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公开(公告)号：CN115344979A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110518965.X
申请日：2021-05-12
Applicant: 宝武碳业科技股份有限公司 , 复旦大学
Abstract: 一种精萘结晶生产程序的仿真方法，设定精萘结晶生产程序的每一操作步序的结束与下一操作步序的开始为触发事件，根据每一操作步序的预期结束时间建立基于触发事件的阻塞队列，通过建立的阻塞队列推进仿真进程。本发明的一种精萘结晶生产程序的仿真方法，通过设置的基于触发事件的阻塞队列，建立基于阻塞队列的仿真进程推进方式，且所述的阻塞队列为实时更新式设置；通过此种仿真方法，可以实现对工业设备的运行具有连续、动态的特点，及任务的产生、设备的占用和运行等使事件具有时间上的不确定性，两方面的兼顾，同时为后续仿真策略研究与优化提供了一个基础平台。
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公开(公告)号：CN115344978A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110518948.6
申请日：2021-05-12
Applicant: 宝武碳业科技股份有限公司 , 复旦大学
Abstract: 一种基于事件的精萘生产产量自动优化方法，包括如下步骤：S1：建立基于工艺操作步序驱动的仿真进程推进，S2：根据仿真进程推进建立路径搜索，根据搜索结果确定目标路径；S3：根据确定的目标路径建立精萘生产程序。本发明的一种基于事件的精萘生产产量自动优化方法，首先通过设置基于触发事件驱动的仿真进程，为路径搜索提供了可搜索的基础；其次，在此基础上，通过穷举法配合剪枝法进行基于算法优化，根据优化结果提供的目标路径建立精萘结晶生产，完成精萘结晶生产的自动优化。
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公开(公告)号：CN103700255A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310749807.0
申请日：2013-12-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G08G1/00
CPC classification number: G08G1/0125 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F17/5009 , G06N99/005 , G08G1/0116 , G08G1/0129 , G08G1/0137 , G08G1/0141 , G08G1/0145
Abstract: 本发明属于交通流预测技术领域，具体为一种基于时空关联数据挖掘的交通流预测方法。本发明主要包括预测模型建立、时空关联数据挖掘以及基于时空关联数据的交通流预测等。预测模型可采用多因子线性回归模型；时空关联数据挖掘是基于多因子线性回归模型并通过稀疏表达的优化方法自动地选取对于预测目标相关的时空关联传感器的数据；基于时空关联数据的交通流预测是以时空关联传感器的数据作为预测模型的输入进行的预测。本发明从整个交通网络中自动地确定与预测目标节点的传感器相关的时空关联传感器，并以时空关联传感器的数据作为预测模型的输入，全自动时空关联数据挖掘提升了预测模型的预测性能。
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公开(公告)号：CN101567051B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN200910052453.8
申请日：2009-06-03
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/64
Abstract: 本发明属模式识别与图像处理技术领域，涉及一种基于特征点的图像配准方法。本发明根据特征点的K近邻结构定义了环式边角码模型并将该模型用于点模式匹配。相似环式边角码不仅描述了两个特征点的空间结构相似性，还可用于局部映射估计。两个特征点的相似度由它们所关联的最大相似环式边角码的相似长度确定。本发明根据特征点的局部空间结构的相似性进行结构匹配，利用局部映射聚类进行优化匹配，优化匹配结果用于最优映射估计。本方法可用于基于特征点的图像配准，图像拼接与镶嵌，运动追踪，医学单模态与多模态图像的信息融合，及基于内容的图像检索等。
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公开(公告)号：CN101859382A
公开(公告)日：2010-10-13
申请号：CN201010191625.2
申请日：2010-06-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于模式识别与图像处理技术领域，涉及一种基于最大稳定极值区域的车牌检测与识别方法。首先提取最大稳定极值区域(MSER)，得到候选车牌文字区域；对于每个极值区域，采用一种有效的特征描述，然后利用事先训练得到的分类器进行分类，将这些极值区域分为“文字”或“非文字”区域，再结合车牌自身结构特征，从原始图像中提取出车牌；利用形状上下文的特征描述，用模板匹配的方法完成字符识别。由于最大稳定极值区域具有仿射不变性、稳定性及多尺度特性，而且由于区域只由灰度值大小关系决定，对光照变化不敏感，因此本发明提出的以其作为底层特征的车牌检测与识别的方法，适应复杂背景，具有良好的稳定性和更高的识别率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110211104A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910436100.1
申请日：2019-05-23
Applicant: 复旦大学
Inventor： 杨夙
Abstract: 本发明属于模式识别、图像处理、计算机视觉技术领域，具体为一种用于肺部肿块计算机辅助检测的图像分析方法和系统。本发明根据临近帧图像的变化检测，发现疑似肿块的区域，并进一步根据区域形态进行过滤。本发明的图像分析系统由以下几个环节组成：图像采集、前景点标记、临近帧变化检测、疑似肿块形态过滤、结果可视化。本发明优点是：无需图像数据标注，可以以无监督的方式自动从CT切片图像序列中发现肺部肿块。实验结果表明：本发明方法可以实现肿块的自动发现和标记，可用于辅助医生诊断。
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公开(公告)号：CN110176009A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910436108.8
申请日：2019-05-23
Applicant: 复旦大学
Inventor： 杨夙
Abstract: 本发明属于模式识别、图像处理、计算机视觉技术领域，具体为一种肺部图像分割和跟踪方法和系统。本发明方法包括：通过医疗影像设备对人体扫描获得按顺序排列的CT图像序列；图像中CT值满足一定条件的像素点标记为前景点；通过8邻居区域生长法将前景点聚类为连通区域；采用滤波方法对连通区域进行过滤筛选；顺序扫描每个切片的CT图像，标记出左肺和右肺；分别从左肺和右肺开始沿着起始帧向下扫描，找到与前一帧图像满足一致性检验的当前肺部区域；实验表明，本发明方法可以获得较好的肺部分割与跟踪效果，作为后续计算机辅助诊断的基础。
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公开(公告)号：CN103440313B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201310378000.0
申请日：2013-08-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于信息检索技术领域，具体为一种基于音频指纹特征的音乐检索系统。该系统由预处理模块、特征提取模块、倒排索引模块和精匹配模块四部分组成。预处理模块主要完成音频信号的转换、重采样、滤波；特征提取模块是对音频文件的表示，采用音频指纹特征，通过两次基于动态阈值的筛选来选取频谱中最为稳定的点作为特征点，用一个点对表示一个特征；倒排索引模块是将特征作为关键词，由歌曲库的特征建立倒排索引，根据相同关键词多少返回索引结果；精匹配模块是结合音频特征间的时序关系，采用改进的编辑距离作为两个特征序列的相似度，以此优化索引结果。本系统适用海量音乐检索，尤其能对录音查询片段进行有效检索。
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公开(公告)号：CN105023019A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201410154600.3
申请日：2014-04-17
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于模式识别和人工智能技术领域，具体为一种用于视频监控自动探测人群异常行为的特征描述方法。本发明方法的步骤为：计算监控视频中像素运动的瞬时速度；根据像素的速度的属性，建立分布直方图；根据该直方图的统计意义或数学意义构造出对应的特征描述。本发明提出的用于自动监视视频监控中异常人群移动的特征描述方法具有明确的物理意义，便于有目的的参数调整以适应不同场合的应用；实现步骤简单，速度快，不需要费时的机器学习过程；不基于目标跟踪，不受场景中人数的限制，不受视频分辨率的影响。
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公开(公告)号：CN103679201A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310688861.9
申请日：2013-12-14
Applicant: 复旦大学
Inventor： 杨夙
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于模式识别、图像处理、计算机视觉技术领域，具体为一种用于图像匹配、识别、检索的点集合匹配的校正方法。本发明根据两个点集合的初始匹配关系建立邻接矩阵，并提出一种图论中最大团问题的近似求解方法以获得近似服从同一几何变换的点集合匹配关系。将一个点集合经过几何变换投影到另一个点集合所在的空间就可以求得两个点集合之间的相似度，并作为图像相似度实现图像匹配、识别、检索。实验表明，所发明的点集合匹配的校正方法与多种形状特征提取方法中的任意一种相结合都可以获得较好的图像匹配与识别效果。
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