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公开(公告)号：CN116881622A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310832396.5
申请日：2023-07-07
Applicant: 中铁四局集团有限公司 , 南京工业大学 , 中铁四局集团第四工程有限公司
Abstract: 本申请涉及三维激光扫描工程测量技术领域，并公开了一种复杂结构三维激光扫描测站空间布置多目标优化方法，包括以下步骤：识别并提取标靶边界点云；求解靶标中心点坐标；计算每种测站布局下的测站监测精度模型；建立点云重叠度模型；建立每种测站布局下的测量成本消耗模型；得到三维激光扫描测站布置优化数学模型；运用归一化方法将三维激光扫描测站布置优化问题转化为单目标优化问题进行测站最优分布求解；定义测站布局优化目标函数，进行迭代计算；得到给定空间测量区域下获得一种目标函数值较高的测站空间最优布局。本申请实现了基于测站精度、点云重叠度和测量成本多目标优化分析的测站布置路径最优规划方法，实现多影响参数综合考虑。
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公开(公告)号：CN107302362B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710446314.8
申请日：2017-06-14
Applicant: 南京工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供了一种基于仿射尺度最速下降算法的信号稀疏表示方法，步骤包括：建立仿射尺度最速下降算法的迭代模型、在每步迭代时选择最优步长帮助迭代点跳出次优稀疏解的吸引盆、利用建立的迭代模型收敛得到最优稀疏解，从而获得全局最优稀疏表示。该信号稀疏表示方法采用实时更新的最优步长能够帮助迭代点跳出次优稀疏解的吸引盆，从而克服了AST易于收敛到次优稀疏解的难题，同时ASSD的收敛速度远远快于AST，具有更好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN107562692A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710446315.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 本发明提供了一种基于能级跳跃的全局最优稀疏表示方法，步骤包括：由初始点出发根据AST的迭代公式计算局部最优稀疏解；吸收能量使得局部最优稀疏解跳到非稀疏解；利用同伦曲线获取一个与非稀疏解能量值相等的非稀疏解；从更新点出发，根据AST的迭代公式计算下一个局部最优稀疏解；输出全局最优稀疏解为，利用全局最优稀疏解进行稀疏表示。该全局最优稀疏表示方法将一个局部最优稀疏解因吸收能量而被激发，它可跳出当前的吸引盆而进入具有更低能级的吸引盆，从而搜索更优的稀疏解，直至达到最低能级而获得全局最优稀疏解，从而可以方便地应用于现有的各类稀疏表示算法，帮助它们进一步搜索到全局最优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103571818B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201310595509.0
申请日：2013-11-21
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种桔青霉的固定化方法，以经过预处理的纤维材料作为固定化介质，将核酸酶P1的生产菌株桔青霉活化后接入发酵容器中培养24～60h，使菌株在培养过程中吸附于纤维材料上。本发明中，固定化细胞所用的纤维材料经过了相应的预处理过程，其作为固定化材料成本低、无毒、易得、制备过程简单，适合大规模生产。经过预处理的纤维材料具有较高的孔隙率和比表面积，因此单位体积固定的细胞数目多，保证了高密度发酵的优势，而且具有良好的传质性能，并缩短了发酵周期。
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公开(公告)号：CN107302362A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710446314.8
申请日：2017-06-14
Applicant: 南京工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供了一种基于仿射尺度最速下降算法的信号稀疏表示方法，步骤包括：建立仿射尺度最速下降算法的迭代模型、在每步迭代时选择最优步长帮助迭代点跳出次优稀疏解的吸引盆、利用建立的迭代模型收敛得到最优稀疏解，从而获得全局最优稀疏表示。该信号稀疏表示方法采用实时更新的最优步长能够帮助迭代点跳出次优稀疏解的吸引盆，从而克服了AST易于收敛到次优稀疏解的难题，同时ASSD的收敛速度远远快于AST，具有更好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN118196702A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410282167.5
申请日：2024-03-12
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06V10/40 , G06V40/20 , G06V10/80 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于领域泛化的远程视频交流人员情绪监测方法及系统，涉及视频理解、模式识别等技术领域。本发明主要内容包括：上肢关键姿态数据集设计；从原始视频流自动识别截取异常情绪视频段；利用多源情绪数据集，进行领域对抗学习，提升情绪识别的泛化能力；进行基于领域泛化的情绪检测。本发明的有益效果包括：实现在远程视频交流中，自动感知参与者的负面情绪。本发明提供了一种自制上肢关键姿态数据集，利用关键姿态定位与负面情绪相关的视频帧，截取含有负面情绪的视频段。提出一种基于领域泛化的情绪识别方法，利用多源情绪数据集，进行领域对抗学习，获得领域不变特征，提高情绪识别网络的泛化性能。
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公开(公告)号：CN115601269A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211357364.6
申请日：2022-11-01
Applicant: 南京工业大学(CN) , 中建八局第三建设有限公司(CN)
IPC: G06T5/00 , G06T5/20 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种考虑环境动态影响的结构点云数据多尺度滤波方法，该方法首先采用考虑结构动态影响的“K”最近领域法对原始点云数据进行动态滤波处理，去除原始点云数据中的散乱离群点，然后基于改进主成分分析算法(LMSR‑PCA)将点云数据分为平坦区域和突变区域，针对平坦区域采用基于局部曲面拟合的统计滤波，突变区域采用空间自适应双边滤波。本发明用于解决现有点云数据处理方法不能高效处理具有复杂曲线特征的海量点云数据，以及不能解决含复杂曲线特征点云数据降噪过程中因边缘特征丢失而造成过度光顺问题。
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公开(公告)号：CN103571818A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310595509.0
申请日：2013-11-21
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种桔青霉的固定化方法，以经过预处理的纤维材料作为固定化介质，将核酸酶P1的生产菌株桔青霉活化后接入发酵容器中培养24～60h，使菌株在培养过程中吸附于纤维材料上。本发明中，固定化细胞所用的纤维材料经过了相应的预处理过程，其作为固定化材料成本低、无毒、易得、制备过程简单，适合大规模生产。经过预处理的纤维材料具有较高的孔隙率和比表面积，因此单位体积固定的细胞数目多，保证了高密度发酵的优势，而且具有良好的传质性能，并缩短了发酵周期。
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