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公开(公告)号：CN119090773A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411275755.2
申请日：2024-09-12
Applicant: 南通大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06V10/75 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于对抗生成网络的RGB‑FIR多光谱图像去雾方法，涉及计算机视觉模型设计技术领域，本申请提供了基于对抗生成网络的RGB‑FIR多光谱图像去雾模型构建方法，步骤如下：S1：信息采集：S2：构建基于多级特征融合的RGB‑FIR多光谱去雾模型；S3：采用基于对抗生成的多效应学习策略，构建“融合‑增强”多重损失函数，利用RGB‑FIR图像数据集对模型训练，优化网络参数；S4：模型测试。上述模型充分考虑了由于RGB‑FIR两种光学图像由于其成像原理不同，在不同浓度的雾气条件下表现出的互补特性。本申请所提供的模型将RGB‑FIR两种模态的光学图像特征进行信息融合，实现多波段光学图像的优势互补，显著增强复原图像的细节、纹理和色彩信息，获取清晰的去雾效果。
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公开(公告)号：CN115909293A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211448323.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉‑气味多传感器的出租车舒适度识别方法，包括如下步骤：步骤1)通过车载摄像头获取客座位置的图像，构建车内整洁度识别网络，对客座位置的整洁度进行识别；步骤2)利用气味传感器和单片机设计车内空气质量检测装置，对四种常见车内异味及其空气质量进行检测；步骤3)根据步骤1、2的检测结果，构建出租车舒适度函数，对车内环境舒适度进行评价；步骤4)设计用户界面，利用直观的车内图像、空气质量相关的数据与图表向用户提供选车依据。本发明能够在乘客在线选车时提供客观的参考，有效改善乘客出行舒适度。
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公开(公告)号：CN115808880A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211663833.7
申请日：2022-12-21
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种基于海鸥优化算法的PI控制器参数整定方法，包括：确定待优化的目标函数，并对海鸥群体进行初始化；获取海鸥群体中的每个海鸥的适应度值；基于海鸥的迁徙行为，确定海鸥的位置信息；基于海鸥的攻击行为，更新海鸥的位置信息；基于海鸥的位置信息，更新海鸥的适应度值同时更新迭代数；重复上述步骤，直至满足终止条件，并基于目标函数，输出参数数值。本申请由于海鸥优化算法具有良好的优化能力，因此可以快速、有效地整定出合理的PI控制器参数，使系统具有较小的超调量、调节时间和误差性能指标，响应快速并很快可以达到稳定状态。
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公开(公告)号：CN119227510A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411218664.5
申请日：2024-09-02
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种遗传算法优化的多模态网约车舒适度评价网络模型及其构建方法，构建方法如下：信息采集，构建端到端的视觉‑气味多模态舒适度评价网络模型：所述网络模型由整洁度特征提取、气味伪图像特征提取、多模态信息评价组成；利用遗传算法结合反向传播学习法，针对多模态评价神经网络模型的关键参数进行优化：利用训练完毕的“端到端多模态评价网络模型”对车内环境舒适度进行多维度定量评价。本发明的方法能够有效地融合气味伪图像‑整洁度图像特征；相较于单独从异味或者整洁度角度评价车内环境的舒适度，整洁度‑异味两个维度信息有效融合后的评价结果准确性显著提高，评价结果具有更高的鲁棒性和参考价值。
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