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公开(公告)号:CN119579410A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411632025.3
申请日:2024-11-15
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06T3/4053 , G06F3/01 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的触觉手套阵列信号超分辨率重建方法。通过对自研发的柔性触觉手套进行低分辨触觉阵列样本和高分辨触觉阵列样本的采集,将其作为数据集,并使用深度学习方法进行从低分辨触觉阵列到高分辨触觉阵列的超分辨率重建,旨在通过较少的压力感知点,精准重建较多压力感知点的分布,从而通过软件优化的方式来大幅减少硬件的成本。本发明将着手利用扩散模型对阵列信号进行超分辨率重建,此方法不仅仅获得了比其他传统深度学习方法更好的效果,也是扩散模型在阵列信号领域的初次尝试。
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公开(公告)号:CN116751896A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310641793.4
申请日:2023-05-30
Applicant: 南京工业大学
IPC: C12Q3/00 , C12P7/46 , C12M1/00 , C12M1/02 , C12M1/34 , C12M1/36 , G16C20/70 , G16C20/10 , G06N3/0464 , C12R1/19
Abstract: 本发明公开了一种基于改进指数平滑神经网络模型的反馈补料方法及系统,该方法用于大肠杆菌利用底物葡萄糖生产丁二酸发酵体系,利用在线监控仪周期性检测发酵体系内组分浓度,计算各检测周期内糖耗速率并通过改进三次指数平滑模型并进行发酵下一周期糖耗速率的预测,同时根据待预测序列的方差值进行平滑系数的优化计算。之后采用RBF神经网络进行指数平滑预测残差的修正,依据糖耗速率最终预测值进行补料量的计算,控制蠕动泵组向发酵罐内流加葡萄糖的速度及时间,将发酵罐内的葡萄糖浓度稳定、精确地控制在设定范围。
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公开(公告)号:CN119884622A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202411970191.4
申请日:2024-12-30
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的柔性触觉手套压力阵列信号补全方法。本方法使用已有的柔性触觉手套对外界环境进行信号采集得到压力分布图;然后通过模数转换把模拟信号转换成数字信号并输出;然后通过采样环节对已有的压力图像信号进行采样,得到采样图像,此过程在可以进行压缩图像大小的同时也可以消除部分噪声;再经过二维变换环节对采样图像信号进行二维离散余弦变换得到初始重建图像信号。随后使用压缩感知网络对初始重建图像信号进行信号处理,得到最终重建图像信号,此过程可以较为显著的提高触觉采集图像成像的质量。本方法可用于物体识别、工业自动化检测等领域。
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公开(公告)号:CN119667604A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411844059.9
申请日:2024-12-15
Applicant: 南京工业大学
IPC: G01S5/18 , G01R31/367 , G01R31/378
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost的锂电池热失控声源定位误差补偿方法,通过在固定麦克风阵列中收集储能舱内的声信号,包括时延、互功率谱数据及传统几何方法计算的声源定位坐标,然后,通过对比几何定位坐标与实际声源位置坐标,计算定位误差,构建特征向量。利用这些特征向量训练XGboost模型。在实际应用中,输入实时计算的时延、互功率谱数据及几何定位坐标,通过预测模型得到的误差值对传统几何声源定位坐标进行修正,从而得到更为精确的声源位置。本发明通过引入XGBoost误差补偿模型,修正几何定位产生的误差,从而准确定位热失控锂电池的位置。
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公开(公告)号:CN117606654A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311595057.6
申请日:2023-11-27
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于皮革的触觉传感器实现触感压力检测装置及方法,使用基于皮革的触觉传感器产生电阻信号,设计基于电接地的改进读出电路,消除大部分串扰和寄生效应;收集不同电极之间的电阻信号转化为电压信号,通过数据处理系统进行数据的采集与分析,采用自适应中值滤波算法完成数据的滤波去噪,在触觉传感器上建立模型电路,取点代表单位长度模型电路的电流信号,通过采集到的电压信号数据得到所述模型电路上坐标点处的电流信号的代数值,建立电流信号与施加压力之间的代数关系,将输出结果发送至上位机绘图反映施加压力位置,实现触感压力检测,可用于物体识别、工业自动化、人机交互等领域。
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公开(公告)号:CN118823089A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410890795.1
申请日:2024-07-04
Applicant: 南京工业大学
IPC: G06T7/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘约束的单目红外红外热图像自监督深度估计方法,采用一种基于门控注意力与感受野卷积神经网络结合的网络提取单目红外红外热图像特征及细节,利用图像重建技术,通过比较重建红外热图像和真实红外热图像之间的差异来计算损失;同时使用边缘特征提取网络EdgeNet,在总损失中再添加一种边缘损失EdgeLoss,用于约束预测深度图中的物体的边缘形状;实验结果表明,在昏暗环境下的深度估计方法当中,使用本发明提出的方法可以大幅减少环境光不足的条件下单目红外红外热图像深度估计任务中物体边缘形状模糊的情况的出现,并且使得模型在预测时的深度图中的物体边缘处有更精确的结果。
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