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公开(公告)号：CN110569773A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910814557.1
申请日：2019-08-30
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于时空显著性行为注意力的双流网络行为识别方法，属于机器视觉领域。该方法采用了一种基于时空双流网络的网络架构，称作时空显著性行为注意力网络ST-SAMANet。针对传统双流网络直接输入RGB帧和光流帧导致内存消耗大、冗余信息过多的问题，本发明引入关键帧机制，以获得帧间的最大差异性，显著减少时间网络的内存消耗。此外，在网络中，帧上存在大量的特征冗余以及背景扰乱，极大地影响网络的性能。本发明在网络中引入Mask R-CNN技术，高度关注每个行为类别中的人体和物体，对每个帧上的显著性区域进行特征提取。最终利用双向LSTM和C3D网络分别对时空进行编码以获得完善的时空信息，提高了行为识别模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109568566A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910093452.1
申请日：2019-01-30
Applicant: 江南大学 , 西藏央金生态农牧科技有限公司
IPC: A61K38/39 , A61K31/715 , A61K31/352 , A61K9/51 , A61K8/73 , A61K8/65 , A61K8/49 , A61K8/11 , A23L33/105 , A23L33/125 , A23L33/18 , A23P10/30
Abstract: 本发明涉及一种多酚-胶原肽-多糖纳米胶囊的制备方法，包括以下步骤：将植物多酚和多糖分别溶于溶剂中，然后在500～1000rpm的搅拌速度下，按照100:1～1:100的重量比将植物多酚溶液滴加至多糖溶液中，搅拌12～15h，得到植物多酚-多糖复合体；将胶原肽溶于溶剂中，然后在500～1000rpm的搅拌速度下，将植物多酚-多糖复合体以0.5d/s～5d/s的速度滴加至胶原肽溶液中，离心，收集沉淀，超声分散。本发明的方法单易行，安全可靠，适合大规模生产。
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公开(公告)号：CN109145921A
公开(公告)日：2019-01-04
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
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/6215 , G06K9/6222
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：CN105160441B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201510673385.2
申请日：2015-10-16
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，包含在线学习和在线负荷预测阶段。在线学习阶段包括以下步骤：实时采集第1批次电力负荷数据和影响因素数据并归一化；初始化II‑ESVR模型；实时采集第k+1(k≥1)批次电力负荷和影响因素数据，归一化并进行增量学习训练。在线负荷预测阶段包括以下步骤：实时采集一批相关影响因素的数据，归一化并作为模型的输入；基于学习阶段的II‑ESVR模型及参数，实时计算预测结果。本发明通过增量式超限向量回归机集成网络的实时电力负荷预测方法，解决数据多样性造成的不稳定问题，该方法具有“快、稳、准”的特点，能够满足电力负荷预测未来发展的需求。
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公开(公告)号：CN108244570A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810199959.0
申请日：2018-03-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种通过联合应用酶解与发酵法制备菊花酱的方法，属于特色农产品的精深加工技术领域。通过本法制得的菊花酱不仅保留了天然色香味，还通过酶以及微生物的作用提高了菊花酱中多酚、黄酮等营养物质的含量，从而提高了食用营养价值，属食品加工技术领域，本发明的菊花酱可应用在面包、糕点等多个食品领域，属于菊花资源的深加工和产品开发，同时也属于特色农产品的精深加工技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107365726A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710666935.7
申请日：2017-09-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种结合ARTP诱变和OPC-TCA微量酶反应法高通量筛选腈类底物耐受性提升的产腈水解酶恶臭假单胞菌突变体的方法，属于工业生物技术领域。经OPC-TCA微量酶反应初筛、摇瓶复筛及传代最终获得一株突变体mut-D3，在较高底物终浓度为125mM情况下，该菌株的底物耐受性显著提高，同时突变体的腈水解酶酶活是野生菌的1.51倍，经20次传代后酶活仍保持稳定。该突变株能高效转化3-氰基吡啶合成烟酸，烟酸累积产量相比野生菌明显提高。本发明完全符合工业化腈水解酶产生菌株的诱变和筛选需要，并可应用于烟酸的生物合成，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN107171899A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710585357.4
申请日：2017-07-18
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/701 , H04L12/713 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的高吞吐量路由仿真方法，包括以下步骤：在OpenStack云平台上，根据所需要仿真的网络拓扑，构建仿真网络，包括：构建虚拟网络、在虚拟网络上创建云主机、在虚拟网络间部署qrouter；获取已经构建成功的仿真网络信息；计算出仿真网络中各qrouter到其他qrouter的静态路由信息，并汇总形成静态路由信息集：{Routingn，1≤n≤N}，其中n为静态路由信息的编号，N为静态路由信息总条数；对每一条静态路由信息Routingn，提取与之对应的qrouterm，其中m为qrouter编号，针对qrouterm，使用网络服务客户端更新其静态路由表。本发明通过提供一种基于云平台的高吞吐量路由仿真方法，实现搭建一个基于OpenStack通过qrouter连通全网的高吞吐量的虚拟网络环境，可用于各项网络研究与实验网络。
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公开(公告)号：CN103810496B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410009445.6
申请日：2014-01-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明专利公开了一种基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法。基于图像深度信息的3D高斯空间人体行为识别方法包括以下步骤：提取深度信息中的人体骨骼3D坐标并对其进行归一化操作，过滤对人体行为识别率低的关节及冗余关节；针对各个行为构建兴趣关节群，基于高斯距离核对人体动作空间特征进行AP聚类，获得行为特征单词表并对其进行数据清理；构建人体行为条件随机场识别模型，据此实现对人体行为的分类。本发明专利对人体具体方向、骨骼尺寸、空间位置都具有较强的抗干扰性，对不同实验个体引入的动作差异有很强的泛化能力，对不同类的相似行为也有很好的识别能力。
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公开(公告)号：CN105718889A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610044669.X
申请日：2016-01-21
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/6256 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GB(2D)2PCANet深度卷积模型的人脸身份识别方法。模型训练方法包括以下步骤：将预处理人脸样本依次送入第一个特征提取层，从获取的Gabor特征图像中扫描多个子块并去均值，利用(2D)2PCA提取最优投影轴，与训练集原始样本卷积，获得第一层特征图；将第一层特征图送入第二个特征提取层，重复前述步骤，获得第二层特征图；二值化输出特征图，计算并拼接局部区域直方图作为最终特征；将最终特征送入线性SVM分类器，获得优化的人脸身份识别模型。本发明能够自动学习有效的特征表达，不仅具有良好的局部性，而且对光照、表情和噪音等具有良好的鲁棒性，提高了人脸身份的识别性能。
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公开(公告)号：CN105654069A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610077542.8
申请日：2016-02-03
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00711
Abstract: 本发明公开了一种基于Lp范数正则化的增量子空间目标跟踪方法，包括以下步骤：读入视频序列图像,手动标记第一帧目标的图像；利用Ross的方法获取观测值；对前5帧图像直接计算残差来确定当前帧的目标装态，并收集样本，采用Ross的方法获取初始的子空间和均值向量；从第6帧开始，在增广拉格朗日的框架下对观测样本建立目标函数，并进行最小化计算；评估每个候选样本成为当前帧真实目标的置信度，并收集样本；当收集的样本达到5个时，采用Ross的方法增量更新子空间和均值向量。本发明在保证有一定实时性的前提下，对目标在遮挡、光照、运动模糊等挑战下都具有较强的抗干扰性，并能在一个统一的框架下，观测不同稀疏度对跟踪的影响。
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