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公开(公告)号：CN113011467B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110212396.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T7/00 , G06T7/40 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于图像结构纹理信息的当归药材产地识别方法，它包括以下步骤：(1)样品制备和图像数据采集；(2)提取图像特征；(3)采用机器学习方法支持向量机(SVM)建立当归产地预测模型。本发明首次采用基于图像结构纹理信息与SVM的当归药材产地识别方法，能够准确预测对当归的产地进行预测，具有快速无损、识别准确率高以及稳定性强的优势。
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公开(公告)号：CN113030008B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110212125.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G01N21/359 , G01N1/28
Abstract: 本发明公开了一种蒲黄炭炮制品的近红外在线质量检测方法，包括以下步骤：（1）样品制备和采集样本的近红外光谱数据；(2)对光谱数据进行预处理；（3）采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与投票机制建立蒲黄炭炮制品鉴别模型。本发明首次采用基于卷积神经网络与投票机制的近红外分析方法对蒲黄炭炮制品质进行客观，快速，高效识别，为市场蒲黄炭炮制品的质量监管提供科学依据。
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公开(公告)号：CN114580511B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210176964.6
申请日：2022-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像亮度信息和投票机制的硫熏干姜鉴定方法，它包括以下步骤：(1)样品制备和图像数据采集；(2)提取图像特征；(3)分别使用采用支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)与随机森林算法(RF)建立硫熏干姜鉴别模型；(4)根据三种模型的结果，建立一套基于投票机制的识别模型。本发明首次采用基于图像亮度信息与投票机制的硫熏干姜鉴别方法，能够准确预测干姜硫熏程度，具有快速无损、识别准确率高以及稳定性强的优势。
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公开(公告)号：CN114580511A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210176964.6
申请日：2022-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于图像亮度信息和投票机制的硫熏干姜鉴定方法，它包括以下步骤：(1)样品制备和图像数据采集；(2)提取图像特征；(3)分别使用采用支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)与随机森林算法(RF)建立硫熏干姜鉴别模型；(4)根据三种模型的结果，建立一套基于投票机制的识别模型。本发明首次采用基于图像亮度信息与投票机制的硫熏干姜鉴别方法，能够准确预测干姜硫熏程度，具有快速无损、识别准确率高以及稳定性强的优势。
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公开(公告)号：CN118794921A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410794653.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G01N21/359 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/2415 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种干姜近红外多指标质量检测方法，包括以下步骤：(1)样品采集；(2)采集样本的近红外光谱数据；(3)采集样本中的6‑姜酚、8‑姜酚、10‑姜酚、6‑姜烯酚和姜酮的含量数据；(4)对光谱数据进行预处理；(5)采用遗传算法(Genetic Algorithm，GA)与偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression，PLSR)建立干姜近红外多指标定量分析模型。本发明首创性地对遗传算法进行了改进，并将其应用于干姜多指标质量检测，有效地提升了干姜多指标的检测精度，实现对干姜质量进行快速，高效的综合评价，为中药市场干姜质量的检测提供一定的科学依据与借鉴意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113030008A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110212125.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G01N21/359 , G01N1/28
Abstract: 本发明公开了一种蒲黄炭炮制品的近红外在线质量检测方法，包括以下步骤：（1）样品制备和采集样本的近红外光谱数据；(2)对光谱数据进行预处理；（3）采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与投票机制建立蒲黄炭炮制品鉴别模型。本发明首次采用基于卷积神经网络与投票机制的近红外分析方法对蒲黄炭炮制品质进行客观，快速，高效识别，为市场蒲黄炭炮制品的质量监管提供科学依据。
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公开(公告)号：CN110278595A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910406431.0
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京中医药大学
IPC: H04W40/10 , H04L12/715 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种中医可穿戴设备网络的数据汇聚方法，所述中医可穿戴设备网络包括区域内的所有可穿戴节点和观测平台，可穿戴节点之间、观测平台之间、可穿戴节点与观测平台均能够进行数据传输；对所有可穿戴节点进行分簇，在每个簇的内部，根据可穿戴节点的地理位置和剩余能量选择一个可穿戴节点作为簇头节点，簇头节点汇聚本簇内其他可穿戴节点采集的数据，并将汇聚的数据发送至观测平台。本发明方法，通过使簇头节点分布均匀，簇集规模适中，将设备节点所采集的数据按照高效成簇的方式传输，有效地降低了能耗并延长了网络生存周期。
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公开(公告)号：CN118470710A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410688532.2
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/20 , G06V10/32 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于深度元学习的硫熏干姜识别方法，涉及药材检测技术领域，对深度学习模型进行了改进，结合了元学习的方法后成功开发了一个适用于多源图像数据的硫熏干姜质量监测模型；属于药材检测技术领域它包括以下步骤：样品的制备和图像数据的采集；图像预处理；于深度元学习的模型训练；本发明能够有效地监测不同设备来源的干姜图像中的硫熏程度，具有高泛化能力和高准确率，其识别准确率超过90％，足以满足实际应用的需求；本发明通过创建一个适用于多种图像来源的硫熏质量监测模型，提升模型的泛化能力和准确率，使其能够在实际应用中适配更多类型的手机。
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公开(公告)号：CN115661663A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211406423.4
申请日：2022-11-10
Applicant: 南京中医药大学 , 江苏省未来网络创新研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于Hu不变矩和Gabor变换的枸杞子产地识别方法，它包括以下步骤：(1)样品制备和图像数据采集；(2)图像的裁割；(3)将RGB图像转换成灰度图与HSI色彩空间图像；(4)提取图像Hu不变矩特征与Gabor变换后的均值、对比度和熵作为特征；(5)采用支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)算法建立枸杞子产地识别模型。本发明首次采用基于Hu不变矩和Gabor变换的机器学习方法对单个枸杞子图像进行产地识别。该方法能够准确预测识别单个枸杞子的产地信息，具有低成本、识别速度快、识别准确度高、对样本不产生损害的优点。
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公开(公告)号：CN113011467A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110212396.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像结构纹理信息的当归药材产地识别方法，它包括以下步骤：(1)样品制备和图像数据采集；(2)提取图像特征；(3)采用机器学习方法支持向量机(SVM)建立当归产地预测模型。本发明首次采用基于图像结构纹理信息与SVM的当归药材产地识别方法，能够准确预测对当归的产地进行预测，具有快速无损、识别准确率高以及稳定性强的优势。
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