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公开(公告)号：CN113066056B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110277743.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的口罩耳带焊点检测方法，包括以下步骤：标准化分类步骤：对口罩耳带焊点进行标准化分类；图像采集步骤：通过安装于全自动耳带焊接机出料侧料盘上方的摄像机采集图像；图像预处理步骤：待测图像预处理得到耳带4个焊点的标准化图像；样本标记步骤：对摄像机的采集图像按照标准化分类，判断待测耳带焊点的类别，并将对应的标准化图像进行标记，得到训练数据集；训练模型步骤：将数据集中的图像输入卷积神经网络进行训练计算，循环迭代得到训练好的模型；评估判断步骤：使用新采集的图像检测模型训练效果，评估模型预测的准确率。
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公开(公告)号：CN111967359A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010783432.X
申请日：2020-08-06
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及一种人脸表情识别方法，特别涉及一种基于注意力机制模块的人脸表情识别方法，本发明首先从图片中裁剪出人脸部分得到原始图片，然后将裁剪的图片送入我们设计的基于注意力机制模块网络模型中进行提取操作，得到人脸图像注意力特征，接着采用两个卷积层进行特征提取操作，得到人脸图像的提取特征，再利用一个全局平均池化层进行特征降维操作，得到人脸图像的降维特征，最后利用利用Softmax分类器对降维特征进行分类识别操作，并输出人脸表情识别结果，得到人脸表情识别结果，本发明本通过聚焦在对表情分类非常有用的特征上，避免了无关特征的干扰从而提升了识别准确率。
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公开(公告)号：CN110717424A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910918034.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 南昌大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明主要涉及人工智能领域中目标检测问题。针对复杂环境下极小人脸问题，提出了一种级联式人脸检测方法，该方法主要由两个神经网络和一个预处理机制构成。首先通过使用第一个神经网络，即SSD先将行人置信框进行检测，然后将区域传入预处理机制，该机制通过置信框的长宽自动预测人脸的感兴趣区域，并将感兴趣区域进行图像金字塔处理，由于第二个网络的输入尺寸是固定的，因此该算法使得第二个人脸检测网络可以检测不同大小的人脸。本发明提出的方法能够准确有效地检测出许多复杂环境下的极小人脸，并可以潜在地使用和整合于公共安全检测和人脸识别等领域中。
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公开(公告)号：CN102657321A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210106310.2
申请日：2012-04-12
Applicant: 南昌大学
IPC: A23L1/221
Abstract: 一种甜叶菊水提液脱色澄清处理方法，属于食品化学领域，其特征是在水浴温度55-65℃条件下，向甜叶菊水提液中加入1.4-1.8g/L的食品级聚合氯化铝，然后充分搅拌15-20min，絮凝作用1-1.5h，待絮凝液冷却到20-25℃后离心取上清液。按本发明方法对甜叶菊水提液处理后，水提液颜色为淡黄色，甜菊糖苷损失率低；处理工艺无需调节溶液pH，操作简单，絮凝剂添加量较传统的小分子无机絮凝剂少，成本低廉，适用于甜菊糖的工业化生产。
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公开(公告)号：CN113468971A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110628324.X
申请日：2021-06-04
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于外观的变分注视估计方法，该方法包括(1)采用CLNF算法来对人脸关键点进行定位，再将人脸中的单眼图片裁剪出来；(2)对人眼图像进行图像识别，建立模型，确定出数据集中眼球和虹膜的图像x，以及眼球和虹膜形状的图形表示y，z是x的隐藏变量；(3)将x，y输入神经网络中，基于变分自动编码器(CVAE)的条件生成注视表示图(4)基于注视表示图在上对视线的方向进行估计。本发明将注视估计表述为分层条件推理问题，可以很好地应对概率建模带来的不确定性挑战，本发明开发了一种变分注视估计网络，该网络可以通过采样生成多个有效的同时互补的注视图表示，从而实现更准确，更可靠的注视方向预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113066056A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110277743.3
申请日：2021-03-15
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的口罩耳带焊点检测方法，包括以下步骤：标准化分类步骤：对口罩耳带焊点进行标准化分类；图像采集步骤：通过安装于全自动耳带焊接机出料侧料盘上方的摄像机采集图像；图像预处理步骤：待测图像预处理得到耳带4个焊点的标准化图像；样本标记步骤：对摄像机的采集图像按照标准化分类，判断待测耳带焊点的类别，并将对应的标准化图像进行标记，得到训练数据集；训练模型步骤：将数据集中的图像输入卷积神经网络进行训练计算，循环迭代得到训练好的模型；评估判断步骤：使用新采集的图像检测模型训练效果，评估模型预测的准确率。
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公开(公告)号：CN111972236A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010945449.0
申请日：2020-09-10
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及稻渔养殖的技术领域，特别是涉及一种基于稻渔综合种养技术，其基于稻渔综合种养技术，将稻田从单一的种植结构转变为种养结合的立体复合结构，减少了化肥和农药使用量，提高了经济效益，实现一水两用，一田多收；其特征在于，包括水稻种植区、田埂和多组吊蚌网框，水稻种植区的边缘外部设置有田埂，田埂与水稻种植区的边缘之间围绕形成中华鳖养殖区，多组吊蚌网框围绕水稻种植区外围放置在中华鳖养殖区区域内，水稻种植区区域内用于种植水稻，多组吊蚌网框内部均用于养殖蚌类，中华鳖养殖区区域内用于养殖中华鳖。
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公开(公告)号：CN110717424B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910918034.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V40/16
Abstract: 本发明主要涉及人工智能领域中目标检测问题。针对复杂环境下极小人脸问题，提出了一种级联式人脸检测方法，该方法主要由两个神经网络和一个预处理机制构成。首先通过使用第一个神经网络，即SSD先将行人置信框进行检测，然后将区域传入预处理机制，该机制通过置信框的长宽自动预测人脸的感兴趣区域，并将感兴趣区域进行图像金字塔处理，由于第二个网络的输入尺寸是固定的，因此该算法使得第二个人脸检测网络可以检测不同大小的人脸。本发明提出的方法能够准确有效地检测出许多复杂环境下的极小人脸，并可以潜在地使用和整合于公共安全检测和人脸识别等领域中。
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公开(公告)号：CN116052262A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211712817.2
申请日：2022-12-29
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V40/18 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于监督对比学习的全脸视线估计方法，包括以下步骤：步骤1、归一化数据；步骤2、浅层特征提取；步骤3、视线相关特征提取：通过对原始的Transformer结构添加偏移机制和注意力机制，并结合Transformer的全局特征和CNN的局部特征使网络聚焦于视线相关特征的提取；步骤4、对批量中的视线相关特征进行监督对比学习，改进数据集分布不平衡所造成的偏好误差；步骤5、对视线相关特征进行回归得到视线角度：偏航角和俯仰角。本发明通过对视线相关特征的提取和改进网络的偏好误差使得预测的视线方向角度更加精确，同时只需要脸部图像输入而无需其它中间处理即可得到视线方向角度，设计简单，使用场景广泛。
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公开(公告)号：CN110458001A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910578161.1
申请日：2019-06-28
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的卷积神经网络视线估计方法，包括以下步骤：步骤1：采用局部约束神经元域来对人脸关键点进行定位；步骤2：使用步骤1检测到的坐标点来对眼部图像进行截取；步骤3：将截取到的图像进行标准化处理；步骤4：将标准化处理后的图像送入注意力机制的卷积神经网络进行回归，得到估计的视线角度坐标。本发明设计采用注意力机制网络使得在高层提取特征的特征基本来自于瞳孔的位置，从而更好的提高准确率，减小误差；并且通过关键点检测从而使得裁剪出来的图片分辨率更小，从而使快速性得到提高。
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