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公开(公告)号：CN116778244A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310741852.5
申请日：2023-06-21
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06Q10/0639 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的水果腐烂识别方法及装置，包括：采集并保存常见的多类水果图像；进行人工标注，数据预处理，并制作成数据集；分成训练集和测试集；构建水果识别模型，模型主体包括常规特征提取模块和三次wide_stack模块；wide_stack模块是将inception结构主体替换成采用不同程度的分组卷积提取不同尺度和层次的特征，在分组卷积之后加入空间注意力机制加强空间提取；分组合并后加入通道注意力机制；外接残差模块。通过多次迭代得到最好的预训练模型权重，然后对测试集的水果新鲜和腐烂样本验证分类。本发明通过先分类后识别的方法来确定水果是否腐烂，鲁棒性更强，自适应能力更强，识别率更高。
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公开(公告)号：CN116720934A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310703973.0
申请日：2023-06-14
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06Q30/08 , G06Q10/0637 , G06F18/23213 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出了一种基于社团算法的招投标过程违标行为预警评估方法，属于机器学习和数据科学技术领域。在模型建立的初级阶段，挖掘目标文本样本数据，用于对投标主体的串标和围标行为进行分析，总结共同特征：让利过低以至于不符合主体的盈利要求、价格区间集中，用以拉高中标价格从而获得利润、以及企业所在地和所在单位等集中的地区抱团行为。本文以社团算法为基础，利用K‑Means算法和皮尔逊相似度算法稳定社团算法的初始状态并结合主体违标和串标的共性特征构建了新的预警模型。通过实际数据测试，该模型与同类型的具有较高的识别率和较低的时间复杂度，适用于实际投标预警的应用场景。
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公开(公告)号：CN114882449B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210373395.4
申请日：2022-04-11
Applicant: 淮阴工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于Car‑Det网络模型的车辆检测方法及装置，Car‑Det网络模型包括RcNet主干特征提取模块，HNet加强特征提取模块以及YoloHead目标检测模块。检测方法的具体步骤为：将待检测的图像或视频输入到特征提取模块中得到图像的多尺度特征，将所得的多尺度特征统一为中间尺度后，计算它们的平均特征，并通过空间通道注意力模块对特征进行加强，最后将其叠加到原本多尺度特征的每一层，使用YoloHead目标检测模块定位图中的目标物体。本发明通过使用深度可分离卷积，通道注意力机制以及残差思想构建主干网络，大幅减少参数量，通过HNet加强特征提取模块和YoloHead目标检测模块提高了检测目标的准确率。
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公开(公告)号：CN114925746B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210407781.0
申请日：2022-04-19
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于Air‑Net的目标检测方法，采用全新模型结构设计，通过特征提取网络模块、特征统一融合与分配模块、目标检测模块的依次构建与串联，获得待训练模型，并结合各道路捕获样本图像，训练获得以道路捕获样本图像为输入，道路捕获样本图像中属于各指定移动目标类型的各目标对象为输出的目标检测模型；进而应用目标检测模型，实现对道路捕获图像中各目标对象的检测；整个设计方案克服了现有技术鲁棒性差、过程复杂、检测时间较长的问题，具有利用Air‑Net模型架构、结构简单、参数量较少的优点，并且通过统一特征融合与分配模块融合多尺度车辆特征信息，并分配到目标检测模块中，能够充分利用现有特征。
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公开(公告)号：CN116503553A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310436658.6
申请日：2023-04-21
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06T17/00 , G06T5/00 , G06T7/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉和扩散模型的三维重建方法及装置，三维重建方法包括双目相机标定；利用标定好的双目相机采集待重建物体图像，得到左目相机拍摄图像Imagel和Imager；对图像Imagel和Imager进行畸变矫正和立体校正处理，得到图像Il和Ir；对图像Il和Ir采用半全局块匹配算法计算视差值，构建视差图，并计算出粗略深度图Imaged；构建扩散模型，利用训练数据集对扩散模型进行训练；将粗略深度图Imaged输入到预训练好的扩散模型Modeld中，得到精确深度图Id；根据精确深度图Id，通过坐标系变换得到三维点云模型。本发明三维重建效率高，效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115455177B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210920360.8
申请日：2022-08-02
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开一种基于混合样本空间的不平衡化工文本数据增强方法及装置，首先按预设规则从语料集中获得两个一级标签不同的化工文本样本，将两个样本依次输入动态词向量编码器中，获得文本样本对输出动态词向量；将两个样本根据预设静态词向量生成模型依次获得对应的静态词向量，然后对上述词向量分别展开样本自插值混合；然后随机选择与文本样本位于同一大类样本空间下属不同小样本类别空间中的文本样本生成的词向量与自插值得到的词向量展开层次样本空间插值，输出获得数据增强后的词向量，应用于下游分类任务中。本发明利用多标签数据同一层级类别之间样本的依赖关系，降低小样本所属类别分类难度，进而有效提升不平衡样本数据分类精度。
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公开(公告)号：CN116342487A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310149978.3
申请日：2023-02-22
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于叶绿素荧光成像及DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测方法，预先获取绿豆叶斑病图像，通过人工标注制作绿豆叶斑病数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建基于DB‑YOLOv7的绿豆叶斑病检测模型；在YOLOv7模型的基础上重构了SPPCSPC模块，使其能够更有效的捕捉有效信息，增强对小病斑的提取能力；其次引入了GFPN模块并在其基础上进行了改进，缩短了高层级与低层级之间的距离，解决了路径过长导致的特征丢失问题；另外引入了CA注意力机制模块，提高了模型的鲁棒性；基于训练集和验证集对DB‑YOLOv7模型进行训练和评价；将所述测试集图像输入至训练后的DB‑YOLOv7模型进行识别，实现绿豆叶斑病检测。本发明能够有效地提高绿豆叶斑病检测的精度，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN116311156A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310162664.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SML‑YOLOV5的行驶途中被遮挡车辆的识别方法及装置，对预先获取的交通车辆原始图像进行预处理，分为训练图像和测试图像；构建基于SML‑YOLOV5的车辆目标识别网络，包括主干网络模块、NECK模块以及YoloHead目标检测头模块；将事先分配好的训练图像输入到目标识别网络进行训练；将测试图像输入到训练好的目标识别网络中，进行评估。本发明提出的基于SML‑YOLOV5的车辆目标识别网络结构简单，采用轻量级网络的方式进行特征提取，并采用深度可分离卷积来降低参数量，能够实现道路图像中实时的车辆的准确识别，且识别准确率较高；本发明通过重组通道网络和空间注意力机制的方法，对于复杂环境中的被遮挡车辆的检测，可以保证较高的检测准确性和快速性。
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公开(公告)号：CN116189154A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211562929.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 淮阴工学院
IPC: G06V20/59 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法，将ViT引入到网络中对全局信息进行编码，在一定程度上提高检测精度，网络由两个并行分支组成，第一个分支基于轻量级的CNN结构，第二个分支基于ViT结构。考虑到CNNBranch和ViTBranch特征之间的不对称性，通过双向特征交互模块BiFIM在两个分支之间进行不同维度特征的交互以同时关注局部特征和全局特征，最后将两个分支的特征融合并对驾驶员行为进行检测。本发明在自建的多视角驾驶员数据集上展开，验证集准确率达到97.18％，参数量为38.22MB，MAdds为271.20M，轻量级BiViTNet提高了驾驶员分心行为识别的准确率，可辅助驾驶员安全行车，减少交通事故的发生。
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公开(公告)号：CN114747776B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210438253.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 淮阴工学院 , 宿迁久天信息技术有限公司 , 江苏清软智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种杏鲍菇根部处理辅助装置及处理方法，装置包括用于投放杏鲍菇的进料斗；在进料斗下方设有回转机构，回转机构上设有一对夹持机构；回转机构中，轴承内圈与环型固定件紧固连接，轴承外圈与齿轮圈紧固连接，齿轮圈上啮合设有齿轮，齿轮通过电机驱转；夹持机构包括固定在齿轮圈底部的水平导轨，水平导轨上设有滑块；水平导轨朝向外侧的一端固定有弹簧座板，弹簧座板上固定有弹簧，滑块上固定有杆件，杆件依次穿过弹簧和弹簧座板；滑块上还固定有用于夹持杏鲍菇的夹块。本发明中，通过一对夹持机构夹住杏鲍菇，通过回转机构能够变换杏鲍菇的切削面，配合外部的切削机构，能够高效地对杏鲍菇进行切削处理。
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