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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109670508A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811569320.3
申请日：2018-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对称式密集连接全卷积网络的云图分割网络及其方法，首先利用对称式密集连接全卷积网络的对称式密集卷积网络层对云图的深层与浅层特征进行特融合，然后对称式密集连接全卷积网络的全卷积层利用融合后的特征信息将云图分为云与非云区域。本发明比传统卫星云图分割方法准确率更高、鲁棒性更强、无需对云图进行复杂的特征工程，并且相同硬件条件下样本测试时间也比大多数方法快很多。
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公开(公告)号：CN108090836A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810094531.X
申请日：2018-01-30
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06Q40/06 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及基于加权密集连接卷积神经网络深度学习的股票投资方法，该方法利用加权密集连接卷积对输入的股票数据特征提取，通过跨层连接以及对不同层的特征图赋予不同初始权值在训练过程中动态调整权值，从而更加有效地利用特征图并提高网络中所有层之间的信息流，在一定程度上减少层数过深导致训练过程中的梯度消失结果收敛困难的问题。通过加权密集连接卷积网络输出的Q值来选择合适的股票买卖动作，从而获得相应的奖励值，并将奖励值、状态存储在经验池之中，训练时从经验池随机批量采样，加权密集连接卷积神经网络对Q-Learning算法的Q值函数进行逼近。本发明则通过直接学习股票市场的环境因素，直接给出买卖决策。
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公开(公告)号：CN109242400A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811301701.3
申请日：2018-11-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积门控循环神经网络的物流单号识别方法，首先使用opencv对原始图像进行预处理，通过对快递单图像的版面分析，釆用图像模板匹配定位的方法精确切分出单据图像中的有效信息块，然后基于多切分策略的字符分割法把客户的有效信息切分成单个字符，最后将这些字符有序的输入神经网络得出单据识别信息。本发明把图像预处理、版面分析、文本提取、字符分割、特征提取与汉字分类器识别等相关技术进行有效整合，并采用了后处理方法对识别结果进行校准，最终实现了基于卷积门控循环神经网络的快递单据识别系统。
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公开(公告)号：CN108846474A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810490440.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明基于多维密集连接卷积神经网络的卫星云图云量计算方法，包括如下步骤：步骤1）多维密集连接神经网络模型结构的训练：通过已标注的样本，对该多维密集连接神经网络进行学习，得到最优的模型参数；网络模型的输出层采用监督学习的方式实现云的分类学习；步骤2）卫星图片云分类：将卫星图片分成每个像素大小为的小块，作为神经网络的输入数据，并得到整个神经网络的输出，通过输出值进行最终分类，根据输出的最大值判定云的种类；步骤3）卫星图片云量计算：根据步骤2）中云的种类，采用空间相关方法计算云图上的总云量。有益效果：很好地提取云图特征，提高多光谱云图检测的准确率，并且相对于其它模型，泛化能力也有比较大的提升。
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公开(公告)号：CN208256102U
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201821006785.3
申请日：2018-06-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本实用新型的多线程的智能公交系统，包括：站牌终端机、车载终端机以及公交调度中心，车载终端与站牌终端通过蓝牙通信连接，所述站牌终端机、车载终端机分别与公交调度中心通信连接，所述车载终端机包括第一通讯模块、第一处理器、GPS模块以及RFID模块，所述第一处理器通过第一通信模块与公交调度中心通信连接，并分别与GPS模块、RFID模块通信连接；所述站牌终端机包括第二通信模块、第二处理器、显示屏以及RFID阅读器,所述第二处理器通过第二通信模块与公交调度中心通信连接，并分别与显示屏、RFID阅读器通信连接。有益效果：方便调度中心进行车辆的调度，监控车辆的行为又能提高乘客的出行体验，并且相较于传统的方式，该系统可以有效缓解城市的交通压力。
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