分配管理等问题。
物联充值管理检测模块缴费模块卡状态集中管理平台通讯技术领域系统设置模块充值数据创建应用代理模式费用转换利益分配实时检测状态设置智能沉默期服务商计费期卡配置停止期代理商测试销售管理

1
共 15 条