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公开(公告)号：CN112098362B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202010971428.6
申请日：2020-09-15
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外频谱特征的松质骨离体时间评估方法及系统，方法包括：获得若干组不同离体时间下的松质骨近红外光谱数据；对松质骨近红外光谱数据进行频域变换，进而提取松质骨近红外光谱特征；将所述松质骨近红外光谱特征S作为训练数据，构建时间评估模型：通过训练数据拟合建立多组时间‑特征方程建立起时间评估模型；获取待评估离体时间的松质骨的近红外光谱数据，提取其近红外光谱特征后输入到时间评估模型中，获取离体时间评估结果。本发明可通过对需要检测离体时间的松质骨采集近红外光谱数据，然后对所得数据进行特征提取，根据建立好的关系模型获得较为准确的松质骨离体时间，检测成本低。(56)对比文件黄平;托娅;王振原.傅里叶变换红外光谱技术在死亡时间推断中的运用.法医学杂志.2010,(第03期),第198-201页.李文灿;张萍;陈龙.核酸及蛋白质在死亡时间推断中的应用.法医学杂志.2011,(第01期),第50-53页.黄平;王世伟;白杰;柯咏;樊拴良;张平;方杰;王振原.应用FTIR光谱技术推断死亡时间.中国法医学杂志.2011,(第02期),第104-109页.赖海燕,涂建平.用于红外成像GIF的目标骨架提取算法.红外技术.2005,(第02期),第147-150页.
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公开(公告)号：CN112101459B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010971813.0
申请日：2020-09-15
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光光谱特征的动物骨质识别方法及系统，应用于动物骨骼组织检测领域，方法包括：获得不同动物的骨质近红外光谱数据；对骨质近红外光谱数据进行数据预处理，提取骨质近红外光谱特征；将所述骨质近红外光谱特征作为训练数据，构建和训练动物判别函数分类器，根据已知的动物类别对动物判别函数分类器输出的识别结果进行校验，准确率达到阈值后，动物判别函数分类器训练完成；对待识别的动物骨质进行处理，获取其骨质近红外光谱数据，并输入到动物判别函数分类器，获取识别结果。本发明建立了动物种类和骨质近红外光谱特征的关联，可通过测量骨质近红外光谱数据进而判断出所测骨质的所属来源动物种类，识别成本低。(56)对比文件Yangyang Liu 等.Investigation ofoptical reflectance from different animalvertebra along the fixation trajectory ofpedicle screw in frequency domain.《Journal of Innovative Optical HealthSciences》.2019,第13卷(第1期),2050003-1-2050003-10.Aoife C. Power.Near infraredspectroscopy, the skeleton key for boneidentification《.SPECTROSCOPY EUROPE》.2018,第30卷(第6期),19-21.
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公开(公告)号：CN113255213B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110543302.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G01R23/16 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种功率变换器复合故障辨识方法，包括：通过软件仿真平台与实际电路分别获取复合故障下的大量辅助仿真样本集和少量实际故障样本集；采用TrAdaBoost迁移算法迭代训练模型，确定辅助仿真数据集样本权重；对辅助仿真样本集进行权重降序排列，选取权重大的样本添加到实际故障样本集中，直到实际故障数据集中故障样本和正常样本平衡为止；构造二维特征矩阵作为输入，利用DCGAN模型生成实际工况中难以获取的样本，构造扩充样本集；最后采用CNN进行故障辨识。本发明利用迁移学习扩充复合故障模式下的样本数量，利用DCGAN生成实际工况下难以获取的故障样本，解决了传统机器学习在少量数据集下故障辨识精度低、稳定性差等难题。
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公开(公告)号：CN116563609A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310386561.9
申请日：2023-04-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/006 , G06T7/00 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种包装缺陷分类方法，属于计算机视觉图片处理技术领域，方法包括：获取包装的灰度图像，并对所述灰度图像进行滤波和增强；采用基于改进鲸鱼优化算法的二维最大熵值法，对经过滤波和增强的灰度图像进行阈值分割；对经过阈值分割的灰度图像进行开运算，并根据开运算结果获取包装的缺陷位置；根据所述缺陷位置，利用预构建的包装缺陷分类模型，对包装进行缺陷分类；其中，所述包装缺陷分类模型根据预获取的包装缺陷所对应的特征向量和缺陷类别，采用朴素贝叶斯分类器训练获取。该方法能够对包装进行缺陷分类，并提高分类效率和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110619337B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910831149.7
申请日：2019-09-06
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种受电弓滑板的亚像素边缘提取和识别方法，首先在列车到达固定位置时触发光电传感器使固定好的像机工作，在像机拍摄的受电弓图像中确定滑板的感兴趣区域，然后在区域中添加辅助线，利用基于部分面积作用的亚像素边缘提取算法准确定位图像边缘点，再依据滑板内部边缘线之间以及内部边缘线与外部边缘线之间的约束关系，筛选、更新目标边缘线上的点，进而确定目标边缘线。本发明排除了外部边缘线的干扰，更加适用于实际情况中更加复杂的边缘提取情况，同时增加了对边缘点的检验约束，进一步提高了边缘提取和识别的精度，并且通过上述方法获得了受电弓上、下边缘线的亚像素特征信息，对受电弓滑板磨耗的在线测量具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110161461B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910241935.1
申请日：2019-03-28
Applicant: 南京工程学院
IPC: G01S5/30
Abstract: 本发明公开了一种水下传感网络节点自定位方法。本方法先设计出水面信标建模并利用事件触发机制提高其定位精度。在对水下锚节点建模后，进行分阶段定位算法，首先对能够得到四个及以上的信标间距离的水下锚节点定位，再利用已定位的锚节点信息对未定位锚节点定位，直至所有锚节点完成定位。最后为了定位更为精准，运用粒子群优化算法对位置进行进一步优化，并设计水下锚节点事件触发机制来提高实用性。
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公开(公告)号：CN112991176B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110300585.9
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于最佳缝合线的全景图像拼接方法，属于计算机视觉领域，包括：利用特征匹配算法对具有空间重合区域的待拼接图像进行匹配；计算单应性矩阵，对待拼接图像进行全局单应性变换，投影到同一平面，对齐重叠区域；基于颜色、梯度和相似性定义图像能量函数，在重叠区域基于动态规划，利用最小化图像能量函数搜索一条最佳缝合线；将待拼接图像根据最佳缝合线拼接成全景图像，在全景图像上从最佳缝合线向两侧扩展，根据灰度特征函数选取最佳融合区域；利用图像融合算法对最佳融合区域进行合并处理，得到最终的全景图像。本发明方法有效提高了全景图像的质量，适用于医学影像、遥感图像、虚拟现实等实际应用领域。
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公开(公告)号：CN112991176A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110300585.9
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于最佳缝合线的全景图像拼接方法，属于计算机视觉领域，包括：利用特征匹配算法对具有空间重合区域的待拼接图像进行匹配；计算单应性矩阵，对待拼接图像进行全局单应性变换，投影到同一平面，对齐重叠区域；基于颜色、梯度和相似性定义图像能量函数，在重叠区域基于动态规划，利用最小化图像能量函数搜索一条最佳缝合线；将待拼接图像根据最佳缝合线拼接成全景图像，在全景图像上从最佳缝合线向两侧扩展，根据灰度特征函数选取最佳融合区域；利用图像融合算法对最佳融合区域进行合并处理，得到最终的全景图像。本发明方法有效提高了全景图像的质量，适用于医学影像、遥感图像、虚拟现实等实际应用领域。
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公开(公告)号：CN111590591A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010501902.9
申请日：2020-06-04
Applicant: 南京工程学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机立体视觉引导机制的垃圾堆自动抓取方法和系统，方法包括：首先利用固定好的像机对垃圾仓进行拍照，获取垃圾堆图片；然后提取垃圾堆图像特征点；利用标定好的像机实现特征点的三维重建，求出立体视觉坐标系下的垃圾堆三维坐标；求解出垃圾堆距离像机最近的点即为垃圾堆最高点；将垃圾堆最高点转化到机械抓手坐标系下，引导机械抓手智能抓取当前垃圾堆，实现对垃圾仓内的垃圾进行自动抓取。本发明利用多视图三维重建技术，通过对垃圾堆和机械手进行特征点提取与匹配，解决了垃圾仓内垃圾堆的在线智能抓取问题，取代传统的现场人工低效率的、手动操作机械臂的工作方式，对节约企业成本和提高垃圾处理效率具有重要意义。
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