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公开(公告)号：CN110390386B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910572594.6
申请日：2019-06-28
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于输入变化微分的灵敏长短期记忆方法，为了提高传统的LSTM神经网络对短时间信息的反应能力，增加了增加了信息敏感能力的长短期记忆网络的一个神经单元，能够很好的增加其对于短时间信息的反应能力，提高其应用的实时性，进而能够进行更完善的实时分析，进一步分析微动作等内容，提高了应用价值。
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公开(公告)号：CN107480597B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710585099.X
申请日：2017-07-18
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络模型的机器人避障方法。当机器人上的红外感应器感应到前方存在障碍物时，机器人上的图像采集器采集前方图像，并将采集到的图像进行二值化处理；将二值图像进行傅里叶变换，得到频谱图，将频率信号作为神经网络模型的外部输入信号；当外部输入信号输入神经网络模型，左、右兴奋性神经元集群相互竞争，仅二者之一能够在外部刺激输入和内部抑制作用下通过增加自身的活性到达阈值发生脉冲而赢得竞争，而其他集群最终被抑制，最终产生一个向左或向右偏转的偏转信号，机器人根据该偏转信号向不存在障碍物的一侧偏转，从而实现避障。本发明克服了现有技术存在的缺陷，使机器人能够更加自主地在环境中高速度、高效率地避障。
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公开(公告)号：CN109171703A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811009125.5
申请日：2018-08-31
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： A61B5/0402 , A61B5/00 , A61B5/0205
CPC分类号： A61B5/0402 , A61B5/02 , A61B5/0205 , A61B5/021 , A61B5/04012 , A61B5/08 , A61B5/6802 , A61B5/7203 , A61B5/725 , A61B5/7271
摘要： 本发明公开一种基于可穿戴式体感网的心电信号的获取与处理方法，本发明将导联电极组与四种生理信号传感器部署在对应的人体各个表面，通过采集导联电极组信号与四种生理信号建立MAR模型并根据赤池准则和Arfit预测器，恢复脱落的心电信号；然后将恢复后的心电信号作为输入，根据导联电极组的三轴运动强度与电极移位伪差噪声强度，选择导联；再次，将所选择的导联电极信号作为主导联电极信号输入，并识别出QRS复合波的起止点；本发明在病人各种运动情境下，能够准确有效的恢复ECG信号和识别QRS复合波，从而提高系统的鲁棒性和效率。
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公开(公告)号：CN107529647A
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201611107944.4
申请日：2016-12-02
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明涉及一种基于多层无监督稀疏学习网络的云图云量计算方法，首先利用前向逐层稀疏自动编码机对图片进行无监督的逐层特征编码得到高阶语义信息，然后利用高阶语义信息将云图分为厚云、薄云及晴空，最后利用“空间相关法”计算云图中的总云量。本发明比传统卫星云图云量计算的准确度高，并且相同硬件条件下样本训练的时间和云量计算的时间得到很大的缩减。
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公开(公告)号：CN107480597A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710585099.X
申请日：2017-07-18
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络模型的机器人避障方法。当机器人上的红外感应器感应到前方存在障碍物时，机器人上的图像采集器采集前方图像，并将采集到的图像进行二值化处理；将二值图像进行傅里叶变换，得到频谱图，将频率信号作为神经网络模型的外部输入信号；当外部输入信号输入神经网络模型，左、右兴奋性神经元集群相互竞争，仅二者之一能够在外部刺激输入和内部抑制作用下通过增加自身的活性到达阈值发生脉冲而赢得竞争，而其他集群最终被抑制，最终产生一个向左或向右偏转的偏转信号，机器人根据该偏转信号向不存在障碍物的一侧偏转，从而实现避障。本发明克服了现有技术存在的缺陷，使机器人能够更加自主地在环境中高速度、高效率地避障。
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公开(公告)号：CN103699902A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310721619.7
申请日：2013-12-24
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开一种地基可见光云图的分类方法，包括以下几个步骤：步骤一：对于地基可见光云图进行图像预处理，得到标准云图，然后从中随机选取若干图像作为训练样本，其余作为测试样本，且训练样本的数量大于测试样本；步骤二：提取所述标准云图的全局特征，包括纹理特征和颜色特征，纹理特征包括灰度共生矩阵和Tamura特征；步骤三：基于SIFT特征描述子建立词袋模型，提取所述标准云图的局部特征；步骤四：将步骤二得到的全局特征向量和步骤三得到的局部特征向量进行线性融合，对训练样本建立极限学习机模型得到云图分类器；步骤五：使用云图分类器对测试样本进行分类，并得到最终的分类结果。此地基可见光云图的分类方法分类更准确。
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公开(公告)号：CN102967305A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210418160.9
申请日：2012-10-26
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于大小回字标志物的多旋翼无人机位姿获取方法，首先根据无人机与标志物的相对高度来确定目标标志物，所述标志物为外边长长度为10倍关系的正方形大小回字；其次根据确定的目标标志物，建立无人机CCD摄像头与目标标志物之间的关系模型；最后根据建立的模型，利用直接线性变换法获取无人机的方位角和相应时刻无人机的位置信息。该方法可以精确的获取无人机的位姿。
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公开(公告)号：CN102322800A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110145611.1
申请日：2011-05-31
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种用于汽车列车行驶过程中牵引车和挂车之间最大横向摆动量的检测方法，其特征是利用安装在牵引车和挂车底部的两个摄像头，实时采集汽车列车下方直线标志线的图像信息，运用机器视觉检测算法分别计算牵引车和挂车底部中心固连点相对于直线标志线的距离值，同时利用GPS获得列车沿直线标志线的纵向行驶速度信息，根据同一时刻牵引车和挂车相对直线标志线的距离信息计算出牵引车和挂车之间的最大横向摆动值，实现汽车列车在行驶过程中最大横向摆动量的检测。
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公开(公告)号：CN102252859A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110143729.0
申请日：2011-05-31
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种用于检测汽车列车行驶过程中牵引车和挂车之间最大横向摆动量的汽车列车直线行驶横向稳定性自动辨识系统，其特征是采用了一种基于机器视觉和GPS的汽车列车横向稳定性自动辨识方法，该方法利用安装在牵引车和挂车底部的两个摄像头，实时采集汽车列车下方直线标志线的图像信息，运用机器视觉检测算法分别计算牵引车和挂车底部固连点相对于直线标志线的距离，同时利用GPS获得列车沿直线标志线的行驶速度，根据同一时刻牵引车和挂车相对直线标志线的距离统计出牵引车和挂车之间的最大横向摆动量，该检测系统具有较高的检测精度，能够满足汽车列车最大横向摆动量实时、可靠检测和横向稳定性自动辨识的需要。
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