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公开(公告)号：CN116342920A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211578633.1
申请日：2022-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态机器学习的光变曲线自动化分类方法及系统。读取fits文件中的图像数据并对其进行预处理；将预处理后的图像数据输入图像特征提取模型，输出得到图像特征向量；读取同一fits文件中待分类的光变曲线数据并对其进行预处理；将预处理后的光变曲线数据与图像数据进行匹配；将匹配后的光变曲线数据输入光变曲线‑图像迁移学习模型，输出得到模拟的图像特征向量；将预处理后的光变曲线数据以及模拟的图像特征向量送入多模态光变曲线分类模型中，输出行星和非行星的二分类结果。本发明能够很好的利用多模态优势从而提高光变曲线数据分类的准确率。
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公开(公告)号：CN116071573A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202111583892.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明是一种基于人体骨架数据和语义关联的零样本行为识别方法，包括：步骤1：使用训练好的骨架特征提取网络从骨架数据中提取视觉特征；步骤2：构建对抗生成网络模型和分类器网络；步骤3：训练对抗生成网络模型进行训练，特征生成网络生成可见类标签对应的视觉特征样本；步骤4：将不可见类数据的语义特征输入到特征生成网络不可见类标签对应的视觉特征样本，训练分类器网络；步骤5：识别未见类的行为样本时，先使用骨架特征提取网络从中提取视觉特征，然后输入到分类器网络中得到分类结果。本发明有效利用了短语在表征语义时各单词之间的语义关联，改善零样本行为识别中生成器的泛化能力较低的问题，提升分类器训练后对未见类的识别率。
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公开(公告)号：CN114266938B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111592561.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明是一种基于多模态信息和全局注意力机制的场景识别方法，具体包括步骤1：选取多个场景的RGB图像和深度图像，将编码后的深度图像与RGB图像进行配对，划分为训练集和测试集；步骤2：构建双通道深度神经网络模型；步骤3：将步骤1中划分好的训练集送入到步骤2中的双通道深度神经网络中进行训练；步骤4：识别场景图片。本发明有效的利用了RGB图像和深度图像之间的互补性，通过对RGB图像和深度图像进行全局注意力监测，分别获得对应的可学习类别向量，从而进行场景分类，本发明在提高特征提取能力以及保持并行计算特点的同时，还提高了多模态场景识别的识别率。
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公开(公告)号：CN106979907A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710233629.4
申请日：2017-04-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G01N9/24 , G01N21/4133
Abstract: 本发明公开了一种基于线阵CCD的数字式液体棱镜折射仪，折射仪包括一个单色LED光源、液体棱镜、液晶显示器、高性能微处理器、温度传感器、外壳，还包括波长测量装置、成像透镜组和线阵CCD，来自单色LED光源的光入射液体棱镜表面，经液体棱镜折射后经成像透镜组在线阵CCD上形成明显的亮区和暗区，由高性能微处理器对亮区和暗区的信息进行提取、处理后计算出对应折射率，连同波长和温度值显示在液晶显示器上。本发明利用待测液体本身作为光学棱镜，仅使用一个液体棱镜代替常用阿贝折射仪中的几个固体棱镜，简化了结构，减轻了重量，降低了成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117313524A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311204904.1
申请日：2023-09-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的变电站故障诊断方法，通过故障仿真构建变电站故障仿真数据集；提取故障录波模拟量的时频域特征以及故障录波开关量的闭合动作率特征，进行主成分分析；利用主成分特征值构建模拟数字融合特征集；构建BP神经网络，利用模拟数字融合特征集对BP神经网络进行训练，将训练好的BP神经网络作为初始故障诊断模型；利用粒子群算法优化初始故障诊断模型，利用目标故障诊断模型实现变电站故障类型的诊断。本发明利用故障开关量数据仅含有0和1两种状态，提取开关量数据的闭合动作率作为数字量信号输入特征，将其与故障模拟量信号的时频域特征结合，构建了模拟数字融合特征集，达到提高对于复杂故障诊断正确率的效果。
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公开(公告)号：CN114266938A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111592561.1
申请日：2021-12-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于多模态信息和全局注意力机制的场景识别方法，具体包括步骤1：选取多个场景的RGB图像和深度图像，将编码后的深度图像与RGB图像进行配对，划分为训练集和测试集；步骤2：构建双通道深度神经网络模型；步骤3：将步骤1中划分好的训练集送入到步骤2中的双通道深度神经网络中进行训练；步骤4：识别场景图片。本发明有效的利用了RGB图像和深度图像之间的互补性，通过对RGB图像和深度图像进行全局注意力监测，分别获得对应的可学习类别向量，从而进行场景分类，本发明在提高特征提取能力以及保持并行计算特点的同时，还提高了多模态场景识别的识别率。
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公开(公告)号：CN206710245U
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201720374108.6
申请日：2017-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于线阵CCD的数字式液体棱镜折射仪，折射仪包括一个单色LED光源、液体棱镜、液晶显示器、高性能微处理器、温度传感器、外壳，还包括波长测量装置、成像透镜组和线阵CCD，来自单色LED光源的光入射液体棱镜表面，经液体棱镜折射后经成像透镜组在线阵CCD上形成明显的亮区和暗区，由高性能微处理器对亮区和暗区的信息进行提取、处理后计算出对应折射率，连同波长和温度值显示在液晶显示器上。本实用新型利用待测液体本身作为光学棱镜，仅使用一个液体棱镜代替常用阿贝折射仪中的几个固体棱镜，简化了结构，减轻了重量，降低了成本。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN206292161U
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201621211702.5
申请日：2016-11-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01N21/43
Abstract: 本实用新型公开了一种基于液体棱镜的数字式折射仪，属于液体折射率测量器件的技术领域。该折射仪包括一个液体棱镜(1)、光敏传感器(2)、角编码器(3)、电机(4)、LED光源(5)、单片机(6)、1602液晶(7)、载物台(8)、底座(9)、细分器(10)。而构建液体棱镜(1)的中空三棱镜采用无折射率大小限制的透明材料，光入射面外侧打磨成毛面，且其光入射面和出射面夹角为30°，上底面带有一个活动盖，用于罐装和倾倒液体。
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公开(公告)号：CN207492170U
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201720359045.7
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本实用公开了一种多功能矿用安全头盔，包括安全头盔本体、设置在安全头盔上的超声波测距模块、LED、主Zigbee、温度传感器、气体传感器、LED驱动电路，以及一个多功能矿灯接收端，其中LED放置在安全头盔的正前方，多功能矿灯接收端又包括液晶显示器、切换按钮、从Zigbee、单片机。超声波测距模块通常放置在安全头盔的正前方。本实用新型利用Zigbee组网技术，实现了矿井上下的实时通信，通过气体传感器模块，实时检测井下可燃气体含量，能有效地降低危险的发生机率，还可以实现矿灯远近光灯的调节，从而使矿工能很好的看清自己所处的环境。
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