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公开(公告)号：CN102662410A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210166740.3
申请日：2012-05-24
Applicant: 南开大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明公开了一种面向运动目标追踪的视觉系统及其控制方法，涉及视觉系统领域，摄像机实时采集图像，并将图像传输给车载计算机，车载计算机对图像进行处理，获取平台的运动方向、距离和速度，并将运动方向、距离和速度传输给控制电路，控制电路将运动方向转换为电压信号、速度转换为方波信号，距离转换为控制时间，在控制时间内将电压信号和方波信号传输给与步进电机相连接的驱动电路，驱动电路将电压信号和方波信号转换为驱动信号，通过驱动信号控制步进电机的转动。通过本发明使得被跟踪目标保持在移动机器人的有效观察范围内，从而达到准确跟踪目标的目的。
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公开(公告)号：CN110993121A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911239229.X
申请日：2019-12-06
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于双协同线性流形的药物关联预测方法，该预测方法属于数据挖掘、生物信息领域，包括：1)根据药物间关联关系数据，构建药物-药物节点间初始目标关联矩阵；2)根据药物靶蛋白间关联关系数据和靶蛋白间关联关系数据，构建药物-靶蛋白和靶蛋白-靶蛋白节点间辅助关联矩阵；3)获取初始目标关联矩阵与辅助矩阵的流形作为输入，构建双协同线性流形学习模型；4)根据一致性原则，通过迭代更新，丰富目标矩阵信息，获取评分较高的关联，认为该两种药物之间存在关联关系，完成药物关联预测任务。本发明采用流形来测量数据的相关性，并采用协作学习来充分利用网络内的一致性。可有效地提高预测的准确性，适用于药物-药物关联预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103778785A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210403965.6
申请日：2012-10-23
Applicant: 南开大学
IPC: G08G1/017
Abstract: 本发明公开了一种基于停车场环境视频监控的车辆跟踪与检测方法，涉及模式识别领域，运动目标的检测、跟踪，视频监控问题。通过本发明，停车场环境的监控问题不但被更准确的获得，而且相对传统人工监控手段，本发明具有实时不间断监控的特点，而且引入了模式识别的算法的使用，通过对车辆目标的检测以及时间段内的各帧图像之间的关联分析等方式，获得了车辆的目标状态，进而得到停车场的环境状况，解决了停车场环境的智能监控问题。
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公开(公告)号：CN103778141A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210404052.6
申请日：2012-10-23
Applicant: 南开大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/2282 , G06F17/2745
Abstract: 本发明公开了一种混合PDF图书目录自动抽取方法，涉及信息抽取领域，XML数据的抽取分析任务，目录抽取问题。通过本发明，PDF图书目录不但被更准确的识别，而且相对目前现有的基于目录页内容分析的目录抽取方法，具有处理无目录页图书的目录的能力，而且通过获得的目录项的分析，完成了目录项的定位导航功能，并对目录项进行分级的操作，方便用户更好的理解图书的层级结构，完成了PDF图书的目录抽取建立任务，提升了用户的浏览体验。
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公开(公告)号：CN102662410B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201210166740.3
申请日：2012-05-24
Applicant: 南开大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明公开了一种面向运动目标追踪的视觉系统及其控制方法，涉及视觉系统领域，摄像机实时采集图像，并将图像传输给车载计算机，车载计算机对图像进行处理，获取平台的运动方向、距离和速度，并将运动方向、距离和速度传输给控制电路，控制电路将运动方向转换为电压信号、速度转换为方波信号，距离转换为控制时间，在控制时间内将电压信号和方波信号传输给与步进电机相连接的驱动电路，驱动电路将电压信号和方波信号转换为驱动信号，通过驱动信号控制步进电机的转动。通过本发明使得被跟踪目标保持在移动机器人的有效观察范围内，从而达到准确跟踪目标的目的。
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公开(公告)号：CN102043776A
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN200910070787.8
申请日：2009-10-14
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开一种全新的与查询相关的多排序模型集成方法。该方法为每一个查询及其相关文档建立子排序模型，并将子排序模型进行向量化表示，进而将多个查询相关的排序模型转化为特征数据，从而实现多排序模型的集成。并以排序支持向量机为子排序模型，在查询级和样本级建立新的损失函数作为优化目标，并利用此损失函数调节不同查询产生损失之间的权重，提出多查询相关的排序支持向量机融合算法。将本发明提出的与查询相关的多排序模型集成算法应用于实际任务，可以取得比传统模型更好的性能。本发明提出的多模型融合方法除排序学习之外，还可应用于多元分类、序列标注等问题，在信息检索、网络搜索等领域具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN101551250A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200810052592.6
申请日：2008-04-02
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明涉及一种用于移动机器人探索未知环境的陆标动态配置方法及装置。陆标是机器人定位与导航的指示，在未知环境下不存在预先设置的陆标，也难以从环境中提取自然特征作为陆标，本发明解决上述问题的方案是：机器人自带可动态配置陆标进入未知环境进行探索，根据定位与建图的需要，自主在线动态配置陆标(通过车载投放装置实现，见摘要附图)，并利用配置的陆标完成机器人定位与环境建图。可动态配置陆标定位装置基于超声测距原理实现机器人定位，基于唯一身份方法实现陆标识别，基于射频通信实现数据交互，具有精度高、体积小、功耗低等优点。本发明可以应用于军事、反恐、极限环境作业等需要智能设备在未知环境下进行自主作业的领域。
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