公开(公告)号：CN119723323A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411566771.7

申请日：2024-11-05

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 杨彬莹 ,  刘步实 ,  陈伯伦 ,  常恺露 ,  田轩宁 ,  单栋珏 ,  朱文婕 ,  孟宪淳

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种水稻病虫害检测方法及系统，将获取的水稻图片输入到训练好的检测模型中，得到水稻图片中水稻病虫害的类别信息和位置信息；检测模型为YOLOv8n模型，利用Optimize SPPF模块替换YOLOv8n中的SPPF模块，利用C2f‑faster模块替换YOLOv8n中的C2f模块；所述Optimize SPPF为在SPPF模块的第二个池化层后连接卷积单元，与SPPF模块的输出融合后得到Optimize SPPF模块的输出；所述C2f‑faster模块为将C2f模块的Bottleneck替换为FasterNet模块。本发明能够更大范围感知周围目标，减少计算冗余和内存访问的同时进行多尺度的特征融合，通过高性能的神经网络来捕获水稻病虫害图像中的重要信息。

公开(公告)号：CN119494827A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202411565413.4

申请日：2024-11-05

Applicant: 淮阴工学院 ,  淮安市第二人民医院

Inventor： 朱文婕 ,  万晶晶 ,  刘步实 ,  陈伯伦 ,  常恺露 ,  孟宪淳 ,  华晴烨 ,  宋子杰 ,  杨彬莹

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于DFIB和多层聚合网络的直肠息肉检测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：制作包含直肠息肉目标的图片数据集，对数据集进行标注，并将数据集划分为训练集、测试集和验证集；基于YOLOv8网络进行改进，构建直肠息肉检测模型；所述改进包括，将YOLOv8网络中的C2f模块替换为DFIB模块，用于提取感受野扩张的特征；在YOLOV8n网络颈部应用多层聚合网络，用于融合和加权不同阶段的特征；对直肠息肉检测模型进行训练，利用训练好的直肠息肉检测模型检测目标直肠息肉合；本发明的检测方法能够更全面地捕捉息肉的关键特征，提高息肉检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118608478A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410711845.5

申请日：2024-06-04

Applicant: 淮阴工学院 ,  淮安市第二人民医院

Inventor： 王珊珊 ,  陈伯伦 ,  万晶晶 ,  刘步实 ,  李哲 ,  朱文婕 ,  常恺露

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/771 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的内窥镜息肉图像检测方法，包括如下步骤：(1)对已获取到数据集命名为Polyp Dataset，对其进行预处理，得到处理后的数据集划分为四个类别；(2)搭建改进的YOLOv5模型即在颈部网络部分引入ASFF结构；(3)在特征预测头部的每个阶段引入动态卷积模块；(4)利用搭建好的模型在训练集上进行训练并在测试集上进行验证，实现对结直肠息肉的预测。

公开(公告)号：CN118038383A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410226812.1

申请日：2024-02-29

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 常恺露 ,  王凌 ,  陈伯伦 ,  刘步实 ,  朱文婕 ,  孟宪淳 ,  赵月 ,  王珊珊 ,  于翠莹

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于CSSN结构和ESPPF的危化品车辆检测方法、装置及介质，所述方法包括获取交通道路场景中包含危化品各种车辆的图片，对车辆进行标注划分；在YOLOv8的基础上引入CSSN结构和ESPPF模块构建成危化品车辆检测模型搭建模型；其中CSSN结构是将骨干网络中的特征提取模块经过多次上采样以及跨阶段链接拼接到颈部网络中，综合利用不同阶段的特征信息，形成具有丰富语义信息的特征图；ESPPF模块指优化型的快速空间金字塔池化模块，提取更加丰富的危化品车辆的特征信息，增强对不同尺度目标的检测能力；使用制作好的数据集训练模型，得到训练结果，使用最佳的训练权重完成危化品车辆的检测任务。本发明以极少的模型参数量，实现了良好的危化品车辆检测效果。

公开(公告)号：CN117788428A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311830395.3

申请日：2023-12-28

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 赵月 ,  陈伯伦 ,  刘步实 ,  王凌 ,  于翠莹 ,  常恺露 ,  朱文婕 ,  孟宪淳

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G01N21/88 ,  G01M13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv8实时轴承缺陷检测方法，包括以下步骤：(1)获取轴承缺陷数据集，划分训练集、验证集和测试集；并进行数据预处理；(2)利用通道削减网络CAN替换YOLOv8原C2f结构；利用CPPSPPF结构替换YOLOv8原SPPF结构，然后进行特征提取和特征融合；(3)使用训练集训练改进的YOLOv8模型，YOLOv8模型将输入数据映射到输出空间，产生预测结果；(4)在测试集上评估训练好的模型的性能；本发明提升了实时检测的效率。

公开(公告)号：CN117576075A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311713548.6

申请日：2023-12-13

Applicant: 淮阴工学院 ,  淮安市第二人民医院

Inventor： 王凌 ,  陈伯伦 ,  万晶晶 ,  刘步实 ,  常恺露 ,  朱文婕 ,  孟宪淳

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于CRFEM的轻量级胃肠道息肉检测方法及装置，搜集包含息肉目标的胃肠道息肉图像，对数据集进行标注划分，构成基本的数据集；设计CRFEM模块、RSPPF模块和高维特征补偿结构，搭建模型；其中CRFEM指复合感受野增强模块，能够将不同范围的感受野特征聚合，形成具有丰富语义信息的特征图；RSPPF模块指精细化的快速空间金字塔池化模块，更加适用于息肉特征的捕获；高维特征补偿结构指在模型的颈部进行更进一步的上采样和特征提取，得到更加详细息肉目标特征，提高对小息肉目标的检测能力；使用制作好的数据集训练设计的模型，得到训练结果，使用最佳的训练权重完成胃肠道息肉检测任务。本发明以极少的模型参数量，实现了良好的胃肠道息肉检测效果。

公开(公告)号：CN117541415A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311297980.1

申请日：2023-10-08

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 陈伯伦 ,  李哲 ,  刘晓娈 ,  王珊珊 ,  侯延东 ,  杭专正

IPC: G06Q50/00 ,  G06N5/01 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种融合反向影响力得分的网络传播抑制方法，适用于社交网络下影响力抑制最大化研究领域。其具体步骤为：首先采用RIS算法构建足够多的随机子图，通过在随机子图上随机采样生成节点的反向可达集，然后使用影响力追溯的方法从外向内找到关键节点，通过采样模拟负影响力节点传播，寻找对负影响力节点起关键作用的节点，作为候选节点，最后使用基于流式算法的最大覆盖方法寻找k个覆盖最多反向可达集的节点，作为抑制节点集合。与现有技术相比，本发明所提出的方法可以更好的抑制网络中负影响力的传播，同时保持了正影响力的传播，是一种比较优秀的影响力抑制最大化算法。

公开(公告)号：CN117409366A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311377861.7

申请日：2023-10-23

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 刘步实 ,  王凌 ,  陈伯伦 ,  赵月 ,  于翠莹 ,  李哲 ,  刘晓娈 ,  王珊珊 ,  于东辉

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/90

Abstract: 本发明公开了一种基于LRC2f和小目标特征聚合的烟火检测方法及装置，制作不同场景下包含火焰及烟雾目标的图片数据集，对数据集进行标注，并进行划分；将特征增强策略、LRC2f模块和小目标特征聚合结构集成到YOLOv8n中；其中特征增强策略指对输入图像属性进行调整，使得火焰和烟雾目标特征更加显著；LRC2f模块指轻量级感受野扩张的特征提取模块，在轻量化的同时更大范围感知周围目标；小目标特征聚合网络指将浅层网络中大尺寸特征图映射到模型的颈部，更好地捕捉小的火焰及烟雾目标；使用训练集和测试集共同训练搭建好的模型，得到训练结果；使用训练结果检测不同场景下的烟雾及火焰目标。不呢发明显著减少模型参数，实现良好的烟火检测效果。

公开(公告)号：CN116863227A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310834688.2

申请日：2023-07-07

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 陈伯伦 ,  朱鹏程 ,  刘步实 ,  许雪 ,  戚梓凡 ,  赵月 ,  于翠莹 ,  于永涛

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/25

Abstract: 本专利公开了一种基于改进YOLOv5的危化品车辆检测方法，具体步骤为：首先通过道路的监控采集危化品车辆图像，使用Labelme对图像进行标注，并将标签格式转换成yolo格式；然后对图像数据集进行预处理；对YOLOv5模型进行改进，在模型的backbone网络以及neck结构中添加注意力机制，将neck结构改进为跨层的路径聚合网络，并更换空间金字塔池化层为S‑ASPP结构；设计一种上下文特征增强网络来增强对小目标的检测，并用特征细化来过滤噪声特征；采用SIoU损失代替原本的CIoU损失；将训练集输入改进后的YOLOv5算法模型中对模型进行训练并测试结果。与现有技术相比，本发明能够较好的识别并定位出危化品车辆，并在进度上获得了较大的提升。

公开(公告)号：CN114285538B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202111315555.1

申请日：2021-11-08

Applicant: 淮阴工学院

Inventor： 单劲松 ,  赵建洋 ,  孙成富 ,  陈伯伦 ,  金春花 ,  谢乾 ,  朱效齐 ,  邓蛟

IPC: H04L5/00 ,  H04L67/1095 ,  H04L9/40 ,  H04L67/00 ,  H04L67/60

Abstract: 本发明涉及测量及故障检测技术领域，公开了一种面向电网广域测量的云边协同弹性可扩展方法，先定义一种云边协同协议，其为基于TCP协议的应用层协议，包括：云边协同协议的数据报文结构和云边协同通信时序规范；定义云端和边端核心服务接口，其为核心算法程序定义上层用户可调用的通用接口，包括：服务接口和服务的注册；在云端和边端核心服务基础上，利用服务重构方法对其进一步软件重构，形成新的应用层服务，实现云边服务的扩展定义。与现有技术相比，本发明解决现有电网广域测量方法不具有可扩展性，无法满足上层应用的个性订制需求，能够快速构建上层应用。