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公开(公告)号：CN107145908B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201710317066.7
申请日：2017-05-08
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于R‑FCN的小目标检测方法，涉及图像处理领域，该方法包括：将待测图像导入卷积网络，按照从M个网络层的最顶层至最底层的顺序以及按照从M个网络层的最底层至最顶层的顺序通过M个网络层依次对待测图像进行特征提取，生成尺度不同的特征映射图，选取N层特征映射图导入RPN进行前后景分类，确定前景区域的坐标，将前景区域的坐标对应的特征映射块处理为特征向量；将各个特征向量输入分类器中进行二次分类，检测特征向量所属的类别是否对应待检测的小目标并输出检测结果，本发明采用top‑down特征金字塔和down‑top特征金字塔相结合的方式，在不同尺度的特征映射图上进行小目标检测，可以减少对小目标的漏报，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN110110687A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910401961.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色信息和三维轮廓信息的树上水果自动识别方法，涉及机器视觉技术领域，该方法利用三维点云数据的颜色信息去除背景得到果实区域的水果点云数据，通过融合距离差异和颜色差异的欧式聚类算法聚类为点云团，在三维空间，利用距离信息和水果的三维轮廓信息实现对点云团中每个水果的逐一分割，可以提高水果识别的准确性，降低水果检测过程中的漏检率。
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公开(公告)号：CN105219746B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201510663078.6
申请日：2015-10-14
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种受β‑环糊精抑制减弱的环糊精葡萄糖基转移酶突变体，属于基因工程和酶工程领域。本发明采用定点突变方法提供了降低来源于Bacillus circulans STB01的β‑CGT酶β‑环糊精抑制作用的突变方案，获得突变体L600Y、L600E和L600R。相比于野生CGT酶，β‑环糊精对突变体的β‑环化活力抑制明显减弱，更适合环糊精的工业化生产。
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公开(公告)号：CN108362652A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810173946.6
申请日：2018-03-02
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于证据理论的物体新鲜度无损检测方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：选取待检测物体的N个新鲜度不同的检测样本，对于每个检测样本，确定新鲜度等级并获取高光谱图像，通过高光谱图像确定特征参数，采用至少两种不同的算法对N个检测样本的特征参数进行特征融合从而得到至少两个预测模型，基于证据理论对至少两个预测模型进行融合得到对样本的新鲜度等级的融合预测模型，利用融合预测模型对待检测物体进行新鲜度无损检测；该方法可以克服单模型泛化能力不高、精度低的缺点，可以提高物体新鲜度的预测精度，操作简单、快速有效，并具有较高的鲁棒性和模型泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108333170A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810285618.5
申请日：2018-03-27
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/71
Abstract: 本发明提供一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法，属于光谱分析领域。该方法通过LIBS设备对含不同铅浓度的茶叶进行初步分析，对照美国标准原子谱线库确定405.78nm处具有铅元素的谱线；然后将LIBS光谱信号数据置于随机共振双稳态系统中，建立随机共振系统方程；随后采用蚁群算法对参数进行优化，采用四阶龙格-库塔算法对优化后的随机共振系统方程进行数值仿真，并使用Voigt函数对光谱进行拟合，获取随机共振放大后的信号谱线；最后构建茶叶中铅浓度与信号谱线之间的定标曲线，从而实现实际茶叶样品中铅元素的定量分析。本发明具有判别准确度高，简单快速等优点，为茶叶重金属含量分析提供一种参考方法。
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公开(公告)号：CN108256496A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810101101.6
申请日：2018-02-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种基于视频的堆场烟雾检测方法，属于烟雾检测领域。本发明技术方案为：a、利用工具将烟雾视频转为图像序列，并绘制烟雾的光流场图像；b、利用深度卷积神经网络获取烟雾图像的高层抽象特征以及完成烟雾光流场图像的检测，并通过迭代训练优化模型参数，根据损失函数评价迭代模型，选择最优的单层网络；c、在单层网络参数的基础上通过叠加网络的形式增加网络深度，再次通过迭代训练优化模型参数，根据损失函数选择最优的叠加网络。本发明通过深度卷积神经网络对烟雾图像进行有效的静态、动态特征提取，其能够实现视频监控下的烟雾实时检测，检测精度高，操作简单，并具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106203452A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610565168.6
申请日：2016-07-18
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06K9/4652 , G06K9/6234 , G06K2009/4657 , G06K2209/17
Abstract: 本发明涉及一种基于多线性判别分析的玉米种子高光谱图像多特征转换方法，其特征是，包括：a、利用高光谱图像采集系统采集并获取玉米种子的高光谱图像；b、利用阈值分割获取玉米种子的轮廓曲线，求取轮廓下玉米种子的光谱均值特征和纹理特征，并进行特征联合得到玉米种子的特征参数X；c、基于MLDA算法对特征参数X进行特征转换(特征提取和波段选择)；d、建立预测模型，获得该特征转换方法的评价结果。本发明通过对玉米种子高光谱图像进行特征转换，其能够实现多特征条件下的特征转换，操作简单，快速有效，并具有较高鲁棒性等优点。
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公开(公告)号：CN105372203A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510742702.1
申请日：2015-11-04
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/25 , G01N21/31
CPC classification number: G01N21/359 , G01N21/25 , G01N21/31
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器融合的新鲜苹果损伤敏感度无损检测方法。该方法包括：a、用可视/近红外光谱系统采集苹果的光谱，提取光谱数据矩阵；b、用高光谱图像系统采集相同苹果的图像，利用广义高斯函数获得特征参数矩阵；c、用光谱数据矩阵和特征参数矩阵，构建特征融合矩阵；d、用破坏性仪器采集苹果样本的损伤敏感度指标；e、用最小二乘支持向量机构建苹果损伤敏感度的评价预估模型；f、采集可视/近红外光谱和高光谱图像，并输入到评价预估模型中，获得苹果损伤敏感度的评价结果。本发明通过可视/近红外光谱系统和高光谱图像系统多传感器融合及评价预估模型获得新鲜苹果的损伤敏感度评价结果；操作简单，实时性好，可靠性高。
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公开(公告)号：CN105224960A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510741678.X
申请日：2015-11-04
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06K9/627
Abstract: 本发明公开了基于聚类算法的玉米种子高光谱图像分类识别模型更新方法，包括：基于采集所有待识别玉米种子在N个波段下的N个高光谱图像，计算感兴趣区域内的光谱均值特征，作为特征参数，依次输入数据，计算待识别玉米种子与检测模型的匹配性；判断匹配性，若匹配不成功，则通过化学分析测试，获得待识别玉米种子的类别，利用获得的待识别种子特征参数及其真实类别，更新训练集；在完成所有待识别玉米种子的匹配性判断后,利用新的训练集来建立新的最小二乘支持向量机检测模型fLS-SVM,用fLS-SVM来识别更新后的待识别样本集。本发明提供了一种基于聚类算法的玉米种子高光谱图像分类识别模型更新方法，能够实现高光谱图像分类模型的更新，效果好，且可靠性高。
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