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公开(公告)号：CN119227510A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411218664.5
申请日：2024-09-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种遗传算法优化的多模态网约车舒适度评价网络模型及其构建方法，构建方法如下：信息采集，构建端到端的视觉‑气味多模态舒适度评价网络模型：所述网络模型由整洁度特征提取、气味伪图像特征提取、多模态信息评价组成；利用遗传算法结合反向传播学习法，针对多模态评价神经网络模型的关键参数进行优化：利用训练完毕的“端到端多模态评价网络模型”对车内环境舒适度进行多维度定量评价。本发明的方法能够有效地融合气味伪图像‑整洁度图像特征；相较于单独从异味或者整洁度角度评价车内环境的舒适度，整洁度‑异味两个维度信息有效融合后的评价结果准确性显著提高，评价结果具有更高的鲁棒性和参考价值。
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公开(公告)号：CN110421264B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201910769828.6
申请日：2019-08-20
Applicant: 南通大学
IPC: B23K26/352 , B23K26/08
Abstract: 本发明公开了一种激光微织构加工方法，包括如下步骤：建立机床三维运动模型，将机床直线轴和旋转轴的实时位置转换为加工机床坐标；移动待加工工件至加工位置，将其设为加工原点，并更新机床坐标系；读取加工位置参数，计算获得激光加工位置坐标；根据坐标计算生成加工示意图，对加工效果进行模拟仿真；根据坐标生成G代码，用于加工中运动平台的路径规划；控制器根据G代码控制加工机床运动，将已获得的激光加工坐标与加工过程中实时读取的加工机床坐标相比较，当两者一致时，则认为工件运动到指定位置，从而控制激光器出光，进行激光微织构加工。本发明能够实现高精度加工，提高激光器与机床运动的控制同步性，有效改善激光微织构形貌观测难度。
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公开(公告)号：CN118982689A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411040595.3
申请日：2024-07-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于密集连接注意力机制的图像识别方法，包括如下步骤：S1、构建卷积模块进行输入特征提取；S2、构建注意力特征融合模块；S3、将S2中注意力特征融合模块进行叠加，并对注意力机制部分进行密集连接，构建密集连接注意力关系卷积组；S4、通过叠加密集连接注意力关系卷积组，组合成识别模型。本发明在原有注意力模型的基础之上进行注意力模块进行连接，所增加的模型参数量和计算量的影响均非常的小，约为0.001％，这在实际应用中可忽略不计。
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公开(公告)号：CN118172895A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410129728.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向间歇性失智老人防走失可穿戴设备及危险性判别与预警方法，包括以下步骤：1)设计装载GPS和微型摄像头的防走失安全头盔；2)构建多标签危险环境判别模型，识别当前环境的危险系数；3)构建危险目标识别模型，识别当前场景内目标物体的危险系数；4)构建危险位置判别模型，识别当前地理位置的为危险系数；5)构建综合危险系数判别模型，综合判别老人当前场景的危险性；6)设计手机端走失危险预警应用软件界面；7)根据危险等级在监护人手机端进行多方式主动危险预警。本发明能够有效确认易走失老人当前位置、识别当前场景的危险等级、实现多等级多方式的主动预警，有效预防间歇性失智老人的走失。
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公开(公告)号：CN118052583A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410129096.5
申请日：2024-01-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06F18/10 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种非线性目标规划结合ARIMA算法的蔬菜商品补货和定价方法，步骤如下：1)建立实际净蔬菜类商品销售量模型，对待测数据进行变异系数统计量分析，获取数据的离散性；2)对蔬菜类商品实际净销售量的异常值进行筛除；进行Spearman相关系数分析；3)构建变动成本加成定价模型；确定售价和实际净销售量的关系；4)对未来蔬菜各品类的售价进行预测。本发明通过对蔬菜类商品易逝性的变异系数统计分析、Shapiro‑Wilk正态分布拟合和IQR异常值筛除，有效降低了噪音数据对售价和销量关系的影响；利用逻辑斯谛函数非线性目标规划结合ARIMA算法预测商品补货量和定价，提高了销售经营的灵活性和抗风险能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117132927A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310420090.9
申请日：2023-04-19
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像自然场景统计分析的PM2.5浓度测量方法。本发明采用统计方法从自然场景图像中提取与PM2.5浓度高低相关的先验特征，并结合机器学习方法学习所得先验特征与PM2.5浓度值的映射，以得到PM2.5浓度测量模型。本发明在PM2.5图像饱和度与暗通道域提取统计特征，来表征雾霾在成像过程中引起的图像色彩与结构损失，并采用机器学习算法学习特征到PM2.5浓度值的映射。本发明能够自动测量PM2.5浓度，为更便捷基于视觉信息实现PM2.5浓度的精准测量提供了依据。
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公开(公告)号：CN116882459A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310963398.8
申请日：2023-08-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及农作物叶面图像病害分类识别技术领域，尤其涉及一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法。解决了通过卷积神经网络提取农作物叶面病害的细节特征提取存在不足问题。其技术方案为：步骤一、构建金字塔多尺度卷积特征提取模块；步骤二、构建通道和空间维度联合注意力机制模块；步骤三、构建多尺度特征关系建模与自适应特征选取模块；步骤四、各模块组合成多尺度自适应特征提取模块；步骤五、组合成识别模型。本发明的有益效果为：本发明利用通道和空间联合注意力信息自适应地微调和选择有用多尺度特征，显著提升了神经网络对农作物叶面病害的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110421264A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910769828.6
申请日：2019-08-20
Applicant: 南通大学
IPC: B23K26/352 , B23K26/08
Abstract: 本发明公开了一种激光微织构加工方法，包括如下步骤：建立机床三维运动模型，将机床直线轴和旋转轴的实时位置转换为加工机床坐标；移动待加工工件至加工位置，将其设为加工原点，并更新机床坐标系；读取加工位置参数，计算获得激光加工位置坐标；根据坐标计算生成加工示意图，对加工效果进行模拟仿真；根据坐标生成G代码，用于加工中运动平台的路径规划；控制器根据G代码控制加工机床运动，将已获得的激光加工坐标与加工过程中实时读取的加工机床坐标相比较，当两者一致时，则认为工件运动到指定位置，从而控制激光器出光，进行激光微织构加工。本发明能够实现高精度加工，提高激光器与机床运动的控制同步性，有效改善激光微织构形貌观测难度。
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公开(公告)号：CN108624880A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810908159.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 南通大学
CPC classification number: C23C24/10 , G06T7/0004 , G06T2207/10004 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明公开了一种激光熔覆质量智能控制系统及其智能控制方法，包括机器人激光熔覆带自动跟踪模块、图像预处理模块、缺陷检测模块、数据处理模块和反馈控制模块。本发明实现精确、快速定位、智能化程度高，构造激光熔覆过程闭环控制，减少生产过程人为因素影响，实现智能化控制，根据熔覆层表面缺陷检测结果实时调整激光参数，提高生产效益，利用深度学习技术，自动识别激光熔覆层表面缺陷，构建一个实时性好、可靠性高、普适性强和智能化程度高的激光熔覆层质量智能控制系统。
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公开(公告)号：CN118150419A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410160741.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 南通大学
IPC: G01N15/075 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种先验网络增强的RGB‑FIR多模态图像PM2.5估计方法，采集相同时刻的RGB‑FIR多模态图像和对应的PM2.5浓度值；建立不同场景下的RGB‑FIR多模态图像PM2.5数据集；构建RGB‑FIR多模态PM2.5预测网络模型，获取最优网络权重值与PM2.5预测值Predict1；构建基于RGB图像的先验孪生网络，获取PM2.5的修正值Predict2；将预测值Predict1和PM2.5修正值Predict2进行线性加权平均，得到PM2.5估计值Predict。本发明充分利用先验知识和RGB‑FIR多模态图像特征信息间的互补，有效提高空气污染物预测模型的精度。
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