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公开(公告)号：CN118468128A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410434157.9
申请日：2024-04-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度特征与特征回退的人类日常活动识别方法，属于深度学习技术领域。解决了最优周期特征选择与过度拟合的技术问题。其技术方案为：Wiener‑Khinchine theorem获取最优的周期来构建多尺度输入、时序回退特征提取防止过拟合、一个多尺度重要性加权损失函数调整参数的倾向。本发明的有益效果为：本发明方法与现有的一些基于深度学习方法相比，具有更高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN114926742A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210690435.8
申请日：2022-06-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶注意力机制的回环检测及优化方法，属于计算机视觉图像技术领域，解决了传统方法忽略图像局部特征之间相关性的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)、构建融合VGG16、二阶注意力机制和NetVLAD的网络模型SOA‑NetVLAD；步骤2)、采用知识蒸馏的方式训练网络模型得到最优参数；步骤3)、提取图像的全局特征；步骤4)、采用局部敏感哈希方法对图像的全局特征降维，并计算图像之间的余弦相似度；步骤5)、采用几何验证方式进行回环验证；步骤6)、采用随机采样一致性算法消除误匹配。本发明的有益效果为：本发明的网络模型中加入了注意力机制，能有效的学习局部特征之间的相关性。
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公开(公告)号：CN114861761A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210357834.2
申请日：2022-04-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生网络特征与几何验证的回环检测方法，属于计算机视觉图像技术领域，解决了传统方法在光照和视点变化下准确率较低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1、获取输入的RGB‑D图像；步骤2、获取多维特征信息；步骤3、提取图像全局特征；步骤4、计算图像间的相似度得分，根据相似度得分得到回环候图像；步骤5、采用几何一致性检验对两幅图像的描述符进行匹配；步骤6、采用随机采样一致性算法消除误匹配；步骤7、采用时间一致性检验进一步进行误匹配的剔除。本发明的有益效果为：本发明的孪生网络特征具有光照不变性，几何验证又能获得图像间的几何拓扑信息，提高了回环检测的精确率和召回率。
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公开(公告)号：CN113515685A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110425314.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9532
Abstract: 本发明提供了一种融合Embedding强化拓扑与节点内容信息的社团检测方法：获取复杂网络汇总节点之间的边和节点上文本数据集合；对网络拓扑、节点内容信息分别进行矩阵化处理、one‑hot处理，基于Node2vec方法对网络拓扑Embedding处理以获取复杂网络的Embedding信息；关联以上信息以构建融合强化网络拓扑和节点内容的社团检测模型；模型优化推到出模型参数，并对基于模型参数的聚类进行评估。本发明的有益效果为：本发明减缓网络拓扑表征不足、稀疏性的负面影响，对融合网络拓扑与内容信息的社团检测具有良好的理论应用价值。
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公开(公告)号：CN110807348A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810905440.X
申请日：2018-08-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于文档图像的计算机识别技术，具体是一种基于贪婪算法的文档图像中干扰线的去除方法。该方法包括以下步骤：a.将文档图像二值化处理；b.将文字和干扰线的线条细化，得到单像素的线条；c.干扰线检测：横向单一方向扫描文档图像，识别扫描方向上的中心线，对长度较长的中心线赋予更高的权值，计算出的中心线权值若超过设定阈值，则认为其为干扰线；对于竖向干扰线，通过旋转图像或模板的方式使之变换为横向后，以相同的方法识别；检测横向和竖向的过程中也附带检测了斜向的干扰线；d.干扰线去除，通过前景像素与干扰线的距离判断其归属，将属于干扰线的像素去除，得到处理后的文档图像。本发明能够去除文档图像中较复杂的干扰线，处理准确率高、处理速度快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106599583B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201611169445.8
申请日：2016-12-16
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种用于中医病历辨证诊断的属性圆盘轮转方法。该方法首先设计具有n组元素的圆盘用来存储中医病历辨证诊断属性；接着利用中医辨证诊断属性指针Ki获取辨证属性在圆盘轮转中位置D(Ki)；然后构造属性圆盘上每一对冲突地址D(Ki)与D(Kj)间相似矩阵S和中医病历诊断症状与辨证要素间相关性矩阵C(i,j)；最后构建中医病历辨证诊断规则约简最优目标模型，并采用Skowron差别矩阵原理对该模型进行辨证诊断规则属性约简，提取出诊断症状与辨证要素间相关性的最优诊断规则集。该方法能准确提取出中医病历诊断症状与辨证要素间的相关性，对开展中医病历辨证诊断的定性与定量智能分析具有较好的积极作用。
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公开(公告)号：CN108618749A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201710174625.3
申请日：2017-03-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于医学图像处理及应用领域，提供了一种基于便携式数字化眼底照相机的视网膜血管三维重建方法。本发明首先使用便携式数字化眼底图像，利用照相机位移拍摄两幅眼底图像，要求两幅图像都包含视网膜视神经盘结构，并产生一定的偏移量；然后对视网膜血管进行分割并进行特征点的提取，并用本发明的基于视网膜血管解剖层次特征点匹配与三维血管重建模型对视网膜血管进行三维重建。本发明的方法能够对现有的基于二维的眼底血管观察和分析提供一种新的补充。
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公开(公告)号：CN104881862B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201510159636.5
申请日：2015-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明属于医学图像处理及应用领域,提供了种基于眼底镜图像的视网膜血管迂曲度计算方法及其应用。本发明首先使用数字化眼底镜获取筛查人群的眼底图像,再利用非下采样的离散小波变换(UDWT)对图像进行增强;然后视网膜灰度图像局部熵的纹理提取,利用模糊C聚类(FCM)的方法对视网膜血管进行分割;最后对分割后的血管进行骨架化,并计算骨架的拓扑层次,并用本发明的迂曲度计算模型对血管骨架进行迂曲度计算。本发明的方法实施简单,精度可靠,便于临床应用。
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公开(公告)号：CN106408021A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610828652.3
申请日：2016-09-18
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于笔画粗细的手写体与印刷体的鉴别算法，其特征在于：通过统计邻域内边缘像素数目获得笔画粗细的特征，再结合版面分析将图像文档分割为粗细均匀的区域，然后计算这些区域内笔画粗细的统计特征，最后使用支持向量机(SVM)判断手写体与印刷体类别。本发明提出的方法通过统计一个区域中出现的边缘像素数目获得笔画的粗细，具有定义明确、计算简便的特点。利用本发明提供的笔画粗细特征结合版面分析，能够将文档图像中的文本行进一步分割为粗细均匀的区域，该类区域较文本行更细致，较单个字符范围大，因此能够提取出比文本行和单个字符更稳定的特征，从而获得更好地分类效果。
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公开(公告)号：CN116758126A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310772722.8
申请日：2023-06-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/33 , G06V10/46 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供了一种基于相似三角形的误匹配剔除的快速点云配准方法，属于计算机视觉、三维重建技术领域。解决了点云特征误匹配率过高及点云数据中混合变化所导致的误匹配的技术问题。其技术方案为：首先使用SIFT算法对点云进行特征提取，获得局部关键特征点，然后使用改进法向量计算方法结合FPFH算法来处理局部关键特征点，得到更准确的点云特征描述子，接着对两块点云的特征描述子进行匹配从而获得初始匹配对，使用误匹配剔除方法对初始匹配进行过滤获得精确匹配，并计算变换矩阵，最后使用迭代最近点ICP算法进行精配准，使两块点云的配准误差达到最小。本发明的有益效果为：提高配准精度和配准速度。
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