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公开(公告)号：CN114757255A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210148811.0
申请日：2022-02-18
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于多模态融合的小样本商品分类方法，首先将多模态商品数据集随机分为元训练集和元测试集，在元训练集和元测试集上构建小样本分类任务；然后使用Resnet18和Text CNN分别提取商品的图像特征和文本特征，并使用双线性运算将两种模态的特征融合起来；接下来将支持样本的多模态特征和查询样本的多模态特征拼接起来输入到全连接层和Softmax层得到商品的类别概率值，计算交叉熵损失函数对网络中的参数进行训练；最后固定分量模型中的参数，将元测试数据集中的支持样本和查询样本输入到分类模型中就得到了查询样本的类别。本发明能够降低卷积神经网络在商品分类过程中对人工标注的依赖性，同时又能利用多模态信息提高小样本图像分类的精度。
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公开(公告)号：CN114677540A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210281819.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种基于多任务学习的水果图像识别方法，首先采用对称的编码器‑解码器形式的网络结构构建识别模型，在水果图像数据集中随机抽取一批图像，对每幅图像进行灰度变换预处理，得到图像的灰色图像输入到识别模型中，完成分类任务的构建，然后利用着色后的图像从而完成着色任务构建；计算图像类别输出值与图像类别真实值的交叉熵损失函数，计算着色图像与原始输入图像的均方误差损失函数，利用上述两函数之间的加权和对网络中的参数进行优化从而完成多任务学习；最后利用训练好的识别模型对水果图像进行在线测试。本发明通过采用编码器‑解码器的网络结构，使得分类模型能够同时提取水果图像的纹理和颜色特征，提高水果分类识别的正确率。
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公开(公告)号：CN114581496A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210254818.0
申请日：2022-03-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及三维图像配准技术领域，尤其涉及一种基于几何代数空间描述子的三维图像通用配准方法，具体内容包括：设计了三阶Hessian矩阵，基于Hessian判别式和三维盒式滤波器构建5组、每组4层的四维尺度空间；在四维尺度空间中对比每个点的空间领域以确定特征极值点；以这些特征极值点为数据基础，在几何代数运算框架下，设计了以点对的空间角度不变量作为约束条件，从而构建各个极值点的三维空间描述子；最后通过马氏距离测度结合RANSAC算法匹配描述子得到待配准图像的平移量和旋转量，并进行待配准模态到配准模态的旋转优化，至此完成全部配准工作。本发明提出的配准方法丰富了传统配准方案，且具有实际工程应用价值。
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公开(公告)号：CN114580571A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210348529.7
申请日：2022-04-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及小样本图像分类技术领域，尤其涉及一种基于迁移互学习的小样本电力设备图像分类方法，具体包括以下步骤：首先通过旋转、裁剪等方法增强数据集；然后构造两个具有交叉熵损失和自监督损失的互学习小样本迁移模型，同时两个模型的输出相互为另一模型提供互信息损失；最后固定训练好的其中一个模型的主干网络作为特征提取器与新的分类器结合，对新的电力设备类别的图像样本进行分类预测。本发明能够通过两个模型互学习的方式提高主干网络模型特征提取能力，训练后的主干网络可以与多种新的分类器相结合完成对未可见类别样本的分类决策；同时，本发明只需要少量图像数据，即可训练出高精度的分类模型，非常适用于电力设备巡检场景。
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公开(公告)号：CN114574688A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210253546.2
申请日：2022-03-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及焊后应力处理技术领域，尤其涉及一种结构件残余应力用自动振动时效应力处理装置，包括移动机器人底座、设于移动机器人底座上的夹持架、振动时效设备、控制器收纳装置、小型机械臂、储能电池和总控制器；振动时效设备的激振器可被夹持在夹持架中，夹持架的一侧依次设有控制器收纳装置和储能电池，储能电池的前侧分别设有小型机械臂和总控制器；总控制器通过导线分别与移动机器人底座、夹持架、振动时效设备、控制器收纳装置、小型机械臂和储能电池电性连接，用于控制各设备动作。本发明可搭载振动时效应力处理设备前往结构件处自动进行振动时效应力处理；可提升工业生产效率，减少工人的劳动强度，为工作人员的人身安全提供保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114548251A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210144556.2
申请日：2022-02-16
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于正则化相关网络的小样本垃圾图像分类方法，包括：首先使用摄像头采集若干垃圾图像构建垃圾分类数据集并使用对数变换方法对图像进行预处理，然后使用Resnet12构建正则化相关网络，接着带有参数正则化项的交叉熵损失函数对主干网络以及相关性计算模块中的参数进行优化，最后固定正则化相关网络中的参数对垃圾图像进行分类测试；本方法能够提高相关网络进行小样本图像分类的精度以及垃圾图像自动分类识别的效率。
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公开(公告)号：CN114444600A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210105376.3
申请日：2022-01-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于记忆增强原型网络的小样本图像分类方法。元学习是目前解决小样本图像分类任务的主流学习范式，原型网络是其中最经典的模型，在小样本图像分类任务中取得了优良的分类性能。原型网络采用片段式学习策略在元训练数据集上对任务和数据进行双重采样来获取快速适应新任务的先验知识。然而，这种随机抽取的方式使得原型网络并不能充分利用元训练数据集中的所有信息，因此本发明在原型网络中添加记忆元件对元训练数据集中的典型样本代表进行记忆，能够端对端地充分利用元训练数据集中的先验信息对原型进行校正。
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公开(公告)号：CN111851009B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010709500.8
申请日：2020-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: D06F57/12
Abstract: 本发明公开了一种可自动收衣晾衣架，包括升降装置、环形轨道、挂衣环、传递组件、行程限位开关、感应接触片、衣架挤压装置。升降装置用于升降衣架，其上安装有传递组件；环形轨道内置链条，位于升降装置外侧，挂衣环连接于环形轨道下方并与传递组件外侧端部的伸缩销垂直，挂衣环可以在链条的带动下沿环形轨道运动；感应接触片等间隔分别安装于四个挂衣环上，随挂衣环一起运动；两个行程限位开关分别安装于环形轨道的对角环形处，用于检测感应接触片；衣架挤压装置安装于环形轨道侧边，由丝杆、定位座和两个L型固定杆组成，当可折叠衣架通过衣架挤压装置时，衣服能够自动掉落，实现自动收衣功能。
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公开(公告)号：CN113742638A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111001201.X
申请日：2021-08-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于峭度的FastICA和逼近求解域的STLBO电机轴承故障诊断方法，包括：首先采用基于峭度的FastICA分离信号和梅尔倒谱系数对电机轴承振动信号进行特征提取；其次通过逼近求解域的方法，结合BPNN初次训练决定网络结构参数和TLBO初始化种群的上界和下界；最后融合自适应动态学习因子的TLBO修正算法，迭代寻找最优权值和阈值输入到BPNN中。本发明能够增强信号特征，降低噪声干扰，提高故障诊断的识别率；对于未知源，不需要过多先验的知识和理论储备，具有很强的泛化性；相比多种优化算法，不需要设定特定的参数，同时根据当前迭代次数动态变化学习因子，能够提高算法的收敛速度，同时避免陷入局部收敛，调试方便，计算简单。
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公开(公告)号：CN111851009A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010709500.8
申请日：2020-07-22
Applicant: 南通大学
IPC: D06F57/12
Abstract: 本发明公开了一种可自动收衣晾衣架，包括升降装置、环形轨道、挂衣环、传递组件、行程限位开关、感应接触片、衣架挤压装置。升降装置用于升降衣架，其上安装有传递组件；环形轨道内置链条，位于升降装置外侧，挂衣环连接于环形轨道下方并与传递组件外侧端部的伸缩销垂直，挂衣环可以在链条的带动下沿环形轨道运动；感应接触片等间隔分别安装于四个挂衣环上，随挂衣环一起运动；两个行程限位开关分别安装于环形轨道的对角环形处，用于检测感应接触片；衣架挤压装置安装于环形轨道侧边，由丝杆、定位座和两个L型固定杆组成，当可折叠衣架通过衣架挤压装置时，衣服能够自动掉落，实现自动收衣功能。
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