公开(公告)号：CN118297678A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410500178.6

申请日：2024-04-24

Applicant: 南京理工大学泰州科技学院

Inventor： 王大伟 ,  姜枫 ,  赵严 ,  宦臣

IPC: G06Q30/0601 ,  G06Q10/0875 ,  G06Q10/10

Abstract: 本发明公开了一种支持多销售平台多供货平台的商品销售智能处理方法，包括以下几个步骤：第一步，进行商品自动上架处理，将新增商品先加入上架商品消息队列排队，并将新增商品上架到各个销售平台；第二步，进行商品自动下架处理，将下架商品先加入下架商品消息队列排队，处理该商品下架消息；第三步，进行下单流程处理；第四步，进行运单号回传处理；第五步，进行价格与库存更新。本发明设计的处理方法主要工作是将供货商平台提供的商品上架到销售平台上售卖，通过智能处理分析的方法实现商品自动上架、自动下架、自动接订单并将订单发送给供货商以及实时将运单号回传并上传到销售平台。

公开(公告)号：CN118503508A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410784360.9

申请日：2024-06-18

Applicant: 南京理工大学泰州科技学院

Inventor： 吴许俊 ,  姜枫 ,  高广银 ,  丁勇 ,  曹红根

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/9538 ,  G06F16/2458 ,  G06Q10/1053

Abstract: 本发明公开了一种网络数据自动采集智能计算系统，包括用户端和服务器。所述用户端包括输入和输出模块，支持用户输入工作职位的特征，输出智能计算结果和查询结果。所述服务器包括采集、解析、存储、计算、查询等模块，采集模块采用多线程网络爬虫搜索下载招聘网站的相关数据；解析模块运用文档对象模型、选择器、正则表达式等技术解析网页数据，生成多维特征数据集；存储模块提供数据存储管理；计算模块通过建立特征数据分析模型进行智能计算，输出图表；查询模块采用模糊查询搜索本地数据并对结果进行排序优化。本发明提供了人机对话界面，系统根据用户需求自动采集并输出智能计算结果，可以帮助用户筛选职位信息，洞悉职位需求变化。

公开(公告)号：CN118840752B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202410828969.1

申请日：2024-06-25

Applicant: 南京理工大学泰州科技学院

Inventor： 姜枫 ,  周莉莉 ,  叶志鹏 ,  吴许俊

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06T7/593 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于颜色和深度信息的图像全景分割方法，包括S1，输入双目RGB图像生成深度图，并进行特征提取，得到颜色特征和深度特征；S2，将颜色特征和深度特征进行颜色深度信息融合，得融合特征；S3，对融合特征处理分别生成图像的位置头和权重头；S4，使用位置权重融合操作，合并权重头，生成物体权重和背景权重；S5，对融合特征处理，得高分辨率特征图；S6，将物体权重和背景权重与高分辨率特征图进行融合，上采样得全景分割结果。本发明结合图像的颜色和深度信息将语义分割和实例分割两个分支合并，将图像中背景视作一个连续的物体实例，从而实现了语义分割和实例分割的一致性，避免了复杂的后处理，实现端到端的训练和预测。

公开(公告)号：CN118840752A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410828969.1

申请日：2024-06-25

Applicant: 南京理工大学泰州科技学院

Inventor： 姜枫 ,  周莉莉 ,  叶志鹏 ,  吴许俊

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/56 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06T7/593 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于颜色和深度信息的图像全景分割方法，包括S1，输入双目RGB图像生成深度图，并进行特征提取，得到颜色特征和深度特征；S2，将颜色特征和深度特征进行颜色深度信息融合，得融合特征；S3，对融合特征处理分别生成图像的位置头和权重头；S4，使用位置权重融合操作，合并权重头，生成物体权重和背景权重；S5，对融合特征处理，得高分辨率特征图；S6，将物体权重和背景权重与高分辨率特征图进行融合，上采样得全景分割结果。本发明结合图像的颜色和深度信息将语义分割和实例分割两个分支合并，将图像中背景视作一个连续的物体实例，从而实现了语义分割和实例分割的一致性，避免了复杂的后处理，实现端到端的训练和预测。

公开(公告)号：CN214630541U

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202120663189.8

申请日：2021-03-31

Applicant: 南京理工大学泰州科技学院

Inventor： 周莉莉 ,  姜枫 ,  丁勇

IPC: A45C11/24 ,  G06K9/00

Abstract: 本实用新型公开了便携式图像识别装置，包括图像识别装置主体和保护套，所述图像识别装置主体的表面位于保护套的内腔，所述保护套的表面设置有防摔层，所述防摔层远离保护套的一侧设置有防磨层。本实用新型通过设置图像识别装置主体、保护套、防摔层、聚异戊二烯橡胶层、氯磺化聚乙烯层、防磨层、聚丁二烯橡胶层、丙烯酸酯层、抗氧化层、乙丙橡胶层、树脂涂料层、提手和凹槽的相互配合，达到了防护性能好的优点，解决了现有的便携式图像识别装置，防护性能差，当人们在使用便携式图像识别装置时，容易出现滑落磕碰的现象，无法进行防震保护，导致其出现损坏，减少其使用寿命，不方便人们使用的问题。