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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
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。
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公开(公告)号：CN116415777A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310236649.2
申请日：2023-03-13
Applicant: 南通大学 , 南通市市政设施管理处
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/08 , G06F16/25
Abstract: 本发明属于桥梁监测技术领域，具体涉及一种城市桥梁群健康监测系统。本发明包括自动化传感测试子系统、数据管理与控制子系统、综合预警与安全评估子系统、用户界面子系统及人工辅助管养子系统；本发明涉及一种城市桥梁群健康监测系统，采用信息化手段对城市桥梁群进行智能化管理，一方面解决了城市级桥梁群的健康监测的难题，将每个桥的监测数据汇总到一个系统中，便于数据的分析和查看，数据的关联性更强。另一方面，将传统的桥梁安全监测与桥梁养护管理结合起来，采用多种手段进行桥梁的监管。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106599555B
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201611089491.7
申请日：2016-12-01
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种用于癫痫脑波病历特征选择的多专家协同决策方法。该方法首先构造专家集中每个专家ei对应的癫痫脑波病历参考关系评估矩阵；然后设计专家组Exgi的邻域半径ri，并计算其特征选择值协同性，获取专家组Exgi的特征选择关系协同度cri；最后构造专家系统集E的专家邻近矩阵集P和专家组Exgi的关系矩阵PEi，针对癫痫脑波病历特征开展多专家协同决策选择优化，从而求得全局最优癫痫脑波病历特征选择集。该方法能有效进行癫痫脑波病历的鉴别、诊断和治疗，对癫痫疾病的早期预防、降低脑损伤后果等具有较好作用。
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公开(公告)号：CN106408580A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201611016281.5
申请日：2016-11-18
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G06T5/10 , G06T2207/10132 , G06T2207/20221 , G06T2207/30056
Abstract: 本发明提供了一种基于模糊C均值和均值漂移的肝脏区域提取方法，包括如下步骤：步骤1：预处理，采用均值漂移(Mean Shift)滤波合并图像中相邻的且仅有较小区别的区域，从而获得均匀一致的图像区域；步骤2：粗分割，采用添加邻域信息的FCM(FCM_S)算法分割图像，提取肝脏的主体区域；步骤3：边缘亮度补偿，对步骤2提取的肝脏主体区域中的边缘区域进行亮度补偿；步骤4：肝脏区域分割，对步骤3亮度补偿后的图像再次采用FCM_S算法分割图像。本发明提供了一种基于模糊C均值和均值漂移的肝脏区域提取方法，提高了抗噪能力，减少了误分类的情况，同时，减少了光照不均匀的影响，从而获得了比较完整的肝脏区域。
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公开(公告)号：CN104881862A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510159636.5
申请日：2015-04-03
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于医学图像处理及应用领域，提供了一种基于眼底镜图像的视网膜血管迂曲度计算方法及其应用。本发明首先使用数字化眼底镜获取筛查人群的眼底图像，再利用非下采样的离散小波变换(UDWT)对图像进行增强；然后视网膜灰度图像局部熵的纹理提取，利用模糊C聚类(FCM)的方法对视网膜血管进行分割；最后对分割后的血管进行骨架化，并计算骨架的拓扑层次，并用本发明的迂曲度计算模型对血管骨架进行迂曲度计算。本发明的方法实施简单，精度可靠，便于临床应用。
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公开(公告)号：CN119494038A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411572939.5
申请日：2024-11-06
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于局部敏感hash的时序分解特征最近邻搜索方法，属于深度学习技术领域，解决了数据分布不同带来的训练结果与测试结果存在差异的技术问题。其技术方案为：堆叠分解网络时序数据分解为通道相似项和非相似项、局部敏感hash实现高维空间内的最近邻搜索压缩自注意力矩阵、一个三重损失函数减小源域目标域的数据分布差异。本发明的有益效果为：本发明方法与现有的一些深度学习方法相比，具有更高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN114491293B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210104815.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于复杂网络分析技术领域，具体涉及一种统一化融合内容信息的半监督社团检测方法。本发明的步骤为：形式化带有节点内容网络中的拓扑和内容信息；利用基于非负矩阵分解的生成框架实现基于标准NMF和SNMF的拓扑子模型，计算结构相似度构建must‑link先验信息以调整节点社团隶属度，借鉴pLSA主题模型思想，基于非负矩阵分解构建内容子模型；引入平衡因子统一化融合具有先验信息的拓扑子模型和内容子模型，进而构建统一化融合节点内容半监督社团检测模型，最后，利用梯度下降法学习模型参数，得到节点的社团隶属度矩阵，进行聚类以挖掘网络中社团结构，运用标准化互信息熵NMI和调整兰德系数ARI对模型性能进行评估。
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