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公开(公告)号：CN108388869A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810166510.4
申请日：2018-02-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重流形的手写数据分类方法及系统，该方法包括：获取高维数据集；分别计算高维数据集中任意两个数据点之间的相似度，获取高维数据集对应的相似矩阵；根据相似矩阵，构建高维数据集对应的目标拉普拉斯矩阵；将目标拉普拉斯矩阵的前第一预设数量的特征向量聚入到第二预设数量的类别内，获取高维数据集的分类结果；本发明通过获取高维数据集对应的相似矩阵，获得高维数据的底层低维映射流形结构，可以构建同时考虑高维数据的高维结构和底层低维映射结构的拉普拉斯矩阵，利用目标拉普拉斯矩阵对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，从而对得到的特征值进行聚类，得到高维数据集的聚类结果，尽可能多地保留了高维数据的原始结构。
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公开(公告)号：CN107067023A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710017368.2
申请日：2017-01-10
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本申请公开一种故障诊断方法和装置。本发明将特征选择与支持向量机相结合，利用特征之间的差异性，选出与该故障相关的特征，差异越大，代表该特征与正常情况下有了很大的偏离，说明该特征可能是造成故障的一个重要原因，从而减少无用特征对分类结果的影响，本发明可较为容易选择出与故障相关的重要特征，提高了故障诊断的精度。
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公开(公告)号：CN106651574A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611264984.X
申请日：2016-12-30
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06Q40/025 , G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种个人信用评估方法及装置，其中该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括具有信用标签及多个信用属性的训练样本，信用标签为对对应训练样本的信用进行评估得到的标签；选取出分类效果最好的信用属性作为最优信用属性并组成对应的最优信用属性集，将每个训练样本中包含的最优信用属性集之外的信用属性去掉，得到对应的最优训练样本集；采用支持向量机对最优训练样本集建模，得到支持向量机分类模型；获取未知信用标签且仅具有最优信用属性的待测样本并作为支持向量机分类模型的输入，得到待测样本的信用标签。由此，避免了现有技术中因为专家的主观性及随机性导致分类精度较低的问题，且具有较高的分类精度。
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公开(公告)号：CN106556880A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201611034887.1
申请日：2016-11-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ZigBee的通用气象监测传感器节点，所述通用气象监测传感器节点负责采集监测区域的温度、湿度、风速、风向、光照、雨量、气压七种气象要素数据，执行数据采样、处理和无线收发，实现采样数据的双缓冲区机制和本地存储机制，增强气象数据的实时性和可靠性。本发明的通用气象监测传感器节点在结构方面的改进在于采用了传感器与传感器采样电路分离的结构，有助于传感器节点的维护和功能的扩展。同时复用所述需要监测气象要素的所有传感器信号并统一传感器接口，缩小了传感器布线的布板面积，提高了传感器兼容性和信号集成度。
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公开(公告)号：CN105955305A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610531881.9
申请日：2016-07-07
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种四轴无人机，包括机架、电机、螺旋桨、电池以及飞行控制板，所述飞行控制板包括：姿态传感器组，用于检测四轴无人机的姿态数据；电源电路，将电池提供的电源按照飞行控制板上各个模块的不同需求加以分配；电机驱动电路，用于驱动电机转动；主控MCU，包括控制器及无线收发器，用于将从姿态传感器组得到的姿态数据转换为四轴无人机的实际姿态及位置信息，并配合无线收发器发送来的遥控信息，通过电机驱动电路对四轴无人机的四个电机转速进行控制；电池电量检测模块，位于电池及主控MCU之间。本发明主控MCU将控制器及无线收发器集成在了单芯片内，不仅提高了飞行控制板的集成度，节省了PCB空间，还提升了系统的稳定性与鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612294A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310416999.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 苏州大学 , 苏州德龙激光股份有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于两阶段YOLO的超大图像目标检测方法，包括以预设模板图像为待检测超大图像的待识别目标；根据待识别目标与划分单元之间的尺寸比例关系，为待检测超大图像预设划分单元尺寸；基于预设划分单元尺寸对待检测超大图像进行划分，获取多个划分单元；在以划分单元左上角为原点的局部坐标系中，基于YOLO目标检测算法对划分单元进行第一阶段目标检测，获取候选目标局部坐标；在所有划分单元中获取候选目标，将所有候选目标的局部坐标转换为在待检测超大图像中的全局坐标，去除重复的候选目标；对去重后剩余的候选目标，在预设尺寸的邻域检测区域内，进行第二阶段目标检测，获取识别出目标的全局坐标，完成待检测超大图像的目标检测。
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公开(公告)号：CN108805054B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810529645.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像分类方法、系统、设备及计算机存储介质，其中该方法包括：获取人脸数据样本集；基于预设的二次规划公式及其约束条件求解人脸数据样本集对应的稀疏系数和偏移量，以基于稀疏系数和偏移量对人脸数据样本集进行分类；其中，二次规划公式及其约束条件为将目标函数转化成二次规划形式得到的公式及条件；目标函数为将传统的支持向量机的分类函数中的二范数正则参数替换为一范数正则参数，并在分类函数中增加拉普拉斯正则参数得到的函数。实验证明，本发明提供的一种人脸图像分类方法、系统、设备及计算机存储介质的分类速度快，相比于现有技术的分类效率更高。
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公开(公告)号：CN108388869B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810166510.4
申请日：2018-02-28
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重流形的手写数据分类方法及系统，该方法包括：获取高维数据集；分别计算高维数据集中任意两个数据点之间的相似度，获取高维数据集对应的相似矩阵；根据相似矩阵，构建高维数据集对应的目标拉普拉斯矩阵；将目标拉普拉斯矩阵的前第一预设数量的特征向量聚入到第二预设数量的类别内，获取高维数据集的分类结果；本发明通过获取高维数据集对应的相似矩阵，获得高维数据的底层低维映射流形结构，可以构建同时考虑高维数据的高维结构和底层低维映射结构的拉普拉斯矩阵，利用目标拉普拉斯矩阵对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，从而对得到的特征值进行聚类，得到高维数据集的聚类结果，尽可能多地保留了高维数据的原始结构。
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公开(公告)号：CN108491528B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810264981.9
申请日：2018-03-28
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F16/55 , G06F16/583 , G06K9/62 , G06T9/00
Abstract: 本申请公开了一种图像检索方法、系统及装置，包括待检索图像经由整体检索模型进行分类判断，根据整体模型的分类判断结果为待检索图像选取相应的局部检索模型，待检索图像由相应的局部检索模型进行特征分析并进行哈希编码映射，得到待检索图像的哈希编码，同时，在与局部检索模型对应的目标哈希编码库中检索与待检索图像的哈希编码相似的哈希编码，最后从中选取满足相似条件的相似哈希编码集，并在图像数据库中查找到与相似哈希编码集对应的相似图像集，完成检索；本申请预先建立进行分类判断的整体检索模型，再利用整体检索模型生成局部检索模型，提高对图像的检索准确度，并建立与局部检索模型对应的目标哈希编码库，进一步的提高检索准确度。
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公开(公告)号：CN107886090B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201711352665.9
申请日：2017-12-15
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请公开了单样本人脸识别方法、系统、设备及可读存储介质，其中，该方法包括：获取已标注的人脸图像数据，得到参考数据；通过对所述参考数据进行多尺度支持向量变换，得到所述参考数据相应的多尺度高维投影；提取所述多尺度高维投影的特征，得到所述参考数据相应的多尺度高维特征序列；利用所述多尺度高维特征序列，分别对所述参考数据和待测试数据进行反投影，得到所述参考数据和所述待测试数据相应的虚拟图像；根据所述参考数据对应的虚拟图像，计算所述待测试数据相应的虚拟图像的分类准确率，以完成对单样本的人脸识别。可见，本发明提供的单样本人脸识别方法将特征提取和样本扩充进行有机的结合，从而提高单样本人脸识别的准确率。
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