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公开(公告)号：CN116912694A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310926121.8
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV5的水面目标检测算法，其涉及水上清理识别算法技术领域，旨在解决清洁无人船无法对相应的垃圾进行处理，降低了整体清洁效果的问题，其技术方案要点是，其算法如下：S1：水面目标数据集的制作；S2：YOLOV5网络结构：YOLO系列的网络模型在得到输入图像后，会直接在输出图像的多个位置进行回归，输出多个对象的边界框和分类类别，直接使用整个图像来训练网络模型；S3：优化设计：针对YOLO网络缺乏小目标检测的问题，增加小目标优化检测方法；S4：实验结果：在目标检测中，通常根据计算检测框与真实框的IOU去判别检测框是否检测准确。达到准确识别、提高小目标检测精准度和增加清洁效果和效率的效果。
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公开(公告)号：CN110727876B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910824996.0
申请日：2019-09-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种用于智能零售系统的个性推荐算法，能够用于预测目标用户兴趣偏好并为其推荐合适产品，包括：生成用户‑项目评分矩阵；通过改进的Pearson相似度计算公式得到用户相似性，得到用户的K最近邻；计算用户的预测评分；根据评分为用户推荐合适的商品。本发明通过对User‑based协同过滤算法中用户相似度的改进，提高对目标用户兴趣爱好预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN112150210A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011080720.5
申请日：2020-10-10
Applicant: 南京理工大学 , 江苏慧宇诚智能装备研究院有限公司 , 小图智能科技(南京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于GGNN网络的改进型神经网络推荐方法及系统，所述方法包括：首先从历史会话序列构造长短期会话转换的有向图，再将有向图输入到GGNN网络中，训练更新当前会话序列中的商品嵌入向量，在考虑到会话中之前所有商品的影响同时，着重考虑最后一个点击商品，并相应地生成准确的会话嵌入向量，最后将会话嵌入和全局商品嵌入向量进行计算获得预测的评分。本发明提供的基于GGNN网络的改进型神经网络推荐方法及系统，综合考虑了用户的几次点击中商品相互的转换关系，可以反映用户兴趣的序列化变化，也结合了商品之间的关联；并采用GRU单元进行训练，得到更加准确的推荐目标。
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公开(公告)号：CN108491908B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810305635.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司 , 南京理工大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开一种基于无线射频识别的可视化智能仓储系统及方法，所述可视化智能仓储系统包括：多个电子标签，各电子标签分别设置在仓库内不同的物品上，携带有对应物品的信息；基于RFID手持终端，用于激活无线射频范围内的电子标签，读取对应物品的信息；服务器，与所述基于RFID手持终端进行通信，用于记录仓库内的物品信息。本发明基于无线射频识别的可视化智能仓储系统采用无线射频技术，通过基于RFID手持终端激活无线射频范围内的电子标签，读取对应物品的信息，并将所述物品信息上传至服务器进行识别，从而有效实现对仓库内物品的管理。
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公开(公告)号：CN112001477A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010568883.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 南京理工大学 , 江苏慧宇诚智能装备研究院有限公司 , 南京荣新智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的目标检测YOLOv3的模型优化算法，包括：采用K-means++聚类算法重新设置合适商品数据集的Anchor box；对目标检测YOLOv3的模型进行一般训练和稀疏化训练；将YOLOv3稀疏化后的最终模型作为基准，叠加使用通道剪枝和层剪枝进行双重剪枝，修剪不重要的特征通道和层；对剪枝后的模型进行微调，根据mAP曲线图取较好效果的值，对得到的值再次进行评估。本发明提供的基于深度学习的目标检测YOLOv3的模型优化算法，通过K-means++改善算法的聚类效果；采用层剪枝和通道剪枝相结合的双重剪枝来进行网络剪枝，以提高算法的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112000873A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010567939.1
申请日：2020-06-19
Applicant: 南京理工大学 , 江苏慧宇诚智能装备研究院有限公司 , 小图智能科技(南京)有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了基于会话的推荐系统、方法、设备及存储介质，该系统包括会话层网络、用户长期偏好记忆单元与用户层网络。会话层网络基于GGNN网络模型实现，将目标会话分解为多个子图矩阵，并使用进行模型训练，再将目标会话的信息映射到用户长期偏好记忆单元中；用户长期偏好记忆单元记录用户在目标会话中的长期偏好，并将用户偏好信息反馈至用户层网络中；用户层网络基于GRU的循环网络模型实现，通过状态向量跟踪用户在不同会话中的偏好变化，并将偏好变化信息反馈至会话层网络中。本发明将改进的GGNN双重循环网络模型应用于推荐系统，能够学习用户在多个会话间的演化规律，发现更多物品之间包含的联系，提高推荐系统的推荐效果。
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公开(公告)号：CN112000113A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010568909.2
申请日：2020-06-19
Applicant: 南京理工大学 , 江苏慧宇诚智能装备研究院有限公司 , 南京荣新智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于中药房的多AGV仓储管理系统及方法，具体涉及AGV仓储技术领域，包括上位机管理系统，所述上位机管理系统通讯连接有若干AGV小车和导轨路径，所述AGV小车滑动连接在导轨路径内用以规范AGV的行式，所述上位机管理系统还连接有若干辅助充电设备。本发明采用了基于时间窗的改进两段式多AGV路径规划控制策略，将时间窗原理和改进A*算法相结合，在离线状态下对多AGV进行路径规划，针对不同的任务优先级规划合理的任务出发时间，从而减少、避免冲突，并对数据规模更大的情况做出了分析与改进，针对在线时可能存在的动态冲突问题，采用优先级交通规则法和几何路径复合调整策略解决,可提高调度指标。
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公开(公告)号：CN107154005B
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN201610123475.9
申请日：2016-03-03
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能药房的审核上屏叫号系统，包括三个子系统，审核子系统、内屏子系统和外屏叫号子系统，具体包含权限登陆模块、处方扫描模块、处方详单模块、审核模块、审核完成模块、处方查询模块、处方信息模块、报表生成模块、复查模块、上屏模块、叫号模块。本发明针对当前药房对处方药品检查主要基于人工审核的现象，能够有效解决存在的审核效率低、准确率低、数据统计麻烦、对药品禁忌无法检测等不足的问题，可大大提高效率并实现药品审核、屏幕显示、语音叫号一体化服务，具有网络化、数据化、信息化等特点，为药房复杂的操作工作提供一条便捷途径。
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公开(公告)号：CN110660042A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910787154.2
申请日：2019-08-25
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于中药药袋数量识别算法，首先对采集的图像进行预处理，包括灰度化和滤波去噪；然后利用改进的大津法进行阀值分割二值化；最后进行连通域标记，识别图像中连通域的数量，完成中药药袋数量的识别。本发明解决了传统大津法在图像光照不均匀情况下，容易丢失图像细节的问题，该算法能够很好的对中药药品的数量进行识别，大大加快了中药药房智能取药的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN110619336A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910787295.4
申请日：2019-08-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的货品识别算法，主要包括图像预处理、特征提取、分类识别、层数判定及数量统计四个部分。本发明能够很好的判断视频数据中的商品种类以及商品数量的变化，采用基于K-L变换与拉普拉斯映射的特征提取方法，以及基于纠错编码SVM的决策算法，提高了商品识别的准确率；同时采用视觉测距的方法判断商品数量的变化，获得廉价而简单的视觉系统，降低系统的时间成本和经济成本。
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