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公开(公告)号：CN118094333A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410265092.X
申请日：2024-03-08
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01S7/41 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于金字塔多尺度通道注意力机制的人类行为分类方法，该方法使用毫米波雷达进行雷达数据的采集，并使用动态谱融合网络将雷达数据处理为时间‑速度微多普勒图像；搭建基于卷积神经网络的多尺度通道注意力机制和特征金字塔深度学习神经网络，该网络多尺度特征提取组件、特征金字塔拼接组件、全连接分类组件组成，使用时间‑速度微多普勒图像对网络模型进行训练评估；最终得到的网络模型能够准确分类现实中的人类活动，从而提高人类行为分类的准确性和时空特征的动态捕获能力。
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公开(公告)号：CN111882543B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202010741400.3
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/143 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于AA R2Unet和HMM的香烟滤棒计数方法，本发明利用U‑net网络模型进行训练，准确识别滤棒目标和背景。因此，根据识别出的二值化图像，提出了滤棒分布特征的结构单元填充和圆切线搜索策略，实验结果表明，该算法在检测精度和检测范围上都取得了很大的进步。
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公开(公告)号：CN112286092A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011094988.4
申请日：2020-10-14
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02 , G01W1/10 , G08G1/0967 , H04W4/44 , G08B21/18 , G08B5/36 , G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种高速路网环境监测及天气预报信息收发装置属于电子检测技术领域，包括：数字温湿度传感器、压力检测模块、光线检测模块、按键液晶显示模块、信号传输模块和太阳能电池模块。主要由单片机控制器电路，太阳能电池模块与整个环境监测体系连接，通过温湿度传感器检测路网温湿度数据，通过光线检测模块监测路网的PM2.5与光线强度，通过压力检测模块监测路网的压力情况，通过信号传输模块及时获取高速路网上车辆的信息与所获得的气象参数进行向上传输，通过按键液晶显示模块将各类数据直观显示。本发明考虑单个个体车辆的运动以及发生道路交通状况时车辆的行为与实时监测天气检测状况，可有效降低车祸发生的概率，有助于路网改造。
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公开(公告)号：CN118168544A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410327173.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Swim Transformer的雷达和惯导融合位姿分析方法。利用改进的模型从雷达和IMU数据中提取特征，并对提取到的特征进行融合，然后利用融合后的特征，采用姿态估计算法对目标的位姿进行估计，最后通过调整模型的超参数，以提高模型的性能和收敛速度。本发明可以有效处理多模态传感器数据，并在时间序列中捕捉长期依赖关系，通过融合雷达和惯性导航数据，并利用改进的模型进行处理，可以充分利用两种传感器的优势，提高位姿分析的准确性。雷达系统具有较长的探测距离和强大的抗干扰能力，而惯性导航系统具有高精度和实时性，融合两者数据可以弥补彼此的不足，得到更可靠和准确的位姿估计结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111882543A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010741400.3
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于AA R2Unet和HMM的香烟滤棒计数方法，本发明利用U-net网络模型进行训练，准确识别滤棒目标和背景。因此，根据识别出的二值化图像，提出了滤棒分布特征的结构单元填充和圆切线搜索策略，实验结果表明，该算法在检测精度和检测范围上都取得了很大的进步。
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公开(公告)号：CN117045235A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310998007.6
申请日：2023-08-09
Applicant: 南通大学
IPC: A61B5/11 , G01S13/86 , G01C22/00 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06F17/16 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种同时测量手机惯导和毫米波雷达的行人步态数据，并通过数据融合和强化学习对步态进行识别和分类的系统及方法。通过结合手机内置的惯性传感器和毫米波雷达技术，实时获取行人的步态信息，经过数据融合和强化学习算法的处理，提高步态识别的准确率和鲁棒性。本发明提供了一种可靠、高精度的行人步态识别方案，适用于安全监控、人机交互等领域。
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公开(公告)号：CN111862072A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010741397.5
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像测量腹围的方法，其具体操作方法包括以下步骤：A、图像预处理；B、图像块剪裁操作；C、通过深度学习进行外围曲线分割；D、骨骼化处理；E、边缘连接；F、累加像素点换算腹围，本发明旨在提出一种能够基于CT图像直接获得腹围的方法，该方法首先对CT图像进行预处理，通过深度学习进行外围分割，再对分割结果进行骨骼化处理，最后计算外围像素点个数乘以每个像素点对应的长度便可获得腹围，得出较为准确的实现腹围测算。
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公开(公告)号：CN111243685A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010133624.6
申请日：2020-02-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种透水沥青混凝土混合料配合比设计方法，该方法包括如下步骤：a、选用沥青混合料的配方；b、采用步骤a中的配方制备出不同填料粒径的多种沥青混合料；c、对步骤b中的多种沥青混合料进行透水特性以及路用性能试验；d、将步骤c中的试验分析出来的机构进行汇总分析，得出结论。本发明提供一种透水沥青混凝土混合料配合比设计方法，通过一种配方去调节其中的配比及选材，可以使用不同路面对透水沥青混合料需求，已解决配方繁多并且难以选择的问题，并且该配方均可以解决不同的需求。
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公开(公告)号：CN117892177A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410079128.5
申请日：2024-01-19
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/10
Abstract: 本专利涉及一种结合迁移学习与特征金字塔的行人步态识别与分类方法，该方法使用手机惯性导航传感器以及毫米波雷达进行惯性导航数据以及雷达数据的采集。通过搭建卷积神经网络和特征金字塔网络的深度学习神经网络，使用处理后的惯性导航数据以及雷达数据对神经网络进行迁移学习。在网络训练和迁移过程中优化步态数据的识别和分类性能。本发明能够实现在多传感器数据上进行行人步态的准确预测。
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