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公开(公告)号：CN118447364A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410481704.9
申请日：2024-04-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双分支时空图卷积网络融合的行人轨迹预测方法，属于移动机器人的感知与决策领域，解决了传统方法中行人社会交互不充分，以及行人运动模式难以捕捉，需要模拟复杂时间依赖性的技术问题，其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、使用预训练CNN提取行人场景特征；步骤二、在双分支分别构建行人两两交互图与组间交互图，并在图中嵌入场景特征；步骤三、使用空间GCN提取行人空间特征；步骤四、使用时间外推卷积网络处理两个分支输出的时空特征来预测轨迹的高斯分布参数。本发明的有益效果为：本发明能更好的建模行人复杂的社会交互，并捕捉每个行人独特的运动模式，提高预测的准确率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118333952A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410365817.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于局部区域主动轮廓模型的三维冠状动脉自动分割方法，属于图像分割的医学图像分割技术领域。解决了传统方法没有充分考虑医学图像的高噪声和灰度不均的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、对图像进行窗宽窗位的处理；步骤二、使用聚类来提取包含冠状动脉和心脏的区域；步骤三、使用Jerman血管滤波器对该区域进行血管增强滤波；步骤四、使用三维区域生长方法来分割和提取冠状组织；步骤五、对步骤四中分割得到的血管进行细化；步骤六、使用高度脊遍历方法得到步骤五中未能得到的冠状动脉骨架；步骤七、将步骤五与步骤六中得到的骨架进行融合。本发明的有益效果为：保证较高的分类准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117576385A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311390017.8
申请日：2023-10-25
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/34
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应掩膜膨胀和动态概率的视觉SLAM方法，属于计算机视觉、深度学习技术领域。解决了传统视觉SLAM受动态环境影响大，引入的深度学习模型受训练数据集有限影响，生成动态掩膜残缺和畸形的技术问题。其技术方案为：把整个流程分为两个部分，一是提取完整的动态对象掩膜，二是过滤掉高动态概率的特征点，保留动态概率低的静态特征点。本发明的有益效果为：本发明结合深度学习提供的动态先验信息和K‑means聚类算法，将动态对象完整精确地从静态背景中分割出来，提高整个SLAM算法的精确度，通过提取精确的动态对象掩膜，更准确地过滤动态特征点，从而提高SLAM算法的鲁棒性和精确度。
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公开(公告)号：CN114242178A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111269051.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了基于梯度提升决策树的ERα拮抗剂的生物活性定量预测方法，属于生物制药和机器学习技术领域；解决了梯度提升决策树线性和非线性的多元回归模型不能很好的进行拟合的技术问题；其技术方案为：包括以下步骤：步骤一：对影响ERα拮抗剂的生物活性的变量数据进行预处理；步骤二：变量的筛选；步骤三：独立性检验；步骤四：模型建立。本发明的有益效果是：本发明在数据的采集过程中，先对数据进行预处理，删除全为零的列，降低了不良数据对预测模型的影响，也加快了变量的筛选速度；通过传统方法和机器学习方法筛选出特征变量，再通过特征变量建立ERα拮抗剂的生物活性定量预测模型。
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公开(公告)号：CN112395964A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011229245.3
申请日：2020-11-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的能见度估计方法，包括以下步骤：步骤一：选用3D ResNet18卷积神经网络；步骤二：选用多层感知器进行融合；步骤三：将上述3D ResNet18卷积神经网络和多层感知器(MLP)模型进行融合和步骤四：在测试集上进行了模型的精度评估。本发明的有益效果为：本发明主要是将3D ResNet18卷积神经网络与多层感知器(MLP)结合起来进行基于深度学习的能见度估计，对视频数据进行特征向量提取，对提取的特征向量进行分类，实现分类估计，相比于传统方法中只选取少量视频、截取图像中的某些固有特征的局限性，它充分利用视频的连续信息，并添加多层感知器进行分类估计，提高了估计精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107564048B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201710877772.7
申请日：2017-09-25
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明提供了一种基于分叉点特征配准方法，该方法首先获取眼底图像的绿色通道，并提取血管中心线：使用基于梯度散度的血管中心线提取技术，提取出眼底图像中的血管树；随后，使用八邻域查表法提取眼底血管树特征点，删除错误的特征点后得到正确的分叉点对应的Harris角点坐标；使用改进的特征描述算法，对得到的分叉点进行特征提取，得到对应的分叉角度与血管长度，形成特征向量；最终使用向量之间的欧氏距离得出最终用于匹配的特征点对，使用随机抽样一致算法得出参照图像对于原图的变换矩阵，并对配准后的结果图像进行基础修改，得到配准精确的眼底图像，本发明提出的配准方法在公开的FIRE眼底配准数据库中取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN106408021B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201610828652.3
申请日：2016-09-18
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于笔画粗细的手写体与印刷体的鉴别算法，其特征在于：通过统计邻域内边缘像素数目获得笔画粗细的特征，再结合版面分析将图像文档分割为粗细均匀的区域，然后计算这些区域内笔画粗细的统计特征，最后使用支持向量机(SVM)判断手写体与印刷体类别。本发明提出的方法通过统计一个区域中出现的边缘像素数目获得笔画的粗细，具有定义明确、计算简便的特点。利用本发明提供的笔画粗细特征结合版面分析，能够将文档图像中的文本行进一步分割为粗细均匀的区域，该类区域较文本行更细致，较单个字符范围大，因此能够提取出比文本行和单个字符更稳定的特征，从而获得更好地分类效果。
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公开(公告)号：CN108836259A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810444609.6
申请日：2018-05-10
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明自拍式共享眼底照相装置，包括：下颌固定装置用于固定自检者的下颌；眼底成像装置用于采用视标对焦和自动聚焦技术拍摄自检者的眼底图像，接收自检者的个人信息录入；眼底图像质量评价模块用于判断眼底图像是否符合预设要求，在判断出符合时显示眼底图像供自检者选择提交或重拍，在选提交指令时将眼底图像转换为设定文件格式的眼底图像；眼底图像共享模块用于存储自检者的个人信息和对应的转换为设定文件格式的眼底图像以供共享调用。本发明可实现患者眼底图像的自拍，免除了医务人员操作，实现了医院间眼底影像资料和报告信息的数字化共享存储和调阅，大大减少了重复检查，节省了医疗资源和患者花费，有利于医疗信息的合理化利用。
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公开(公告)号：CN107256342A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710454587.7
申请日：2017-06-15
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法。该方法首先利用云计算中Map操作与Reduce操作将大规模电子病历数据集划分成不同的电子病历优化数据子集；接着构建相邻进化种群相似度矩阵，利用进化种群协同熵设计知识约简效能计算方法；然后分析影响电子病历知识约简效能的进化种群分布规律，构造一种级联评估指标矩阵并进行矩阵优化；最后评估电子病历知识约简效能评估精度，输出电子病历知识约简效能最优评估精度。该方法对云计算环境下大规模电子病历知识约简定性定量化智能分析以及相关疾病辅助诊断疗效评估具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN105022273B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510444806.4
申请日：2015-07-25
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的多级带式输送机协调控制系统，包括物料流状态激光采集装置、光电编码器、信号采集与处理模块、第一无线信号传输模块、第二无线信号传输模块、基于物联网的多级带式输送机协调控制管理装置、现场执行模块。本发明还公开了一种基于物联网的多级带式输送机协调控制方法，包括物料瞬时流量信号和带速信号采集；根据瞬时流量信号和带速信号采集计算各级带式输送机带速的改变量；通过现场执行模块对各级带式输送机带速进行控制。本发明结构简单、安装使用方便、可实施性强、自动化程度高、安全可靠，可以实现港口大型多级带式输送机系统带速的协调控制。
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