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公开(公告)号：CN113066481B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110347388.2
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合特征选择和GWO‑KELM模型的鸟声识别方法，属于鸟鸣声分类识别技术领域。该方法包括如下步骤：首先从鸟声数据提取ComParE特征集，接着通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法对ComParE特征集进行特征选择得到适用于鸟声识别的特征子集，然后将特征子集在KELM模型十折交叉验证正确率作为灰狼优化算法的适应度，迭代寻找最优的正则化参数c和核函数参数，最后在该参数上对KELM模型进行训练，得到识别结果。本发明使用大规模声学特征集ComParE，减弱了噪声对于识别结果的影响；通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法，降低了特征集的冗余度，提高了识别准确率；通过GWO优化KELM分类模型，找到最佳参数充分发挥KELM模型的性能。
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公开(公告)号：CN115762533A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211343564.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种鸟鸣声分类识别方法及装置，包括：获取鸟鸣声音频数据；对鸟鸣声音频数据进行预处理，得到预处理后的音频数据；对预处理后的音频数据进行傅里叶变换，得到鸟鸣声的语谱图；基于梅尔频率倒谱系数和差分运算得到预处理后的音频数据的MFCC混合特征向量；利用CNN网络处理语谱图，训练后得到局部细粒度频谱特征；利用Transformer编码器网络处理MFCC混合特征向量，训练后得到兼顾上下文的全局序列特征；将局部细粒度频谱特征与全局序列特征拼接融合后通过Softmax分类器得到鸟鸣声的识别分类结果。本发明能够提高鸟声分类识别准确率。
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公开(公告)号：CN113724712A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110912736.6
申请日：2021-08-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法，包括：对读取的原始鸟声音频进行预处理，包括预加重和分帧加窗；提取鸟声的梅尔倒谱系数、梅尔滤波后的能量系数、短时过零率和短时频谱质心四种特征，分别归一化后进行纵向拼接形成融合特征；绘制STFT语谱图；将融合特征和绘制的STFT语谱图分别输入构建的两个基于Inception模块的CNN模型进行训练，训练完成后将两个模型输出的概率数组进行拼接形成一个特征数组，并将该特征数组作为ANN模型的输入进行训练，训练完成后加载上述三个模型的最优参数；将待测的任一鸟声音频输入加载最优参数后的三个模型，得到鸟声识别分类结果。本发明可提高不同鸟声之间特征的差异性，并且提高了鸟声识别准确率。
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公开(公告)号：CN111048117A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911232409.5
申请日：2019-12-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标适应子空间学习的跨库语音情感识别方法。首先，分别提取源数据库和目标数据库中语音样本的特征；其次，采用提取到的特征训练目标适应子空间学习模型，该模型的目标在于寻找一个投影空间使得目标数据库中的语音样本能够被源数据库中的语音样本表示，同时通过学习投影矩阵来预测目标数据库中语音样本的情感种类并减小源域与目标域之间的特征分布差异；最后，对训练好的模型进行测试并得到最终的语音情感识别结果。本发明提出的目标适应子空间学习模型可以有效减小不同数据库之间的特征分布差异。
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公开(公告)号：CN119313740A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411806344.1
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于融合不确定性和偏差消除的相机位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉处理技术领域，包括以下步骤：获取图片，利用图片对相机进行标定，得到相机内参矩阵，基于相机内参矩阵采用不确定性传播公式计算得出融合不确定性的协方差矩阵；获取相机外参的雅可比矩阵和扰动，将预先建立的融合不确定性的目标函数转换为线性最小二乘目标函数，其中，所述预先建立的融合不确定性的目标函数基于融合不确定性的协方差矩阵构建；对线性最小二乘目标函数进行迭代优化，并进行求解，得到校正最小二乘解，作为相机位姿估计结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118038903A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410149932.6
申请日：2024-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式深度学习的动静脉瘘听诊筛查系统及方法，涉及智能分析技术领域，包括：脉搏音信号采集及输入端、音频信号滤波去噪电路、音频信号放大电路、模拟信号转数字信号及音频编码电路、CPU主控芯片、警示元件、显示屏、Wi‑Fi数据收发电路、云服务器、数据本地存储电路、DCNN模型，本发明具备数据采集、模型推理、诊断分析、显示预警等功能一体化的可穿戴设备，帮助患者自主监测动静脉瘘狭窄风险，且充分保护了患者的隐私数据，简化了动静脉瘘狭窄早期筛查的复杂度。
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公开(公告)号：CN113203986A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110338999.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种机器人集群编队定位方法及定位系统，其方法包括将原点机器人和移动机器人共同置于一四周封闭的空间内；之后每个激光测距传感器均发射激光并测量其相对于空间壁之间的第一距离，原点机器人根据第一距离值进行原地转动；当前壁、后壁对应的第一距离值之和达到最小且左、右壁对应的第一距离值之和均达到最小时，关闭原点机器人自身携带的所有激光测距传感器并开启其自身携带的电磁铁；同时，激光测距传感器将各个第一距离值的通过无线模块传输至移动机器人；之后调整移动机器人的位置并移动，以完成编队。本发明避免了使用每个机器人的绝对位置，通过激光测距传感器作为机器人相对位置的定位器件，编队精度高。
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公开(公告)号：CN113066481A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110347388.2
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合特征选择和GWO‑KELM模型的鸟声识别方法，属于鸟鸣声分类识别技术领域。该方法包括如下步骤：首先从鸟声数据提取ComParE特征集，接着通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法对ComParE特征集进行特征选择得到适用于鸟声识别的特征子集，然后将特征子集在KELM模型十折交叉验证正确率作为灰狼优化算法的适应度，迭代寻找最优的正则化参数c和核函数参数，最后在该参数上对KELM模型进行训练，得到识别结果。本发明使用大规模声学特征集ComParE，减弱了噪声对于识别结果的影响；通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法，降低了特征集的冗余度，提高了识别准确率；通过GWO优化KELM分类模型，找到最佳参数充分发挥KELM模型的性能。
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公开(公告)号：CN106200649B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610836215.6
申请日：2016-09-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于图像传感器的自动倒车系统及其控制方法，控制方法为：当上位机发送控制命令时，主控制器通过图像传感器检测停车框线的长和宽，取长边底部的两点，计算中点位置；调整舵机和直流电机的转动，使车身中线与该点相交，并通过串口发送图像数据；当下一帧图像到来继续执行上述步骤，直至中点退出视场。若中点退出视场之前连续至少三帧图像中线始终与中点相交，则根据编码器及图像数据，计算距离底边的距离，控制直流电机笔直向后倒退，否则向前行进一段距离，重复上述步骤，直至停车完成。从而本发明解决了人工倒车的繁杂和误操作问题、能够实现全自动的倒车入库。
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公开(公告)号：CN105303925A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510817455.7
申请日：2015-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 一种基于加湿器的水洇墨控制系统及其方法，单片机包括有输入端、第一双向口、第二双向口以及同电磁阀数量一样的输出端，水写布模块同恒压水泵相连接，恒压水泵通过管道同汲水泵相连接，单片机的第一双向口和第二双向口分别同TF读取模块和显示器相连接，WiFi通信模块还同用户所配的移动设备相无线连接；另外所述的主控模块、阀门模块、水写布模块、TF读取模块、WiFi通信模块、用户所配的移动设备、汲水泵、恒压水泵以及显示器均设置在室内，在室内还设置有全自动湿度控制加湿器。结合其方法避免了现有技术中的并没有做到真正的水墨显示的效果、非自然的电子屏光充斥着我们的双眼使得眼睛极易感到疲劳、无法维持适当湿度的缺陷。
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