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公开(公告)号：CN118781660A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410984884.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开一种基于改进时空图卷积网络的教师行为识别方法，具体步骤如下，步骤1：构建教师行为数据集；步骤2：对教师教学行为的课堂进行分类；步骤3：构建基于改进时空图卷积网络(ST‑GCN：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks)的教师行为识别模型；步骤4：基于改进的ST‑GCN模型识别教师的教学行为并进行课堂分类，本发明显著提高了教师行为识别准确率。不仅为教育工作者提供了监测和分析教师教学行为的有效工具，而且为智慧教育的实践提供了有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN113053360A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110255014.8
申请日：2021-03-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种精准度高的基于语音软件识别方法，包括如下步骤：用户可以选择通过摄像头进行脸部识别登录、通过按压Home键进行指纹Touch解锁登录或者通过输入账号和密码进行账号登录。本发明通过语音软件识别的步骤流程配合，从用户登录方式上进行精准管控，加强语音传输通道的多样性和私密性，满足语音传输的合理分流管理，避免语音之间出现重叠错误，可对语音发送环境中各种电磁噪音杂波进行过滤去除，杜绝用户发送语音时出现声门和口鼻辐射较弱的现象，提升语音的传输质量，同时也可对语音中的模糊部分和特征部分进行精准解析识别处理，避免语音软件识别过程中出现大量错误，采用多次纠错方式对错误语音进行校正处理。
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公开(公告)号：CN103412790B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310341417.X
申请日：2013-08-07
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种移动安全中间件的多核并发调度方法与系统，涉及移动安全支付领域。通过采用组间按照优先级调度，组内按照轮询，同一队列内部按照先进先出的原则进行调度。具体步骤如下：A、根据多核CPU的核数配置优先级数量以及每个优先级下包含的队列数量，并为每个队列配置二级位图，结合任务的功能以及对实时性要求将所有任务划分优先级；B、检测处理一级位图和二级位图后结束本次调度。本发明提出的移动安全中间件的多核并发调度方法，处理器的每个核均参与调度，处于同等的地位，大大提高了安全中间件的性能，安全中间件的性能不会受制于调度核的性能，同时系统具有更高的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN103412790A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310341417.X
申请日：2013-08-07
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种移动安全中间件的多核并发调度方法与系统，涉及移动安全支付领域。通过采用组间按照优先级调度，组内按照轮询，同一队列内部按照先进先出的原则进行调度。具体步骤如下：A、根据多核CPU的核数配置优先级数量以及每个优先级下包含的队列数量，并为每个队列配置二级位图，结合任务的功能以及对实时性要求将所有任务划分优先级；B、检测处理一级位图和二级位图后结束本次调度。本发明提出的移动安全中间件的多核并发调度方法，处理器的每个核均参与调度，处于同等的地位，大大提高了安全中间件的性能，安全中间件的性能不会受制于调度核的性能，同时系统具有更高的稳定性和安全性。
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公开(公告)号：CN119600473A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411079342.7
申请日：2024-08-07
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进DeepLabV3+的堤坝灾害点识别方法，所述方法包括以下步骤：Step1:数据预处理，将堤坝图像构成的数据集根据需求改为网络可训练的大小；Step2:建立基于改进DeepLabV3+的堤坝灾害点识别模型，在模型中应用轻量级网络MobileNetV2、优化了空洞空间金字塔池化模块的膨胀率，并引用了通道注意力机制和空间注意力机制,Step3：使用基于改进DeepLabV3+的堤坝灾害点识别模型进行训练，获取堤坝灾害点图像分割结果。该算法通过引入自适应注意力机制，提高了对堤坝灾害点的识别精度，算法中的特征提取模块，采用特定的空洞卷积配置，增强了对小尺度灾害特征的捕捉能力，改进的解码器结构，实现了更高效的特征融合，提升了语义分割的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119091161A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410975204.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的路基夯土含水量智能检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1获取样本数据并进行数据预处理；步骤2针对此数据集训练了数个机器学习模型；步骤3采用多个模型评价指标对模型预测结果的拟合情况进行综合分析与评价；步骤4选取拟合效果最佳的模型作为最终预测模型并优化；步骤5采用最终预测模型对夯土图像进行检测，高效、准确地预测土壤含水量；该技术方案通过采用图像识别技术，实现了对夯土含水量的快速、准确检测。此外，本方法还具备良好的环境适应性和实时监测能力，能够有效提高路基施工的质量和效率。
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公开(公告)号：CN101976270B
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201010562470.9
申请日：2010-11-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及利用数据挖掘技术进行中文文本处理的信息技术领域，涉及一种基于不确定推理的文本层次分类方法和装置。包括：a)从训练文本中提取特征；b)确定分类问题的辨识框架和焦元；c)利用特征的权重构造基本可信度分配函数；d)利用特征的基本可信度分配函数合成测试文本的信度分布；e)利用信度分布根据分类规则进行分类。本发明具有以下优点：通过将非叶子类构造成虚拟的叶子类参与分类，很好的区分了父类与子类之间的不同特征；利用基本可信度分配函数分配给非叶子类的信度以及pignistic概率将文本的分类可信度表示为一个三角模糊数，在分类时充分地利用了不确定信息，提高了分类的准确程度。
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公开(公告)号：CN118885735A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410961156.X
申请日：2024-07-17
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/049
Abstract: 本发明提出了一种基于时空图卷积网络的空气质量预测方法，具体步骤如下：一、获取空气质量数据、网格气象数据以及兴趣点(POI：POI Data Feature Map)数据；二、对收集到的异构数据进行一致性检查、异常值检测处理和缺失值填充；三、利用多源数据融合方法提出了多维网格特征图的构造方法，将不同类型的数据转换为网格图层；四、构建融合注意力机制的时空图卷积网络预测模AE‑STGCN；时空卷积块中的时空卷积层用于提取空气质量数据中的时空特征；用全连接层对数据维度进行整合；五、将空气质量多通道图像数据输入至训练好的预测模型，得到各检测站点的大气浓度污染物浓度变化情况。本发明综合考虑了多种空气质量影响因素的空间特征和时间特征，预测更加全面和准确。
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公开(公告)号：CN118015034A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410181695.1
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 发明公开了一种基于OpenCV的围堰安全智能监测方法及系统，其中方法步骤包括：创建蓝色掩码得到图像B1、绘制蓝色最小外接矩形得到图像B2、创建白色掩码得到图像B3、绘制白色最小外接矩形得到图像B4、将顶角坐标存储到数据库中以及根据差值与位移阈值的大小关系来判断围堰是否发生偏移。该围堰安全智能监测方法及系统采用OpenCV开源视觉库依次对实时围堰图像进行颜色空间转换、降噪、定位指示牌外围蓝色区域四个顶角坐标、缩小范围到三个定位到的蓝色区域轮廓、遍历每个轮廓定位识别轮廓内白色区域四个顶角坐标等处理，能够有效提高处理效率和精度，降低了人工成本，减少了人工巡检风险，提高了围堰安全巡检的效率。
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公开(公告)号：CN112991842A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110200305.7
申请日：2021-02-23
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种娱乐学习兴趣高的机器互动学习方法，包括智伴机器人身部，智伴机器人身部正面的左侧嵌设有开关按钮，所述智伴机器人身部正面的嵌设有触摸显示屏，触摸显示屏正面顶部的中心处嵌设有高清摄像头，智伴机器人身部的外侧嵌设有第一氛围灯，智伴机器人身部的顶部一体加工有智伴机器人头部，所述智伴机器人头部正面底部的两侧均嵌设有扬声器。触摸显示屏，方便授权用户进行文字输入和视频通话交互操作，通过第一氛围灯、第二氛围灯、LED灯带和照明灯的配合，根据授权用户所表达的情感作出灯光氛围烘托调节，极大的增强授权用户和机器人之间的娱乐学习环境效果，通过扬声器的配合，满足授权用户和机器人之间的语音交互操作需求。
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