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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109165685B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201810952067.3
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于表情和动作的监狱服刑人员潜在性风险监测方法和系统，获取服刑人员的当前监控视频，利用训练过的模型从视频帧中识别服刑人员的人脸表情特征向量及其所属类别，和人体动作特征向量及其所属类别；构造SVM多分类器，将人脸表情和人体动作识别出的所属类别输入多分类器进行潜在性风险分类；当判断出监狱服刑人员具有潜在性风险则发出预警，并标注出潜在风险的类型。本发明能够提高对监狱服刑人员中存在的潜在性风险预判准确度提前发出预警。
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公开(公告)号：CN115420437A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211382583.X
申请日：2022-11-07
Applicant: 南京邮电大学
Inventor： 柴磊
Abstract: 本发明涉及检测技术领域，具体涉及基于深度学习的超声测漏装置，包括运输罐本体，还包括由机械式压力表、超声波传感器、温度传感器和处理器构成的检测系统；处理器用于获取运输罐内的压力、超声波信号和温度；计算温度影响程度、压力异常指数、泄露程度指标、压力异常指数和泄露程度指标之间的关联性以及安全指数；使得将实时的卸料前的压力和温度输入预测网络得到预测安全指数；根据预测安全指数，确定超声检测的检测频率。本发明在得到预测安全系数的同时，还根据预测安全系数调整超声检测的检测频率，以实现进一步实时检测，适当调整检测频率能够提高当前的检测仪器的使用寿命，同时保证当前的卸料过程的安全。
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公开(公告)号：CN115227274B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211139535.8
申请日：2022-09-19
Applicant: 南京邮电大学
Inventor： 柴磊
IPC: A61B6/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的动脉瘤检测方法，属于图像处理技术领域；包括以下步骤：获取血管造影图像；对造影图像通过卷积神经网络获取含动脉瘤的血管区域；根据动脉瘤的瘤颈宽度及最大距离获取血管区域中动脉瘤的脆弱程度；根据动脉瘤边缘上每个像素点的起伏值获取血管区域中动脉瘤的起伏程度；根据动脉瘤边缘两端处对应血管的直径，动脉瘤的脆弱程度和起伏程度，以及动脉瘤边缘上每个像素点至第二血管边缘的距离获取动脉瘤的危害指数。本发明通过获取该动脉瘤的特征标注于图像的动脉瘤旁边为医生提供参考，从而实现对动脉血管图像的快速判断。
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公开(公告)号：CN109557917A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811472498.6
申请日：2018-12-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开水下机器人自主巡线及水面监控的方法，包括以下步骤：S1.预设水下机器人的运动路径并建模；S2.建立水下机器人自主巡线控制系统；S3.水下机器人航行至指定位置后，绘制水下机器人动态显示自身信息的SVG格式图片；S4.启动传感器，对水下机器的周围环境信息及水下机器人的自身数据进行采集；S5.利用SOCKET网络通信技术，将步骤S4中采集到的传感器数据发送到上位机监控软件；S6.在上位机软件中对接收到的数据进行校验和拆包处理，并将校验正确的数据动态显示在SVG控件中。本发明能够实现水下机器人的自主巡线且能够动态显示监控数据，克服了现有数据显示的不足，且自主巡线大大提高水下机器人的巡线效率和精度。
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公开(公告)号：CN109059927A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810952109.3
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/206 , G01C21/005
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下多传感器的移动机器人slam建图方法和系统，方法包括：同时获取同一环境的激光雷达数据、深度数据以及超声数据；将三者数据都转换成角度和距离构成的数值对格式，分别进行卡尔曼滤波；对三组数值对中对应同一时刻的三个数据，挑选出最大优先级类型的数值对输出作为最终的数值对；利用输出的最终一组数值对进行建图。本发明方法将同一时刻同一环境的激光雷达、深度和超声数据进行数据融合，提高同时定位和地图创建的精度和可靠性的同时增加了对透明障碍物的检测能力。
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