公开(公告)号：CN118429699A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410497419.6

申请日：2024-04-24

申请人： 淮阴工学院

发明人： 杨占辉 ,  宗慧 ,  安雯龙 ,  刘向超 ,  周恒 ,  陈鑫 ,  王辰斌 ,  罗嘉辰 ,  石超楠 ,  倪天龙

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G06N20/20 ,  G06N3/082

摘要： 本发明公开了一种基于GCT‑Net集成多网络模型的蛋白质晶体识别方法，该方法凭借GCT‑Net集成多网络模型的独特优势，实现了高精度的识别效果。GCT‑Net网络结构采用Transformer架构，由GroupConv Block、KLA Block和GroupAttention三个核心组件构成，深度融合卷积和Transformer技术，优化特征提取，利用深度可分离卷积控制模型参数量，通过迁移学习和集成学习技术，从六个主流深度学习模型中筛选出三个最优模型，与GCT‑Net结合形成高效集成模型。采用硬投票策略，选择每轮预测中准确率最高的结果作为最终输出，确保模型识别准确率和稳定性。集成模型处理后，蛋白质晶体识别精度达到98％，显著高于单一模型。本发明为蛋白质晶体结构的培养和识别提供了高效、准确的技术手段，对化学药物设计等研究领域具有重要意义。

公开(公告)号：CN118642478A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410525029.5

申请日：2024-04-29

申请人： 淮阴工学院

发明人： 张博俊 ,  周桂良 ,  石超楠 ,  房丽平 ,  毛丽娜 ,  包天雯

IPC分类号： G05D1/43

摘要： 本发明公开了一种基于改进蜘蛛蜂算法的送货机器人寻路方法、装置及介质，寻路方法为：将送货机器人的三维位置代入目标函数，使每个蜘蛛蜂种群生成的一组对应的最小负载功率、最少送货机器人和最短送货距离的组值构建目标函数；以最优距离构建目标函数；将送货机器人当前三维位置代入目标函数，并利用引入Kent映射的改进蜘蛛蜂算法得到送货机器人的最优的下一个三维位置；根据最优的三维位置组成送货机器人最优运行路径，基于最优路径调整送货机器人运行方向；装置包括存储器和处理器；存储介质上有计算机程序。本发明根据目的地信息，为送货机器人规划出最优寻路路径，提高了搜索效率并降低了运行成本，满足了复杂环境和成本受限的搜索需求。

公开(公告)号：CN118570839A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410699988.9

申请日：2024-05-31

申请人： 淮阴工学院

发明人： 宗慧 ,  王辰斌 ,  朱全银 ,  王琳静 ,  石超楠 ,  罗嘉辰 ,  安雯龙 ,  刘向超 ,  杨占辉 ,  卫智利 ,  马军斋 ,  王建 ,  张乐 ,  杨文俊

IPC分类号： G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25

摘要： 本发明公开了一种叉车搭载人员检测方法，通过对YOLOv9目标检测算法进行改进并训练加以实现，改进方法包括：在原始算法的基础上构建自定义RN4_SCConv模块并替换Backbone中的第三层、第五层RepNCSPELAN4模块，将ADown下采样模块引入SPDconv构建自定义SPD_ADown模块并替换Backbone、Head中的ADown模块，对Backbone和Head部分引入iRMB倒置残差块注意力机制,采用自定义损失函数ISCIoU，根据训练检测结果和目标真实标签计算预测损失，并利用预测损失对目标检测模型进行优化，重复迭代直至达到设定的迭代次数输出训练好的目标检测模型；本发明在原有模型基础上，在保证实时检测速度的同时，加强对叉车搭载人员的检测效果，检测精度在叉车搭载人员的数据集中提高了4.9%。

公开(公告)号：CN118736505A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410738662.2

申请日：2024-06-07

申请人： 淮阴工学院

发明人： 罗嘉辰 ,  宗慧 ,  王辰斌 ,  石超楠 ,  倪天龙 ,  安雯龙 ,  周恒 ,  陈鑫 ,  刘向超 ,  杨占辉 ,  丁继凡 ,  杨文俊 ,  张乐 ,  王健

IPC分类号： G06V20/54 ,  G06V10/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种改装电动车检测方法，通过改进YOLOv9c模型，在特征提取的Backbone中将YOLOv9c下采样阶段中的跨步卷积Conv改进为SPDPConv，进一步强调特征保留和减少信息丢失，提高模型整体识别改装电动车精准度；使用多分支金字塔MbSPP模块进行特征提取与融合，替换原有的SPPELAN模块，在不同尺度上进行池化操作，从而捕获图像的多尺度特征，进一步提高模型在复杂背景或有遮挡情况下的表现；于上采样环节，采用双卷积增强上采样CPSample，实现更加清晰和稳定的细节输出，进一步提高改进模型在改装电动车识别方面的精准度。本发明通过上述方法对YOLOv9c模型进行进一步改进，在收敛性，鲁棒性，针对改装电动车识别精准性方面，都有理想的提升。

公开(公告)号：CN118396933A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410352827.2

申请日：2024-03-25

申请人： 淮阴工学院

发明人： 安雯龙 ,  宗慧 ,  陈鑫 ,  刘向超 ,  杨占辉 ,  周恒 ,  王辰斌 ,  罗嘉辰 ,  石超楠 ,  倪天龙

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

摘要： 本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种基于YOLO‑IRLSK轻量级模型的皮肤病检测方法，包括：获取待检测的皮肤病图像数据集；在YOLO模型基础上，设计YOLO‑IRLSK模型，该模型是由MC模块，双层内部融合块IRLSK组合而成，双层内部融合块可以更完备的提取图片的内部特征，采用模型优化技术使得主干网络更加轻量化。将训练数据集中的数据输入检测模型中，得到区域预测图，并进行迭代训练。输入待识别的皮肤病害图片，通过训练得到的YOLO‑IRLSK网络模型对皮肤病进行检测识别。与现有技术相比，本发明可以准确地识别出良性和恶性的皮肤病，从而提高了人们的生活健康，有助于辅佐医生检测皮肤病害的级别。

公开(公告)号：CN117743914A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311647455.8

申请日：2023-12-01

申请人： 淮阴工学院

发明人： 朱全银 ,  史宇泉 ,  刘楚涵 ,  申永康 ,  石超楠 ,  倪天龙 ,  侯静柔 ,  王翔云

IPC分类号： G06F18/241 ,  G06F18/214

摘要： 本发明公开了一种快速小样本多层次分类方法及器件。首先对文本小样本原始数据进行预处理得到预处理数据集；接着对预处理数据集中文本数据进行层级标签化处理得到一维标签矩阵，之后，再对预处理数据集中的文本数据使用独热编码进行编码初始化得到文本二维矩阵，将上述的一维标签矩阵和文本二维矩阵存入复合数组，得到复合数组集，并按8：2划分复合数组集得到训练集和验证集；构造MLF混合损失函数；将训练集输入损失函数为MLF的M2AM模块进行训练；之后将验证集作为训练后的M2AM模块输入，使用快停法控制训练效率，最终生成一种快速小样本多层次分类器。本发明在实际文本分类任务中不仅比现有技术提升了2%的准确率，同时还使分类的效率提高了3倍。

公开(公告)号：CN118840691A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410991223.2

申请日：2024-07-23

申请人： 淮阴工学院

发明人： 朱全银 ,  石超楠 ,  倪天龙 ,  罗嘉辰 ,  王辰斌 ,  王颖 ,  邹京频 ,  丁伟国 ,  焦伟乐 ,  周泓

IPC分类号： G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种TARD电动车载人违规智能检测方法及装置，适用于电动车载人违规行为的智能检测。包括以下步骤：使用自定义模块MSF和自定义模块RMSFE，构建模型的主干网络；使用自定义模块FFM、自定义模块IPR_FFM和自定义特征聚焦扩散机制构建模型颈部Neck结构，得到自定义模型TotalAggResDiffNet，即，TARD；利用公共遥感数据集SIMD训练TARD模型进行模型参数确定。与现有神经网络模型相比，本发明提出的检测方法在保证检测速率的同时，在电动车载人监控应用中取得了4.6%的mAP50提升以及4.2%的精度提升，可应用于智慧城市建设中提升城市交通管理水平。

公开(公告)号：CN118628990A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410780724.6

申请日：2024-06-17

申请人： 淮阴工学院

发明人： 朱全银 ,  倪天龙 ,  石超楠 ,  罗嘉辰 ,  王辰斌 ,  陆凡 ,  史宇泉 ,  刘楚涵 ,  申永康 ,  王翔云

IPC分类号： G06V20/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于BottleNeck结构和SLLU的电动车头盔智能检测方法及装置，包括以下步骤：使用自定义的SLLU激活函数替换YOLOv8 Conv模块中的Sigmoid Linear Unit激活函数；使用自定义的BGSCB模块，替换YOLOv8颈部Neck的卷积Conv模块；使用改进的C2f‑Star模块替换YOLOv8颈部Neck的C2f模块；使用SLLU激活函数、BGSCB模块和C2f‑Star模块改进的YOLOv8n定义为YOLOv8n‑SLBGS模型，利用公开数据集Helmet Detection训练YOLOv8n‑SLBGS器件进行模型参数确定，最终得到改进YOLOv8算法的智能检测模型。本发明提出的方法在保证测试速率的同时，提高了YOLOv8n算法的准确率；在电动车头盔监控应用中取得了平均准确率3.3%和精度6.9%的性能提升，可应用于智慧城市建设中提升城市交通管理水平。

公开(公告)号：CN118397542A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410513930.0

申请日：2024-04-26

申请人： 淮阴工学院

发明人： 王辰斌 ,  宗慧 ,  罗嘉辰 ,  石超楠 ,  安雯龙 ,  刘向超 ,  杨占辉 ,  卫智利 ,  王琳静 ,  马军斋 ,  周恒 ,  陈鑫 ,  王建 ,  张乐 ,  杨文俊 ,  杨乐楠 ,  徐阳

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于改进YOLOv9电焊施工场景下灭火器的检测方法，包括：利用训练数据集对改进后的YOLOv9目标检测算法进行训练，该算法为在原始算法的基础上，将Backbone主干网中的部分RepNCSPELAN4模块替换为C3Attention模块，其中C3Attention是C3模块融合了SE注意力机制提高骨干网络中的目标检测能力和效率，并且在Head中分别融入了SE注意力机制、LSKBlock,根据训练检测结果和目标真实标签计算预测损失，并利用预测损失对目标检测模型进行优化，重复迭代直至达到设定的迭代次数输出训练好的目标检测模型；本发明能够保证检测速度的实时性，同时充分提取浅层信息，加强对灭火器的检测效果，进一步提高了模型检测精度。