公开(公告)号：CN120068023A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510550194.0

申请日：2025-04-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 丁正龙 ,  吴睿颀 ,  张琳洁 ,  王昊 ,  王诗婵 ,  梁语婷 ,  杨程 ,  丁鑫

IPC: G06F21/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/082 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明提供了一种融合深度学习与区块链存证的刺绣数字化的全流程保护方法，包括：步骤1，采用多模态数据采集技术获取刺绣作品的多模态数据；步骤2，将步骤1中采集的多模态数据经改进的自适应卡尔曼滤波算法消除环境噪声，通过关键帧抽提技术压缩冗余时序信息，得到标准化工艺数据集；步骤3，利用深度学习驱动针法识别，通过卷积神经网络、生成对抗网络和边缘检测算法，实现绣法的复现；步骤4，通过区块链协议上链，明确数字权属，批量管理资源；步骤5，移动端应用部署：通过轻量化跨平台框架构建移动应用，实现刺绣数字化保护。本发明极大地完善了数据基础，为刺绣数字化研究与应用提供了丰富且系统的数据资源。

公开(公告)号：CN120030910A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510465994.2

申请日：2025-04-15

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 丁正龙 ,  王昊 ,  王诗蝉 ,  吴睿欣 ,  张琳洁

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06T7/33 ,  G06T5/50 ,  G06V10/774 ,  G06V20/64 ,  G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/54 ,  G06V10/56 ,  G06V10/58 ,  G06V10/60 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092 ,  G06N3/096 ,  D05C11/00 ,  G01D21/02 ,  G06F111/10 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F113/12 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的刺绣针法逆推及动态复现方法，属于刺绣针法识别技术领域，该方法包括：采集针脚数据；利用点云配准算法将多视角采集的三维点云数据进行融合，构建多模态数据集；构建动态图时空交互网络，基于动态图时空交互网络提取多模态数据中的特征向量；构建针法逆推模型，得到针法空间布局指令、动态工艺参数以及优化后的阵法序列；构建动态复现模型，得到实际的绣制动作序列。本发明能够自动学习刺绣图像中绣法的深层次特征，在绣法逆推的准确性和动态复现的真实性方面有了显著提升；能够在复杂纹理、不同光照条件以及多样的绣制角度下，实现对多种刺绣绣法的精准逆推。

公开(公告)号：CN120014368A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510452471.4

申请日：2025-04-11

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 丁正龙 ,  王诗蝉 ,  王昊 ,  岳开科 ,  袁杰 ,  张琳洁

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/54 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的刺绣针法识别方法，包括：步骤1，确定针法并收集相关图片，根据需要的针法找到对应的针法图片；步骤2，对图片进行预处理和标注，得到刺绣数据集；步骤3，将刺绣数据集划分为训练集，验证集和测试集，进行配置撰写；步骤4，对YOLO模型进行改进；步骤5，使用训练集训练改进的YOLO模型；步骤6，对改进的YOLO模型进行评估，如果不满足条件，调整模型结构和模型训练参数，返回步骤5；如果满足条件，将测试集输入改进的YOLO模型，得到预测结果。本发明能够在复杂纹理、光照变化和绣制角度多样性的情况下保持较高的识别准确率和鲁棒性，适用于多种刺绣针法。