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公开(公告)号：CN103759701A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410012883.8
申请日：2014-01-13
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G01C3/00 , H04M1/72563
Abstract: 本发明公开了一种基于安卓平台的手机智能测距方法，用手机自带的摄像头，拍摄测量点，程序根据手机的方向传感器的roll和pitch值，计算出测量物距测量点的水平距离、同一平面的任意两点间的距离、物体距地面的距离和垂直面上任意两点间的距离；计算中，对测量值可能的误差进行了效正，测量误差一般在1%之内。本发明可作为一个app，安装于手机中。操作简单，使用方便，功能实用，测量较准，应用面广。
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公开(公告)号：CN113961821B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111220041.8
申请日：2021-10-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F17/16 , G06F18/2321 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于图正则融合异构拓扑和节点内容的社团检测方法，属于复杂网络分析技术领域，该方法识别具有内容信息的网络数据中社团结构，运用随机块框架的非负矩阵分解和图正则化分别建模拓扑和内容，基于“具有相似内容的节点很有可能属于同一社团”子空间聚类思想，以融合拓扑和内容，以构建基于图正则的非负矩阵分解社团检测模型；最后使用评价算法归一化互信息熵评估模型有效性。本发明的有益效果为：运用图正则融合拓扑和内容，同时，提出节点流行度和K近邻一致性分别处理拓扑和内容特性，提高了社团检测能力。
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公开(公告)号：CN116492188A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310510816.8
申请日：2023-05-08
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种口腔医疗辅助设备，涉及医疗器械技术领域，包括辅助椅，辅助椅上设置有头部支撑，头部支撑相对的两侧转动连接有限位滑道，限位滑道上滑动连接有滑杆，两滑杆相互临近的一端固定连接有定位框，定位框相对的两端设置有限位杆，限位杆上滑动连接有滑块，滑块上设置有平行设置的螺纹孔和通孔，螺纹孔内设置有旋杆，通孔内设置有限位柱，旋杆端部转动连接于咬合板上，限位柱与咬合板固定连接，两相对设置的咬合板用于撑开口腔。通过本发明设置的口腔医疗辅助设备，确保患者在口腔检查治疗的过程中能可靠地防止其闭口，并可使在咬合板在口腔内的不同位置进行移动的来减少对医护人员的影响。
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公开(公告)号：CN116386609A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310399570.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种中英混合语音识别方法，包括：步骤S1、对中英混合音频通过预处理得到声学特征，利用Conformer模型分别对中英文特征部分嵌入相对位置信息进行编码学习，接着将编码学习后的特征混合输入到解码器部分；步骤S2、使用预训练生成模型的解码器部分作为GPT‑Decoder解码器，同时由GPT‑Decoder解码器、联结时序分类CTC模块及长短时记忆循环神经网络LSTM‑RNNLM模型组成联合解码器；其中，联结时序分类CTC模块和长短时记忆循环神经网络LSTM‑RNNLM模型辅助GPT‑Decoder解码器进行解码。本发明中的编码器部分引入Conformer模型作为中英双编码器，替换传统的Transformer编码器。本发明中的解码器部分采用联合解码器形式代替原有单一的解码器结构，有效提高中英混合语音识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111400652B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202010134409.8
申请日：2020-03-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种非负矩阵社区发现方法及电影社区发现方法，包括如下步骤S11数据收集与计算，形成相似度矩阵X和L；S12将X进行非负矩阵分解，X≈UV；S13构造含有L的目标函数O；以及S14基于目标函数，得到非负矩阵分解的迭代公式，进行迭代，完成社区划分。本发明的一种非负矩阵社区发现方法及电影社区发现方法，将双属性的非负矩阵分解应用于社区发现，提高了社区分解模块的精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116189275A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310103916.9
申请日：2023-02-13
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/18 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及机器学习视觉技术领域，尤其涉及一种基于面部地标热图的线上考试监考方法，包括：S1：对眼动数据集进行预处理，将数据集分为训练集和测试集；S2：搭建二元模型中的Face‑net,从面部图像获取粗粒度视线估计；S3：搭建Eye‑net,从眼部图像获取细粒度视线估计；S4：完善二元模型，计算出最终的视线估计方向，并用该模型评估作弊行为。本发明无需针对个人进行校对即可进行精准的视线估计，有助于提高线上监考时辨别作弊行为的准确率。
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公开(公告)号：CN115471894A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211158142.1
申请日：2022-09-22
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明涉及学生学习状态分析技术领域，尤其涉及一种基于摄像的多模态学习状态识别方法，具体步骤如下：S1：通过摄像头获取学习者的人脸摄像；S2：从摄像中提取人脸图像，进行面部表情检测，求表情分；S3：从摄像中提取头部姿态图像，进行头部姿态检测，求头部姿态分；S4：从摄像中提取人眼图像，进行眼闭次数统计，求疲劳度分；S5：基于S2、S3、S4的评分进行综合评分，并量化学习状态结果。本发明通过给出了基于人脸摄像的情绪、头部姿态及疲劳度识别的多模态信息融合的学习状态识别方法，实施方便，可信度高，且具有实时性，可自动地将学生状态告知老师和学生，帮助教师调整教学策略进行有效教学，也可提醒倦怠的学生认真投入学习。
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公开(公告)号：CN115171878A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210759072.9
申请日：2022-06-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及抑郁症检测技术领域，尤其涉及基于BiGRU和BiLSTM的抑郁症检测方法。包括以下步骤:步骤S1、构建训练样本集，所述训练样本集包含抑郁症和非抑郁症患者的音频和对应的文本信息，按照9:1的比例划分训练集和测试集；步骤S2、采用vggish网络模型进行音频特征提取并训练，提取梅尔语谱图特征，获得具备情景感知的语音向量特征；步骤S3、进行文本特征提取并训练，对所述训练样本集的患者测试文本进行句子级嵌入处理，获得文本特征；步骤S4、使用双向门循环单元BiGRU和双向长短期记忆网络BiLSTM模型，对所述语音向量特征和所述文本特征进行融合，从而进行抑郁症的分析判断；步骤S5、使用测试集对改进的模型进行测试，完成检测。
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公开(公告)号：CN111301426B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010174977.0
申请日：2020-03-13
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU网络模型预测未来行驶过程能耗的方法，将与电动汽车行驶过程中电池能耗变化有较强相关性的变量输入至GRU网络当中，计算输入时间序列数据的权重和偏向，通过不断调整模型的参数值，保存最优模型参数；基于权重和偏向计算获得GRU网络的训练结果；输入测试样本至工况行驶SOC预测模型，输出预测结果；通过对历史行车数据的训练，可准确预测电动汽车未来行驶过程中的电池能耗值变化。本发明对电动汽车未来行驶过程中的电池能耗预测误差小，有效提升了预测准确率。通过对能耗值进行精准预测，可以准确的估算出电动汽车在未来行驶工况下的续航里程，从而帮助电动汽车驾驶员建立行驶里程自信。
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公开(公告)号：CN111301426A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010174977.0
申请日：2020-03-13
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU网络模型预测未来行驶过程能耗的方法，将与电动汽车行驶过程中电池能耗变化有较强相关性的变量输入至GRU网络当中，计算输入时间序列数据的权重和偏向，通过不断调整模型的参数值，保存最优模型参数；基于权重和偏向计算获得GRU网络的训练结果；输入测试样本至工况行驶SOC预测模型，输出预测结果；通过对历史行车数据的训练，可准确预测电动汽车未来行驶过程中的电池能耗值变化。本发明对电动汽车未来行驶过程中的电池能耗预测误差小，有效提升了预测准确率。通过对能耗值进行精准预测，可以准确的估算出电动汽车在未来行驶工况下的续航里程，从而帮助电动汽车驾驶员建立行驶里程自信。
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