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公开(公告)号：CN117025703A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311040257.5
申请日：2023-08-17
Applicant: 山东焦点福瑞达生物股份有限公司 , 江南大学 , 山东百阜福瑞达制药有限公司
Inventor： 廉少杰 , 康传利 , 刘磊 , 郑德强 , 史劲松 , 许正宏 , 钱建瑛 , 龚劲松 , 蒋敏 , 李恒 , 苏畅 , 王春喜 , 李庆 , 李取泉 , 张美霞 , 汤丽伟 , 杜帅 , 刘蔷
Abstract: 本发明公开了一种分子量分布集中的透明质酸纳的生产方法，属生物发酵领域，本方法将产透明质酸菌接入至发酵罐进行三段培养，在30.0～37.0℃，通气量0.5～1.0vvm条件下，培养1～8h；在38.0～45.0℃，通气量1.0～2.0vvm条件下，培养8～16h；在30.0～35.0℃，通气量1.0～2.0vvm条件下培养至发酵结束；当产透明质酸菌OD620达到1.0时，流加控制发酵液中碳源质量体积浓度为5.0～20.0g/L，直至每升发酵液添加碳源总量为80.0～110.0g。本方法采用不同温度、通气量和培养时间的三段培养，并流加控制碳源来控制透明质酸钠合成，减少分子量合成过于分散，得到分子量分布宽度为1.10～1.85的透明质酸钠；且当发酵液中尿素与蛋白胨为1:2时，分子量分布宽度达1.10，本透明质酸钠肤感和感官特性更好，舒缓功效好，可应用于食品、化妆品等领域。
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公开(公告)号：CN114972417B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210343596.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于动态轨迹量化策略和特征重规划的多目标跟踪方法。该方法采用了一种基于联合检测与跟踪范式的多目标跟踪框架。由于大部分算法将未匹配的检测框初始化为轨迹，并将超过阈值帧数未匹配的轨迹终结，在处理轨迹的开始与结束时忽略了不同质量轨迹之间的差异性，所以本发明提出了一种动态轨迹质量量化策略，通过对每条轨迹进行动态评分显式地表征该轨迹的质量，并根据匹配结果的不同，采用不同的动态更新机制。此外，针对联合检测与跟踪范式中检测和跟踪两个子任务优化冲突问题，本发明设计了一个通道增强特征重规划模块，驱动两个子任务分别学到不同的特征，提高特征的适配性，给动态轨迹量化策略提供更精准的检测结果。
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公开(公告)号：CN111709306B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010441559.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 江南大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多层次时空特征融合增强的双流网络行为识别方法。该方法采用了一种基于时空双流网络的网络架构，称作多层次时空特征融合增强网络。针对传统双流网络仅仅在最后层融合两个流的类别概率分布导致浅层特征的作用被忽视以及双流网络的互补特点无法被充分利用的问题，本发明提出多层次时空特征融合模块，在双流不同深度层级通过时空特征融合模块捕获多深度级别的混合特征以充分利用双流网络。此外，在网络中，平等地对待所有特征会削弱那些对分类贡献大的特征的作用。本发明在网络中提出分组增强注意力模块，自动增强特征上的有效区域以及通道的显著性。最终本发明通过汇集双流网络以及特征融合的分类结果，进一步提高了行为识别模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111709351B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010530501.6
申请日：2020-06-11
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于多径时空特征强化融合的三支流网络行为识别方法。该方法采用一种基于时空双流网络的网络框架，称为多径时空特征强化融合网络。针对双流网络仅融合顶层时空特征导致的双流信息利用不充分、特征融合阶段位于全局采样层之后导致特征融合交互不够的问题，本发明利用压缩双线性算法，对来自双流网络多层对应时空特征进行降维，然后进行融合，在减少融合特征所需内存的同时，增加融合特征之间的交互，增强融合效果。此外，本发明在融合流中提出多尺度通道‑空间注意力模块，对融合特征中有效特征进行增强，对无效特征进行抑制。最后，本发明还结合时间分段网络TSN的思想对视频中长期时间信息进行捕捉，进一步提高了行为识别模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114972417A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210343596.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于动态轨迹量化策略和特征重规划的多目标跟踪方法。该方法采用了一种基于联合检测与跟踪范式的多目标跟踪框架。由于大部分算法将未匹配的检测框初始化为轨迹，并将超过阈值帧数未匹配的轨迹终结，在处理轨迹的开始与结束时忽略了不同质量轨迹之间的差异性，所以本发明提出了一种动态轨迹质量量化策略，通过对每条轨迹进行动态评分显式地表征该轨迹的质量，并根据匹配结果的不同，采用不同的动态更新机制。此外，针对联合检测与跟踪范式中检测和跟踪两个子任务优化冲突问题，本发明设计了一个通道增强特征重规划模块，驱动两个子任务分别学到不同的特征，提高特征的适配性，给动态轨迹量化策略提供更精准的检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109145921B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810992323.1
申请日：2018-08-29
Applicant: 江南大学 , 新疆天山智汇信息科技有限公司
Abstract: 本发明是一种基于改进的直觉模糊C均值聚类的图像分割方法，属于图像分割领域。该方法首先提出一个改进的非隶属度函数用来生成直觉模糊集，并提出一种基于灰度特征的方法来确定初始聚类中心，突出了直觉模糊集中不确定性的作用并提高了对噪声的鲁棒性。其次利用改进的非线性函数将数据映射到核空间，以便更精确地度量数据点与聚类中心之间的距离。然后引入局部空间‑灰度信息，同时考虑隶属度、灰度特征和空间位置信息。最后改进目标函数中的直觉模糊熵，并兼顾直觉模糊集的模糊性与直觉性。本发明可有效克服图像中噪声和模糊对算法的影响，提高算法的分割性能、像素聚类性能及鲁棒性，适用于各种不同类型的灰度图像，可获得更精确的分割结果。
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公开(公告)号：CN111793127A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010554809.4
申请日：2020-06-17
Applicant: 江南大学
IPC: C07K14/78 , C12N15/12 , C12N15/70 , C12N1/21 , C12P21/02 , A61K38/39 , A61K8/65 , A61Q19/00 , A61Q19/08 , A61P17/18 , C12R1/19
Abstract: 本发明公开了一种III型类人胶原蛋白及其编码基因、重组菌与应用，本发明提供一种新型的III型类人胶原蛋白，以胶原蛋白特征序列Gly-X-Y为基础设计了一段III型类人胶原蛋白基因，并将构建好的表达质粒导入大肠杆菌BL21(DE3)，重组大肠杆菌可成功表达分子量为13.1kD的类人胶原蛋白。本发明的III型类人胶原蛋白亲水性好，可随意组装形成大分子量的类人胶原蛋白，并且抗氧化活性较高。
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公开(公告)号：CN111709331A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010495916.4
申请日：2020-06-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种基于多粒度信息交互模型的行人重识别方法，属于机器视觉领域。该方法采用多粒度网络通过空间分块的方式在保留输入图片特征图的同时将该特征图分为多个尺度的子特征图，并且将原特征图作为全局分支处理，将每个子特征图作为局部分支处理。此外提出了多粒度信息交互模型来促进多个分支之间的信息交互。多粒度信息交互模型包含全局映射注意力模块和标签项互学习模块。全局映射注意力模块负责促进全局分支与局部分支之间的信息交互，标签项互学习模块负责促进多个全局分支之间的信息交互。最终利用多粒度信息交互模型分别促进了全局分支与局部分支以及不同全局分支之间的信息交互，进一步提高了具有多分支网络结构的行人重识别模型的性能。
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公开(公告)号：CN111514860A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010388464.X
申请日：2020-05-09
Applicant: 江南大学
IPC: B01J20/24 , B01J20/28 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/30
Abstract: 本发明公开了一种羊毛废弃物的高效综合回收再利用方法，本发明采用谷胱甘肽处理废弃羊毛，使其暴露出多种活性基团，能够有效吸附印染废水中的阳离子染料；采用本发明方法制备得到的羊毛海绵吸附剂对羊毛印染废水中阳离子染料去除率最高可达99％，吸附量可达263.16mg/g，是一种优良的生物吸附剂；采用本发明方法制备得到的羊毛吸附剂可重复吸附、解吸循环8‑10次。本发明实现了羊毛纺织工业废弃物的充分回收再利用，将羊毛废弃物转化成印染废水吸附剂。操作条件温和，绿色环保，步骤简洁，能耗低，易于扩大化生产；本发明获得的羊毛残渣海绵具有疏松多孔的结构，表面富含多种活性基团，是一种性质优良、效果显著的生物吸附剂。
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公开(公告)号：CN111354017A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010142418.1
申请日：2020-03-04
Abstract: 一种基于孪生神经网络及平行注意力模块的目标跟踪方法，属于机器视觉领域。包括如下步骤：1、根据视频序列图片中目标的位置及尺寸，裁剪出模板图像和搜索区域图像，构成训练数据集；2、构建孪生网络，孪生网络的基本骨架采用微调后的残差网络；3、在孪生网络的模板分支嵌入平行注意力模块，包括两个平行的通道注意力模块和空间注意力模块；4、基于训练集，构建自适应焦点损失函数，训练带有平行注意力模块的孪生网络，获得训练收敛的网络模型；5、使用训练好的网络模型进行在线跟踪。本发明在跟踪过程中，可以有效应对目标外观变化等问题，提高了跟踪的精度。
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