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公开(公告)号：CN111680587B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010454666.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标跟踪的鸡群活动量实时估算方法及系统，属于图像处理与计算机视觉技术领域。包括：计算图像帧中像素长度和实际长度之间的比例因子；获取鸡只检测框；为检测到的每个鸡只目标创建一个跟踪器；通过轨迹预测得到对应鸡只目标的预测框位置；对下一帧图像进行目标检测，将得到的鸡只检测框和前一帧的预测框进行匹配；筛选“检测框‑预测框”对；匹配失败的检测框再次匹配；计算跟踪器中鸡只检测框的距离补偿系数和鸡只检测框相对于前一帧移动的像素长度，进而计算鸡群活动量。本技术方案可以节省人力，减少估算时间，并克服人工估算主观性强的问题，准确性更高。
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公开(公告)号：CN109685031B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201811634766.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种脑机接口中脑电信号特征分类方法，具体包括以下步骤：S01，使用小波包变换过滤信号，基于能量熵计算方法计算小波包分解后的每个节点的能量熵，构建第一特征向量；S02，基于共空间模式方法（CSP）对脑电信号进行特征提取；构建第二特征向量；S03，将第一特征向量和第二特征向量整合；本申请将多特征模块整合起来，用多个特征作为分类依据，能获得较好的控制效果。
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公开(公告)号：CN110427892B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910720503.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了基于深浅层自相关融合的CNN人脸表情特征点定位方法，S1，构建人脸样本数据集，S2，定位人脸眼睛、眉毛、嘴等区域，随后利用旋转、平移、翻转拓展数据集，S3，利用数据集训练深浅层自相关融合的卷积神经网络，完成对区域内的特征点的精确定位。本发明在样本人脸数据集的基础上，实现了人眼、眉毛、嘴巴等与表情相关较大的区域的特征点精确定位，解决了由于人脸表情变化大造成特征点定位不准等问题，并可藉由此方法完成表情识别的相关操作。
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公开(公告)号：CN108206024B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201711474721.6
申请日：2017-12-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于变分高斯回归过程的语音数据处理方法，基于变分高斯回归过程模型进行语音数据处理，所述变分高斯回归过程模型在VFE近似基础上，对对数似然函数进行变换，使得求出的最终下限变大，求出活动点集的自由变分高斯分布，自由变分高斯分布为映射近似中所需要的选取点的后验分布，按映射近似的方法来对语音数据进行处理。本发明提高计算的效率，对于最后求出的下限最大值中的部分项作出近似，在尽量减小相似性的损失的同时，使得计算效率能够大大提升。
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公开(公告)号：CN110727871A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910999213.2
申请日：2019-10-21
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F16/9535 , G06F16/33 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积分解深度模型的多模态数据采集及综合分析平台，包括如下步骤：S1，建立数据交互模块；S2，建立数据分析模块；S3，建立用户服务模块。本发明同时支持文本、语音、图片等多元数据形式；在数据收集方面，本发明默认用户为数据的主要提供来源，因此提供了良好的交互方式与高并发高可用的数据库管理方式；在数据分析上，基于深度学习CNN与RNN网络对图片进行训练与分类，运用NLP中TF-IDF词频网络进行文本抽取与归并；使用的基于tensorflow下的标准keras模块和tf.keras模块构建的BP神经网络，实现对音频进行收集和准确分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109984721A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910248368.2
申请日：2019-03-29
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: A61B3/06
Abstract: 本发明公开了一种检测照明中人眼对光学参数敏感度的装置，包括第一立方体、第二立方体、第三立方体、第一独立光源、第二独立光源和控制系统，第一立方体和第二立方体设置在第三立方体相邻的两侧，呈“L”型结构排放，所述第三立方体内的一对角线上设有一块半透明玻璃，第三立方体的一侧面上安装有视窗，且该侧面与第二立方体相对，第一立方体、第二立方体和第三立方体的内侧壁上以及底部均贴有防反射的黑色绒纸，所述控制系统分别与第一独立光源和第二独立光源控制连接。本发明中，支撑板与挡板通过第二连接轴连接；挡板与底板通过第一连接轴连接，支撑板的棱边与底板的卡槽接触，受卡槽的限制而与挡板、底座形成稳定的三角形结构。本发明既可以方便调节光学参数，又可以把两种光学环境在空间上独立开来又能同时被观察者观测到的装置，将会给人眼对光学参数主观敏感度的测试带来很大的便利。
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公开(公告)号：CN109741733A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910035513.9
申请日：2019-01-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种基于一致性路由网络的语音音素识别方法，首先在训练阶段，构造一致性路由前馈网络编码器，对向量初始语音音素数据进行矩阵运算和二维卷积得到低阶状态向量；构造一致性路由网络的一致性路由结构，通过一致性路由系数加权低阶状态向量，将其中的信息传递给高阶状态向量；以每个高阶状态向量的长度的softmax激活值在所有高阶状态向量softmax激活值中的占比来表示判定为该标签的概率；然后构造一致性路由网络的重构解码器，将真实标签对应的高阶状态向量进行解码重构；基于总损失函数对一致性路由网络的参数求得梯度公式进行优化更新；在测试阶段，将初始语音音素数据输入一致性路由网络的前馈编码器中，判断待测试数据的所属类别。
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公开(公告)号：CN109685031A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811634766.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: G06K9/00516 , G06K9/00523 , G06K9/00536 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开一种脑机接口中脑电信号特征分类方法，具体包括以下步骤：S01，使用小波包变换过滤信号，基于能量熵计算方法计算小波包分解后的每个节点的能量熵，构建第一特征向量；S02，基于共空间模式方法（CSP）对脑电信号进行特征提取；构建第二特征向量；S03，将第一特征向量和第二特征向量整合；本申请将多特征模块整合起来，用多个特征作为分类依据，能获得较好的控制效果。
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公开(公告)号：CN109528187A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811313296.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种用于时间序列复杂度评估的多尺度增量熵算法，针对一条原始的电生理时间序列，首先将原始序列进行粗粒化，得到相应尺度下的粗粒化序列；然后计算每个粗粒化序列的增量熵，得到序列在该尺度下的增量熵值，以此计算信号复杂度随尺度的波动，提取信号的特征。本发明随时间尺度的增加，熵值的评估误差小，算法的一致性好，计算时间快，并克服了原始多尺度熵随时间尺度增加，数据长度减少，熵值无定义的缺点。本发明对两类信号的识别性能较多尺度样本熵好。
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公开(公告)号：CN109308471A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811148444.4
申请日：2018-09-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种肌电信号特征提取方法，首先对肌电信号作傅里叶变换取傅里叶系数，选取预设频段的傅里叶系数并归一化；构建堆叠自动编码器，设置每一层网络参数进行训练更新参数；构建堆叠的受限玻尔兹曼机，设置每一层网络参数进行训练更新参数；在预训练自动编码器和受限玻尔兹曼机完成后，将两部分预训练的参数前后连接起来，即自动编码器的输出为受限玻尔兹曼机的输入，形成一个贯通的网络，实现肌电信号特征提取，解决现有肌电信号提取方法时面临的时域特征变化大、频域特征提取不充分的问题。
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