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公开(公告)号：CN106529551A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610944450.5
申请日：2016-11-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向包装行业的类圆对象智能识别计数检测算法，通过工业相机采集的图像获得类圆对象所在的有效区域；图像预处理方法包含：采用中值滤波算法去除原始图像噪声，利用自适应局部二值算法获得图像去噪后的二值化图像；几何特征提取包含四次检测，第一次检测：检测二值化后面积正常的类圆对象；第二次检测：检测第一次检测后剩余有缺陷的类圆对象；第三次检测：检测凹凸不平区域的类圆对象；第四次检测：检测边界可能存在的类圆对象。利用此发明可以将类圆立体对象的计数准确度提高，并且对包装条件要求低、检测鲁棒性强，同时能够实现迅速、实时的快速在线监测，可以用于各种类圆对象检测。
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公开(公告)号：CN105570510A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410620551.8
申请日：2014-11-06
Applicant: 南通大学
IPC: F16K31/04
Abstract: 本发明公开了一种船用电液式阀门智能控制器，包括微控制器、can隔离芯片a、can收发器a、存储器，所述can隔离芯片a分别连接微控制器和can收发器a，所述存储器连接微控制器，其特征在于还包括电流采集器、角度传感器、温度采集器、压力采集器、电机控制器、显示器，所述电流采集器、角度传感器、温度采集器、压力采集器、电机控制器、显示器均连接于微控制器。本发明较现有技术而言优点为：采用CAN冗余设计，可以利用can总线与其他智能控制器构成高可靠性的通信网络系统。控制器采用的是高度集成的方案设计，可以与电液式驱动头联为一体。
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公开(公告)号：CN118230311A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410358312.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种高位视频下的车牌检测识别改进方法，包括：首先，采用高清智慧摄像头获取停车路段的图像信息，利用LPD‑YOLOv8算法对图像信息进行处理，初步检测并框选出车牌区域；其次，对提取到的车牌区域进行图像预处理；最后，使用改进的LPR‑NET算法对校正后的车牌图像进行识别，将识别得到的车牌图像信息上传至后台。本发明提出的方法架构轻量化，方法新颖，仅需一部高清智慧摄像头即可部署。相较于传统方法，该方法在检测速度和识别精度方面均取得显著提升，为城市道路路侧停车管理提供了高效而准确的车牌识别解决方案。
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公开(公告)号：CN116630679B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202310321204.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及医学图像分类技术领域，尤其涉及一种基于CT图像和域不变特征的骨质疏松识别方法，包括：S1、建立生成对抗网络的MACE‑CycleGAN模型对正常剂量图像和低剂量图像进行领域迁移，生成一些伪图像数据；S2、建立三个任务模块之间的相关性和强调椎骨之间的关系的多任务关系学习模型；S3、建立基于域对抗迁移学习的模块，将域适应嵌入到学习表示过程中，以便最终的分类决策基于对域的变化具有区分性和不变性的特征；S4、基于定位模块、分割模块、分类模型和域对抗迁移学习模块建立正常剂量和低剂量图像的深度学习模型，构建分步训练损失函数来防止模型过拟合。本发明既能对正常剂量CT图像的骨质疏松进行识别，也能对低剂量CT图像骨质疏松进行识别。
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公开(公告)号：CN116703953B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310261536.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/181 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像分割技术领域，尤其涉及一种基于CT影像的肠系膜下动脉分割方法，包括：S1：通过CT扫描仪获取上腹部体积图像，将数据预处理成肠系膜下动脉数据集；S2：对数据做增强处理，包括随机翻转、随机旋转、随机裁剪等：S3：设计基于Transformer的三轴特征提取模块，嵌入门控位置编码以学习精准的位置偏差；S4：基于自注意力设计血管边缘捕捉器，强化对图像边缘目标血管与非目标血管体素的区分能力，强化细小血管的边缘结构，增强血管的连通性；S5：在U型解编码器结构的基础上，结合三轴特征提取模块以及血管边缘捕捉器构建肠系膜下动脉分割模型。本发明利用血管的边缘信息有效约束3D血管的边界信息，提高血管的连续性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116309712B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310249317.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及电子信息技术领域，尤其涉及一种基于深度相机的功能运动分析系统及方法，包括：利用深度相机获取多帧的深度图片和彩色图片；获取人体的16个骨骼关键点，并获取坐标信息；将骨骼点进行拼接，根据相对运动的面简化深度空间内的三维坐标，进行角度测算；基于深度信息对站定时人体测算前后移动，进行距离测算；设定活动区域的阈值，排除其他人的干扰；衡量特殊运动完成度，并进行评价。本发明具有身体姿态评估测试，功能性平衡分析，特殊情况下的运动角度监测等功能；采用无接触式测量需求数据，确保了安全；并将三维信息转换成二维信息，提升技术指标计算的效率；拥有独立的评分算法，对所有功能性运动进行评分，指导后续训练科学化开展。
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公开(公告)号：CN116703953A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310261536.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/181 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及计算机医学图像分割技术领域，尤其涉及一种基于CT影像的肠系膜下动脉分割方法，包括：S1：通过CT扫描仪获取上腹部体积图像，将数据预处理成肠系膜下动脉数据集；S2：对数据做增强处理，包括随机翻转、随机旋转、随机裁剪等：S3：设计基于Transformer的三轴特征提取模块，嵌入门控位置编码以学习精准的位置偏差；S4：基于自注意力设计血管边缘捕捉器，强化对图像边缘目标血管与非目标血管体素的区分能力，强化细小血管的边缘结构，增强血管的连通性；S5：在U型解编码器结构的基础上，结合三轴特征提取模块以及血管边缘捕捉器构建肠系膜下动脉分割模型。本发明利用血管的边缘信息有效约束3D血管的边界信息，提高血管的连续性。
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公开(公告)号：CN111523445B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010317535.7
申请日：2020-04-21
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Openpose模型和面部微表情的考试行为检测方法，在课桌前布置摄像机，实时检测学生考试行为。通过人工智能模型识别面部信息、上半身骨骼信息，以关键点能否被识别到以及关键点之间的距离为主要判断条件，以微表情的变化为辅助判断条件。若某学生持续一段时间未满足条件，则判定其存在考试行为异常。此外，通过一节课的视频流，找出学生行为异常可能发生阶段，并对该阶段进行分析，实现教学的创新和改革。靠机器视觉识别减少干扰因素，简化设备，本发明通过残差网络，权值修剪等方法进一步优化网络模型。相较于传统方式，本发明实现自助式的考试行为检测和反馈，测试效率高，准确性可达95％，可以应用于一般考试检测。
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公开(公告)号：CN114673638A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210578950.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南通大学 , 株洲时代新材料科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种风力发电机叶片覆冰监测方法及装置，方法包括：连续采集风力发电机叶片的动态图像信息；计算动态图像信息与预设的参考图像信息之间的相似度，并判断某一动态图像信息与预设的参考图像信息之间的相似度是否大于预设阈值；若大于预设阈值，则获取风力发电机叶片旋转一周的时间长度，并基于时间长度计算得到风力发电机叶片的转速；根据转速获取风力发电机叶片的静态图像信息；根据计算静态图像信息中深度相机至风力发电机叶片的第一垂直距离与预设垂直距离的差值，使得到叶片的实际覆冰厚度。实现了能够在风力发电机工作时采集叶片的深度信息，通过和无覆冰状态的深度信息对比，得到实际覆冰厚度的目的。
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公开(公告)号：CN109254382B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201811187459.1
申请日：2018-10-12
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的螺纹检测自动对焦方法，包括：搭建由步进电机、控制器、升降平台、计算机和图像传感器构成的对焦平台；将待测工件放置在测量平台上，由图像传感器获取图像并传入计算机；自动对采集到的图像进行对焦区域识别；对感兴趣区域进行清晰度分析，并记其清晰度评估值为G1；通过计算机串口发送信号给控制器驱动步进电机将升降台上升高度L；重复步骤，并记其清晰度评估值为G2；通过计算机串口发送信号给控制器驱动步进电机将升降台下降高度2L；重复步骤，并记其清晰度评估值为G3；比较G1、G2、G3数值的大小，得出最大的清晰度评估值，共有三种情况，需分别进行处理。
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