公开(公告)号：CN114926742B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202210690435.8

申请日：2022-06-17

Applicant: 南通大学

Inventor： 张晓峰 ,  陈哲 ,  欧垚君 ,  丁红 ,  陶秦 ,  施正阳 ,  魏东

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/42 ,  G06V10/46 ,  G06V10/74 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/082

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。

公开(公告)号：CN116503452A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310480348.4

申请日：2023-04-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 张晓峰 ,  陶秦 ,  施正阳 ,  魏东 ,  欧垚君 ,  陈哲 ,  徐辉 ,  滕堂智 ,  蒋巨峰 ,  曹明明

IPC: G06T7/33 ,  G06T7/30 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明涉及算机视觉、三维重建技术领域，尤其涉及一种基于SIFT特征提取的点云配准方法。解决了传统ICP算法计算效率、精度及易受噪声干扰的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：使用带有拓扑关系的二叉树KD‑tree结构存储源点云P和目标点云Q；S2：使用SIFT算法提取源点云P和目标点云Q的关键点云；S3：计算关键点云的法向量以及快速点特征直方图；S4：基于SAC‑IA算法进行粗配准；S5：基于ICP算法进行精配准。本发明的有益效果为：本发明相对传统ICP算法在配准精度以及速度上大大提高。

公开(公告)号：CN114494736A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210104480.0

申请日：2022-01-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 张晓峰 ,  欧垚君 ,  陈哲 ,  王梅 ,  丁红 ,  施正阳 ,  陶秦 ,  魏东

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/25 ,  G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06F40/216 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于显著性区域检测的室外地点重识别方法，属于计算机视觉、深度学习技术领域。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、SE‑ResNet特征图的提取；步骤二、显著性区域的检测；步骤三、训练视觉词袋模型；步骤四、图像之间的相似度匹配。本发明的有益效果为：本发明通过深度学习特征构建的视觉词袋模型，把显著性区域的局部特征融合成全局特征，提高匹配的准确度。

公开(公告)号：CN114067128A

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN202111570170.X

申请日：2021-12-21

Applicant: 南通大学

Inventor： 张晓峰 ,  陈哲 ,  王梅 ,  欧垚君 ,  丁红 ,  陶秦 ,  施正阳 ,  魏东

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于语义特征的SLAM回环检测方法，属于计算机视觉图像技术领域，包括以下步骤：通过RGB‑D相机获取新的图像，并通过YOLOv4目标检测网络模型提取当前图像与图像数据库中其他待匹配图像的语义信息，计算当前图像与图像序列中其他图像的语义特征向量之间的余弦相似度，根据相似度从历史图像中挑选出最接近的K个候选帧，对当前图像和K个候选帧进行几何一致性检验，将满足几何一致性的当前图像作为真正的回环。本发明的有益效果为：采用语义特征可以大大减少光照和视点变化的影响，提高回环检测的准确性以及召回率，同时使用的几何一致性检验又减少了大部分误匹配，且计算量小，需要较低的存储消耗和计算成本，提高了实时性。

公开(公告)号：CN113936736A

公开(公告)日：2022-01-14

申请号：CN202111269625.4

申请日：2021-10-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 张晓峰 ,  陈哲 ,  欧垚君 ,  丁红 ,  陶秦 ,  施正阳 ,  魏东

IPC: G16B20/00 ,  G06N3/12 ,  G16B40/00

Abstract: 本发明公开了基于遗传算法的ERα拮抗剂的生物活性和ADMET性质优化方法，属于生物制药、机器学习以及智能优化算法技术领域；其技术方案为：包括以下步骤：1、变量筛选：2、预测模型建立：3、分类模型建立；4、利用遗传算法、预测模型和分类模型对数据样本进行迭代寻优，找到ERα拮抗剂的生物活性值达到最优和ADMET性质至少三个性质最好时的对应的自变量的值。本发明的有益效果是：本发明并通过遗传算法实现对生物活性和ADMET性质的优化。