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公开(公告)号：CN119580177A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411383325.2
申请日：2024-09-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的YOLOv8的安全帽规范佩戴检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域。解决了现有检测算法无法判断安全帽是否规范佩戴的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、采用可变性卷积Deformable ConvolutionV2替换传统卷积；S3、基于MPCA的DCNV2改进；S4、改进的多尺度特征融合模块；S5、利用安全帽规范佩戴数据集对改进的YOLOv8网络模型进行训练，得到训练后的模型。本发明的有益效果为：本发明方法不仅帮助管理人员对作业现场的安全帽佩戴情况进行有效监管，还为基于深度学习的目标检测技术在安全帽检测领域提供了新的思路和范例。
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公开(公告)号：CN114529470B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210156295.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 南通大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于端到端神经网络的单幅图像去雨方法，包括如下步骤：S1、构建神经网络模型；S2、设计损失函数；S3、利用有雨图像和无雨图像对进行神经网络模型的训练，得到神经网络模型的模型参数；S4、在神经网络模型中导入步骤S3训练好的模型参数，输入有雨图像，在损失函数中加入基于对比感知的正则化约束项，输出无雨图像。本发明提出了一种基于端到端神经网络的单幅图像去雨方法，设计了一种融合图卷积网络和注意力卷积网络的基本模块，用于提取图像的全局和局部特征，并在损失函数中加入了基于对比感知的正则化约束项，取得了较好的去雨效果。
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公开(公告)号：CN115115598B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210765034.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法，包括如下步骤：S1、获取喉癌细胞图像数据集，进行数据预处理；S2、提取图像全局特征信息；S3、提取图像局部特征信息；S4、图像分类器训练；S5、测试图像标签预测，得到测试结果。本发明采用Gabor滤波方法和LBP方法，能够准确高效地对喉癌细胞图像进行分类，兼具更优的分类准确率和kappa系数。
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公开(公告)号：CN112884784B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110267138.8
申请日：2021-03-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/13 , G06T7/168 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06T7/73 , G06T1/00
Abstract: 本发明提供一种基于图像的镜片检测与正反面判断方法，包括如下步骤：S1、摄像头采集的托盘上镜片分布的图片作为输入图像，将输入图像进行灰度化处理，进行背景建模，计算背景模型的像素均值t，并以此为图像分割阈值；S2、将输入图像灰度化处理后，进行高斯滤波，采用霍夫变换定位图像中圆形物体，确定图像中镜片的圆心和半径；S3、根据镜片图像中的角点数量判断镜片的正反面。本发明首先针对输入图像，对背景图像进行建模，得到二值分割阈值，然后对图片进行二值图像分割，并采用霍夫变换定位到图片中光学镜片的位置，最后根据镜片图像中的角点数量来判别该光学镜片的正反面，得到托盘中镜片的位置和正反面信息，降低人工成本，提高包装效率。
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公开(公告)号：CN116957974A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310923594.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于混合网络的图像去雨方法及设备；本发明方法包含：步骤1、构建自注意力模块；步骤2、构建基于自注意力的transformer模块；步骤3、构建可逆神经网络模块；步骤4、构建基于transformer模块和可逆神经网络模块的混合网络模块；步骤5、构建端到端的神经网络；将数据集输入步骤5中的端到端神经网络进行训练；完成训练后将真实待去雨图像输入训练好的模型，得到去雨图像。本发明基于自注意力的transformer网络结构和可逆神经网络结构，能够兼顾全局特征和局部细节，从而达到较好的去雨效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116453043A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310244607.3
申请日：2023-03-14
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/52 , G06T7/00 , G06T7/194 , G06V20/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于背景建模和目标检测的厨房老鼠检测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了存在有干扰因素的复杂背景下的老鼠检测精度低的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、样本数据采集；S2、建立背景模型；S3、提取当前帧图像中所有的前景运动目标的目标框；S4、对目标框建立混合高斯分布模型；S5、老鼠检测；S6、输出目标检测结果。本发明的有益效果为：该方法得出一种老鼠检测的通用模型,可以适用在餐饮后厨、食品加工等多种场景下，实现老鼠检测的智能化，减少人工监管所耗费的时间和精力，一定程度上解决老鼠对食品及商品的危害。
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公开(公告)号：CN115269377A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210717428.2
申请日：2022-06-23
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，包括如下步骤：S1、构建项目向量集PVS；S2、构建目标实例优化索引IPI；S3、构建预训练集TPRED；S4、构建目标项目的优化索引TPOI；S5、构建基于优化实例选择的训练集BOD；S6、构建基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法BOICP。本发明提出一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法，通过构建目标实例全局特征向量实现源实例选择，然后使用相关性分析进一步优化实例选择，使用该方法构建的训练集有利于选择可靠的实例数据，实现更好的跨项目缺陷预测效果。
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公开(公告)号：CN114677129A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210401092.9
申请日：2022-04-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的艺术品确权流通方法，包括如下步骤：S1、基于ubantu系统，使用go‑ethereum对区块链进行创世区块的初始化和私人网络搭建；S2、基于remix ide平台，使用solidity语言对艺术品上链交易编写智能合约；S3、对智能合约的性能和安全进行测试，用户上链确权，并进行交易流通，成功确权。本发明针对艺术品的数字确权流通，提供一种基于区块链的艺术品确权流通方法，通过上链确权，交易流通达到艺术品确权流通的目的。
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公开(公告)号：CN114387474A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210033297.6
申请日：2022-01-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域中的小样本图像分类技术领域，具体涉及一种基于高斯化原型分类器的小样本图像分类方法，本发明首先对从主干卷积神经网络中提取的特征进行高斯化操作，从而使图像样本的特征服从高斯分布；然后，将基类数据的原型特征作为先验信息，并利用最大后验估计方法为每类新类得到可靠的高斯化原型特征；最后，新类中的查询样本被分类为与其最相似的原型所属于的类别。本发明在不借助于额外的标注信息或者复杂的优化过程的情况下，能够实现原型的一步校正，从而提高小样本图像分类性能。
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公开(公告)号：CN108986872B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810642497.5
申请日：2018-06-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于大数据电子病历约简的多粒度属性权重Spark方法。该方法首先在Hadoop分布式文件系统中将大数据电子病历集划分成不同的条件属性作业和决策属性作业；然后设计基于改进MapReduce作业协同结构的Spark模型，将电子病历条件属性作业并行化处理；其次在Hadoop分布式文件系统中构建多粒度属性权重Spark方法用于电子病历属性快速约简，从而求得大数据电子病历属性约简最优特征集；最后将大数据电子病历属性约简特征集R1,R2,…,Rn存储至Hadoop分布文件系统中，为相关疾病的临床诊断和治疗提供重要的智能诊断知识依据。
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