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公开(公告)号：CN112906623A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110266638.X
申请日：2021-03-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度深度监督的反向注意力模型，模型包括：输入端、多尺度特征学习模块、注意力机制模块、反向注意力机制模块、深度监督模块、若干个损失函数、若干个平均池化层、若干个线性层和支路；多尺度特征学习模块用于对深度特征进行多尺度学习并进行训练；注意力机制模块用于加强对局部重要特征信息的关注；反向注意力机制模块用于将被注意力机制模块抑制的特征变为强调的特征，对注意力机制进行互补；深度监督模块用于修正注意力机制模块对重要特征关注的准确度。本发明提出了反向注意力机制模块缓解了由注意力机制引起的特征信息丢失问题，模型在测试阶段可丢弃部分模块，提高了测试效率。
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公开(公告)号：CN111650804A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010421272.4
申请日：2020-05-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于立体图像识别技术领域，具体的说是一种立体图像识别装置及其识别方法，包括图像识别柜，所述图像识别柜内壁两侧的顶端共同固定连接有安装板；所述安装板底部的两侧均通过角度调节座连接有相机；通过设置LED灯板、弹簧、支撑架、支撑轴、驱动电机、圆盘底座、钢板、吸气腔、吸口、搁置圆板、吸气座、抽气腔、真空泵，给相机的采集提供较好的光线环境，使得采集的信息更加清晰，旋转的过程中，可以同步对商品在不进行表面夹持固定的情况下进行固定，使得整个采集过程非常稳定，改善了对商品采集立体图像的外部环境，有利于准确清晰的采集立体图像，便于更准确的识别商品。
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公开(公告)号：CN107067027A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710135040.0
申请日：2017-03-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于光滑多示例学习的目标识别方法，包括样本训练步骤和目标识别步骤，样本训练步骤为：提取训练图片的示例特征；根据示例特征，进行光滑处理得到示例相关的连续概率模型；根据示例相关的连续概率模型进行训练，得到训练权重w；目标识别步骤为：提取待检测图片的示例特征；根据待检测图片的示例特征和训练权重，计算确定待检测图片中是否存在需要识别的目标。与现有技术相比，本发明具有识别效率高、识别准确率高以及识别效果好等优点。
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公开(公告)号：CN106897419A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710098746.4
申请日：2017-02-23
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06F16/9535 , G06Q30/0631 , G06Q50/01
Abstract: 本发明面向大规模社交网络环境，将排序学习策略引入到推荐方法之中，设计并实现一种融合用户和物品社交信息，基于对级排序学习的推荐方法。该方法针对具有潜在购买力的目标用户，根据训练得到的排序模型对物品列表进行排序，最终得到一个排序列表作为该目标用户的推荐列表进行推荐，从而显著提高推荐结果的准确度。
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公开(公告)号：CN111696683B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010525005.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 泗县微腾知识产权运营有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明属于图像识别系统技术领域，具体的说是一种图像识别系统及其识别方法，所述导向灯主要用于为外来人员进行导向的作用；所述导向灯包括铺块，且铺块为塑胶材料制成；多个所述铺块铺设成人行专用通道；每个所述铺块上表面均固连有太阳能板；每个所述铺块内壁中均设有灯泡，且灯泡均与导向单元信号连接；每个所述灯泡外表面均固连有均匀布置支撑块；本发明主要用于解决目前由于扫描安康码的图像识别系统，只是根据体温的情况来更改安康码的颜色，从而起到预警和监管作用，却无法准确了解人员的流动情况，同时还需要人工询问，从而提高的人与人之间的接触时间，同时还无法对每个小区人员每天的体温情况进行分析和对比的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112418082A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011315894.5
申请日：2020-11-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于度量学习和深度特征学习的植物叶片识别系统及方法。其中系统包括：IOS客户端，用于首先获取植物叶片图像后进行预处理，然后将预处理后的植物叶片图像通过IOS客户端的人机交互页面选取本地识别路径或服务器端识别路径发出请求，针对本地识别路径请求，调用自身网络模型进行植物叶片识别，针对服务器端识别路径请求，将预处理后的植物叶片图像无线发送至服务器端；服务器端，用于接收服务器端识别路径请求下来自IOS客户端预处理后的植物叶片图像，并调用基于分段损失加权的生成式对抗网络进行识别。对应识别方法基于全局特征表示和特征度量学习结合的学习方式和基于softmax的全局分类分支和具有三元损失的度量学习分支来展开。
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公开(公告)号：CN111696683A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010525005.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于图像识别系统技术领域，具体的说是一种图像识别系统及其识别方法，所述导向灯主要用于为外来人员进行导向的作用；所述导向灯包括铺块，且铺块为塑胶材料制成；多个所述铺块铺设成人行专用通道；每个所述铺块上表面均固连有太阳能板；每个所述铺块内壁中均设有灯泡，且灯泡均与导向单元信号连接；每个所述灯泡外表面均固连有均匀布置支撑块；本发明主要用于解决目前由于扫描安康码的图像识别系统，只是根据体温的情况来更改安康码的颜色，从而起到预警和监管作用，却无法准确了解人员的流动情况，同时还需要人工询问，从而提高的人与人之间的接触时间，同时还无法对每个小区人员每天的体温情况进行分析和对比的问题。
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公开(公告)号：CN111660949A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010421269.2
申请日：2020-05-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体的说是一种车辆行驶图像识别方法，该方法采用的防雨设备包括安装架；安装架上固连有后视镜的镜体，镜体底部通过支架固连有全景摄像头；全景摄像头前方的镜体上固连有雾化罩，雾化罩呈喇叭形，且雾化罩靠近全景摄像头一端的直径小于另一端；本发明通过喇叭形的雾化罩，随汽车行驶时加速通过全景摄像头附近的气流，使得雨滴经过靠近雾化罩直径较小的一端时，被高速流通的空气雾化，进而减少大滴的雨水粘附在全景摄像头，增加全景摄像头的对焦精度和拍摄图像清晰度。
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公开(公告)号：CN111645602A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010525018.9
申请日：2020-06-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体的说是一种车载用图像识别装置，包括拍摄装置和吸盘；吸盘用于拍摄装置的固定；吸盘包括吸附座、吸附盘和端盖；吸附座下端固接吸附盘上半部分侧壁上设有挡板，挡板与端盖之间装有清水，挡板的中心位置设有丝杆，丝杆的端部穿过端盖上设有的滚珠座，通过吸盘、挡板、丝杆和滚珠座之间的配合，使得吸附座内水流入到吸附盘上，吸附盘与玻璃之间产生一层水膜，使得吸盘与玻璃之间可以牢牢吸附一起；以及通过端盖与挤压条之间的配合，得吸附盘通过挤压力再次被吸附在玻璃上，增强了吸附盘与玻璃之间的吸附力。
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公开(公告)号：CN107480469B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710642956.5
申请日：2017-07-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于在基因序列中快速搜索给定模式的方法，包括以下步骤：统计输入序列的背景分布；将各个给定模式的位置频率矩阵转换为PWM矩阵，计算PWM矩阵的阈值K；计算每个PWM矩阵的期望向量；计算每个PWM矩阵的预计算窗口位置；计算每个PWM矩阵的预计算窗口的总排列分值；计算每个PWM矩阵的匹配顺序向量；计算每个PWM矩阵的最大分值向量；通过滑动窗口扫描输入序列，匹配输入序列与各个PWM矩阵，得到匹配成功的结果向量。与现有技术相比，本发明面对多个序列模式匹配，不需要多次扫描和计算匹配，只需要依次搜索即可完成对所有模式的匹配，具有匹配速度快等优点。
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