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公开(公告)号：CN110097171A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910532786.4
申请日：2019-06-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于蝎子微振动定位机理的活动轨迹定位方法及系统，所述方法包括以下步骤：建立仿蝎子感觉神经元的一级神经元模型，将传感器接收到的振动信号转换为脉冲信号；建立仿蝎子突触的可塑性突触模型，根据脉冲信号得到突触电导；建立二级神经元模型，根据突触电导发射二级神经元脉冲估计振源方位。本发明模仿蝎子精准定位猎物，这一生物功能的定位技术。利用脉冲神经网络将到达不同接收器的振动信号进行联合编码，通过建立神经元之间的突触连接，实现神经元之间的信息传递，从而得到振源信号的方位信息。
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公开(公告)号：CN106055928B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201610361015.X
申请日：2016-05-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F19/24
Abstract: 一种宏基因组重叠群的分类方法，属于生物信息学分析技术领域。本发明的目的是针对宏基因组重叠群的不平衡特性，提出了一种利用改进的模糊c均值算法进行重叠群分类的方法。本发明的步骤是：设c个物种的平均覆盖率，则根据宏基因组物种个数确定公式，利用改进的模糊c均值算法进行宏基因组重叠群分类。本发明所使用的改进的模糊c均值算法是在分析了传统的模糊c均值算法对于不平衡数据集较差的性能的根本原因的基础上，提出的改进算法。改进的模糊c均值算法能够有效地改善传统方法对于不平衡数据集效果不理想的缺点，将其应用到重叠群分类中可以极大地提高分类精度，为后续的宏基因组分析提供良好的基础。
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公开(公告)号：CN105607041A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510604959.0
申请日：2015-09-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S5/18
CPC classification number: G01S5/18
Abstract: 一种基于仿生沙蝎定位功能的脉冲定位模型，属于信息处理技术领域。本发明的目的是在非视觉情况下进行定位，利用基质传递的振动信号对目标进行定位的基于仿生沙蝎定位功能的脉冲定位模型。本发明的步骤是：①定义传感器位置，②神经元建模，③设定8个神经元模型的相互作用，④利用神经元的兴奋性定位。本发明仿生沙蝎触觉定位猎物的功能，利用振动传感器代替沙蝎的机械感觉接收器BBCS接收振动信号，并按照BCSS的排列方式进行组合，然后通过神经网络内部的相互作用，神经元对振动信号进行评价，从而进行定位。本发明仿生沙蝎的振动定位减少了所处理信号的信息量，减少运算量从而缩短定位的时间。
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公开(公告)号：CN112819095B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110216657.1
申请日：2021-02-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种特征点匹配方法、装置、智能终端及计算机可读存储介质，其中，上述特征点匹配方法包括：获取模板图像和待匹配图像；基于上述模板图像和上述待匹配图像，通过特征点提取算法提取特征点；通过特征点匹配算法对上述特征点进行匹配，获取匹配点对，其中，每个上述匹配点对包括一个模板特征点和一个待匹配特征点；基于上述匹配点对对应的目标夹角差以及预设的容错夹角差阈值对上述匹配点对进行筛选，消除误匹配点对，获取目标匹配点对；输出上述目标匹配点对。本发明方案有利于提升特征点匹配的精度。
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公开(公告)号：CN110530508A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910829850.5
申请日：2019-09-03
Applicant: 吉林大学
IPC: G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种检测微振动传感装置性能的方法及系统，所述方法包括：通过图像放大单元采集微振动产生单元和微振动传感装置的图像；根据微振动产生单元和微振动传感装置的图像调整微振动产生单元和微振动传感装置的接触状态；控制微振动产生单元产生微振动，并检测微振动传感装置的感知性能。本发明根据图像放大单元获取到的微振动产生单元和微振动传感装置的图像，精确调节微振动产生单元和微振动传感装置的接触状态，更加准确地检测微振动传感装置的感知性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109342998A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811488576.1
申请日：2018-12-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于仿生学的位置指纹室内定位系统及方法，通过将加速度传感器模块中采集的踏步信号传输到上位机；所述上位机接收所述踏步信号，构建所述踏步信号所对应的脉冲指纹特征向量，并将构建出的脉冲指纹特征向量与预先建立的脉冲指纹特征数据库中保存的指纹特征向量相匹配，利用WKNN算法实现用户位置定位。本发明仿生蝎子的振源定位机理，将脉冲数作为指纹特征，由于该指纹特征是将位置信息经过仿蝎子神经系统处理后得到，是比RSS能以更细粒度表征信号特性的一种指标，所以更能清晰地描述目标位置的信息，实现更准确的用户位置定位。
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公开(公告)号：CN108154135A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201810033950.2
申请日：2018-01-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开一种手指中线提取方法，属于生物特征识别领域。本发明的步骤是对采集到的手形图像进行二值化与轮廓提取；通过相对距离法进行指尖点、指根点检测，并利用指尖点、指根点对四指手指轮廓进行截取；对四指轮廓使用基于距离的平面区域划分方法提取特征点；根据中线特征：a.手指中线位于手指轮廓的中间位置，必位于手指轮廓内；b.中线上的点与两侧的手指轮廓点的夹角必定大于90度；对中线附近区域特征点进行直线拟合得到手指中线。本发明提出的手指中线提取方法不需要依赖指尖点和指根点，可以有效避免指尖点定位不准确、指根点附近存在干扰点导致中线提取不准确的问题。
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公开(公告)号：CN107729883A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201711175045.2
申请日：2017-11-22
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06K9/00885 , G06K9/3233 , G06K9/4671 , G06K2009/00932 , G06T7/66
Abstract: 本发明公开一种静脉图像感兴趣区域提取方法，属于生物特征识别领域。本发明的步骤是使用红外摄像头采集静脉图像；提取手形轮廓并找到轮廓内的最大内切圆(圆心和半径)，最大内切圆对应的静脉图像区域即是提取的感兴趣区域；根据点到直线(圆心与手腕中心点的连线)距离找出在最大内切圆圆心与手腕中心点之间的顶点，拟合出手部中线；计算中线的斜率，得出中线与竖直方向夹角，根据夹角，旋转静脉图像，使手部中线处于竖直方向；此时最大内切圆中的静脉图像就是提取并矫正过的感兴趣区域图像。本发明对于无法检测手指关节点，或者手掌边线区域的曲率过大，使用一条直线拟合不合适的情况，可以有效的提取感兴趣区域。
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公开(公告)号：CN106055928A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610361015.X
申请日：2016-05-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F19/24
CPC classification number: G06F19/24
Abstract: 一种宏基因组重叠群的分类方法，属于生物信息学分析技术领域。本发明的目的是针对宏基因组重叠群的不平衡特性，提出了一种利用改进的模糊c均值算法进行重叠群分类的方法。本发明的步骤是：设c个物种的平均覆盖率，则根据宏基因组物种个数确定公式，利用改进的模糊c均值算法进行宏基因组重叠群分类。本发明所使用的改进的模糊c均值算法是在分析了传统的模糊c均值算法对于不平衡数据集较差的性能的根本原因的基础上，提出的改进算法。改进的模糊c均值算法能够有效地改善传统方法对于不平衡数据集效果不理想的缺点，将其应用到重叠群分类中可以极大地提高分类精度，为后续的宏基因组分析提供良好的基础。
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公开(公告)号：CN110032936B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910174735.9
申请日：2019-03-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种无参数手背静脉最大圆形区域提取方法，属于生物特征识别技术领域。本发明的目的是针对手背最大圆形区域进行方向矫正的方法，从而对手背区域的最大圆形区域提取与矫正的无参数手背静脉最大圆形区域提取方法。本发明的步骤是：①使用条件随机场图像分割算法对手背静脉图像进行二值化处理；②利用MATLAB函数delaunay和triangulation计算坐标序列的Delaunay三角剖分；③找到最大的半径及对应的圆心坐标，得到手背最大圆形区域图像Cmax；④选取小拇指附近的轮廓点，并计算与圆心之间的距离，即为小拇指处的顶点；⑤计算OA方向与水平方向的夹角。本发明的优点是：本发明的最大圆形提取方法不需要进行参数且时间复杂度低；本发明给出一种圆形区域方向矫正的方法。
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