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公开(公告)号：CN114242178A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111269051.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了基于梯度提升决策树的ERα拮抗剂的生物活性定量预测方法，属于生物制药和机器学习技术领域；解决了梯度提升决策树线性和非线性的多元回归模型不能很好的进行拟合的技术问题；其技术方案为：包括以下步骤：步骤一：对影响ERα拮抗剂的生物活性的变量数据进行预处理；步骤二：变量的筛选；步骤三：独立性检验；步骤四：模型建立。本发明的有益效果是：本发明在数据的采集过程中，先对数据进行预处理，删除全为零的列，降低了不良数据对预测模型的影响，也加快了变量的筛选速度；通过传统方法和机器学习方法筛选出特征变量，再通过特征变量建立ERα拮抗剂的生物活性定量预测模型。
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公开(公告)号：CN112395964A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011229245.3
申请日：2020-11-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的能见度估计方法，包括以下步骤：步骤一：选用3D ResNet18卷积神经网络；步骤二：选用多层感知器进行融合；步骤三：将上述3D ResNet18卷积神经网络和多层感知器(MLP)模型进行融合和步骤四：在测试集上进行了模型的精度评估。本发明的有益效果为：本发明主要是将3D ResNet18卷积神经网络与多层感知器(MLP)结合起来进行基于深度学习的能见度估计，对视频数据进行特征向量提取，对提取的特征向量进行分类，实现分类估计，相比于传统方法中只选取少量视频、截取图像中的某些固有特征的局限性，它充分利用视频的连续信息，并添加多层感知器进行分类估计，提高了估计精度。
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公开(公告)号：CN106408021B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201610828652.3
申请日：2016-09-18
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于笔画粗细的手写体与印刷体的鉴别算法，其特征在于：通过统计邻域内边缘像素数目获得笔画粗细的特征，再结合版面分析将图像文档分割为粗细均匀的区域，然后计算这些区域内笔画粗细的统计特征，最后使用支持向量机(SVM)判断手写体与印刷体类别。本发明提出的方法通过统计一个区域中出现的边缘像素数目获得笔画的粗细，具有定义明确、计算简便的特点。利用本发明提供的笔画粗细特征结合版面分析，能够将文档图像中的文本行进一步分割为粗细均匀的区域，该类区域较文本行更细致，较单个字符范围大，因此能够提取出比文本行和单个字符更稳定的特征，从而获得更好地分类效果。
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公开(公告)号：CN104299000A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410529711.8
申请日：2014-10-09
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G06K9/00154 , G06K9/4604
Abstract: 本发明提供了一种基于局部片段分布特征的笔迹识别方法，该方法用于文本无关的笔迹识别技术。本发明首先需要将书写的笔迹用扫描仪扫描成笔迹图像，然后提取图像中的笔迹边缘，利用本发明的局部片段分布特征提取方法提取局部片段的分布特征，最后采用加权曼哈顿距离来测量笔迹图像间的相似性，从而进行身份识别。本发明提取了一种新的基于局部片段分布的特征提取方法，进一步提高了笔迹识别精度。
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公开(公告)号：CN118654707A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410652173.5
申请日：2024-05-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了超低串扰光纤传感阵列信号的低失真提取方法及装置，所述方法包括：搭建光纤传感复用阵列对应的系统光路；对组合激光进行相位调制，产生三步移相光强信号或多步移相光强信号；根据产生的光强信号，获取系统产生的同步脉冲信号Ir以及接收的光强信号Is；根据同步脉冲信号Ir和接收的光强信号Is得到最终的相位信号。本发明使得系统不在依赖光开关，可以做到无需光开关或者在低光开关消光比下实现超低串扰多路复用；通过对正交信号进行拟合并校准，有效抑制光纤传感复用阵列调制误差，从而提高各波长对应传感器相位解调的准确性和稳定性，复杂度低，实施方便，效果好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114926742A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210690435.8
申请日：2022-06-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶注意力机制的回环检测及优化方法，属于计算机视觉图像技术领域，解决了传统方法忽略图像局部特征之间相关性的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)、构建融合VGG16、二阶注意力机制和NetVLAD的网络模型SOA‑NetVLAD；步骤2)、采用知识蒸馏的方式训练网络模型得到最优参数；步骤3)、提取图像的全局特征；步骤4)、采用局部敏感哈希方法对图像的全局特征降维，并计算图像之间的余弦相似度；步骤5)、采用几何验证方式进行回环验证；步骤6)、采用随机采样一致性算法消除误匹配。本发明的有益效果为：本发明的网络模型中加入了注意力机制，能有效的学习局部特征之间的相关性。
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公开(公告)号：CN114861761A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210357834.2
申请日：2022-04-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生网络特征与几何验证的回环检测方法，属于计算机视觉图像技术领域，解决了传统方法在光照和视点变化下准确率较低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1、获取输入的RGB‑D图像；步骤2、获取多维特征信息；步骤3、提取图像全局特征；步骤4、计算图像间的相似度得分，根据相似度得分得到回环候图像；步骤5、采用几何一致性检验对两幅图像的描述符进行匹配；步骤6、采用随机采样一致性算法消除误匹配；步骤7、采用时间一致性检验进一步进行误匹配的剔除。本发明的有益效果为：本发明的孪生网络特征具有光照不变性，几何验证又能获得图像间的几何拓扑信息，提高了回环检测的精确率和召回率。
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公开(公告)号：CN106408021A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610828652.3
申请日：2016-09-18
Applicant: 南通大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于笔画粗细的手写体与印刷体的鉴别算法，其特征在于：通过统计邻域内边缘像素数目获得笔画粗细的特征，再结合版面分析将图像文档分割为粗细均匀的区域，然后计算这些区域内笔画粗细的统计特征，最后使用支持向量机(SVM)判断手写体与印刷体类别。本发明提出的方法通过统计一个区域中出现的边缘像素数目获得笔画的粗细，具有定义明确、计算简便的特点。利用本发明提供的笔画粗细特征结合版面分析，能够将文档图像中的文本行进一步分割为粗细均匀的区域，该类区域较文本行更细致，较单个字符范围大，因此能够提取出比文本行和单个字符更稳定的特征，从而获得更好地分类效果。
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公开(公告)号：CN118443059A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410535273.X
申请日：2024-04-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种动态范围可调谐的低失真传感相位提取方法及装置，所述方法为利用两组不同波长的激光器构建了组合式Φ‑OTDR系统，利用移相调制实现相位解调，抑制相干衰落，利用偏振分极接收抑制偏振衰落，通过两组不同波长构建的虚拟合成波长恢复相位信号后进行两次差分得到二阶差分反馈信号。本发明通过分布式光纤传感系统和上位机软件建立反馈算法，通过π值判据反馈控制调谐两组不同激光器的波长，从而调谐检测动态范围，保证系统在应用时信号解调不失真，最终实现低失真解调，如此做可以使得系统具有应对不同需求场景的能力。
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公开(公告)号：CN113988269A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111306476.4
申请日：2021-11-05
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进孪生网络的回环检测及优化方法，属于计算机视觉图像技术领域；解决了传统的BOW模型基于手工特征，构建字典，描述图像，判断相似，该方法具有局限性且计算量较大，实时性较差的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、SEREsiamese网络架构候选机制：步骤二、3D‑Siamese网络架构校验机制：步骤三、损失函数。本发明的有益效果是：本发明是将2D及3D卷积神经网络与孪生网络进行融合，通过与fabmab方法以及其他网络的对比，本发明的方法均展示了较高的精确度及召回率，同时，由于将特征提取和相似度测量统一化，本发明节约了较fabmab近一半的时间得到回环帧，在提升回环精度的同时提高了实时性。
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