公开(公告)号：CN111398893B

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202010407465.4

申请日：2020-05-14

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 张健 ,  阚逸龙 ,  张兴丽 ,  包永强 ,  江徐枫 ,  张冬青 ,  张狂

IPC: G01S5/02 ,  G01S13/36 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明是一种基于无线定位的网格人体模型测量装置及方法，该种测量装置，包括四组位置坐标相对固定的无线接收装置和若干无线发射模块，无线发射模块在通电状态时能够发射无线电波，所述的无线发射模块阵列状贴覆在人体表面；每一行无线发射模块的负极均相互连接并通过一组负极控制器与电源负极连接；每一列无线发射模块的正极均相互连接并通过一组正极控制器与电源正极连接；无线发射模块在同一时间有且只有一组处于工作状态；通过得到多组任意两无线接收装置接收到同一无线发射模块无线信号的相位差，获取每一个无线发射模块的精确坐标。通过采集人体表面无线发射模块的三维坐标，进而获取人体表面的三维坐标集合，进而能够完成人体模型的重建。

公开(公告)号：CN111313987B

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202010092956.4

申请日：2020-02-14

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 余雨 ,  刘婷婷 ,  毛其林 ,  曾文浩 ,  朱大伟 ,  包永强 ,  朱昊 ,  刘传清 ,  陈静

IPC: H04B17/30 ,  H04B17/391 ,  H04L12/28 ,  H04L29/08 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种适于智能家居的基于神经网络的路径损耗预测方法，包括：(1)模拟智能家居的多种场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量，(2)计算实测信道的路径损耗，(3)利用实测所得路径损耗对基于神经网络的路径损耗模型进行训练和参数提取，(4)使用本发明中的路径损耗模型和提取出的模型参数预测智能家居场景下的路径损耗特性。本发明能够精确地估计多种较短距离智能家居场景下的路径损耗特性，考虑了高度因素和不同环境，且具有较好的扩展性和通用性，对智能家居中通信系统的设计和部署有重要的实际价值。

公开(公告)号：CN112671097A

公开(公告)日：2021-04-16

申请号：CN202011386578.7

申请日：2020-12-01

Applicant: 南京工程学院 ,  国网江苏省电力有限公司信息通信分公司

Inventor： 杨会军 ,  黄进 ,  王翀 ,  王传君 ,  张震 ,  包永强 ,  朱昊 ,  程啟华

IPC: H02J13/00

Abstract: 本发明公开了一种非侵入式电力负荷数据采集存储一体化系统和方法，所述系统包括采集模块、数据存储模块、嵌入式处理器、数据分发模块和IO模组；采集模块，采集电力负荷数据；数据存储模块存储采集的数据；嵌入式处理器对采集得到的负荷数据进行分类识别和状态监测，实时动态地获取用户的电力负荷特征；数据分发模块将电力负荷数据分发至电力数据云端，电力部门通过对电力负荷数据进行处理，生成以用户为单位的电力负荷印记特征数据库；IO模组用于数据状态显示和操作设置。本发明通过和智能电表建立通信，自动获取电力负荷数据并进行实时处理。

公开(公告)号：CN112330713A

公开(公告)日：2021-02-05

申请号：CN202011346536.0

申请日：2020-11-26

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 唐闺臣 ,  王沛 ,  梁瑞宇 ,  王青云 ,  李克 ,  邹采荣 ,  谢跃 ,  包永强

IPC: G06T7/207 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于唇语识别的重度听障患者言语理解度的改进方法，包括：使用图像采集设备从现实环境中采集唇部运动图像序列，作为深度神经网络的输入特征；构建基于深度学习的视觉模态语音端点检测方法，在低信噪比条件下确认语音段位置；构建基于三维卷积‑残差网络‑双向GRU结构的深度学习模型作为基线模型；在基线模型的基础上构建基于时空信息特征的唇语识别模型；利用交叉熵损失训练网络模型，根据训练后的唇语识别模型识别出说话内容。本发明通过时空信息反馈来捕捉唇语图像的细粒度特征和时域关键帧，从而提高对复杂环境中唇语特征的适应性，提高唇语识别性能，改善了重度听障患者的语言理解能力，具有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN111968666A

公开(公告)日：2020-11-20

申请号：CN202010847510.8

申请日：2020-08-20

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 王青云 ,  梁瑞宇 ,  程佳鸣 ,  孙世若 ,  邹采荣 ,  唐闺臣 ,  谢跃 ,  包永强

IPC: G10L21/0216 ,  G10L21/0232 ,  G10L25/03 ,  G10L25/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H04R25/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度域自适应网络的助听器语音增强方法，包括：分别从带噪语音和干净语音中提取帧级对数功率谱特征；构建基于编码器-解码器结构的深度学习模型作为基线语音增强模型；在基线语音增强模型的基础上，构建基于深度域自适应网络的迁移学习语音增强模型；迁移学习语音增强模型在特征编码器和重建解码器之间引入域适配层和相对鉴别器；利用域对抗性损失训练迁移学习语音增强模型；在增强阶段，根据训练后的深度域自适应迁移学习语音增强模型，输入目标域带噪语音的帧级LPS特征，重建增强语音波形。本发明通过域对抗性训练来激励特征编码器生成域不变性特征，从而提高语音增强模型对未见噪声的适应性。

公开(公告)号：CN111898637A

公开(公告)日：2020-11-06

申请号：CN202010597594.4

申请日：2020-06-28

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 邵琪 ,  包永强 ,  贾成宇 ,  张旭旭 ,  陆志文

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明具体涉及一种基于ReliefF-DDC特征选择算法，包括S1、获取训练集样本，确定算法各参数值：S2、将所有特征权重置0，置、为空集；S3、从训练集中选取样本并更新其包含的所有维度的特征的权重，利用ReliefF计算特征与各类别之间的相关性来确定“重要特征”，排除无关特征；S4、输出中大于阈值时对应的特征向量，按降序排列添加至集合；S5、利用DDC算法，根据特征之间与决策变量的相关性分析去除冗余特征；S6、得到最佳特征子集，将所选特征用于非侵入式负荷识别。本方法有效降低特征维数，提高负荷识别率并缩短算法运行时间。

公开(公告)号：CN111856480A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010746106.1

申请日：2020-07-29

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 何睿清 ,  张健 ,  覃翠 ,  余辉龙 ,  赵静 ,  魏峘 ,  包永强 ,  张瑾

IPC: G01S17/06 ,  G01B11/02 ,  G01S7/48

Abstract: 本发明公开了一种设备位移快速检测方法及检测系统，包括如下步骤：将若干个LED灯组成LED阵列；根据LED阵列的大小，生成n个N阶的hadamard矩阵；将LED矩阵的图像经过透镜，投影到被测量设备与相邻固定的参照物体上的N个观察点上，采集观察点的反射光信号；在设备没有工作时，根据hadamard矩阵点亮LED阵列，用光电探测器探测得到反射光信号的光强值并记录作为标定值；在设备工作后时，利用相同的hadamard矩阵点亮LED阵列，并记录下n个反射光信号的光强值作为检测值；求出检测值与标定值的二范数，将二范数与设定值进行对比判断设备是否发生位移。本发明可以准确高效的判断出物体的细微位移，同时不会对被测物体产生任何破坏和影响，而且检测的效率和精度很高。

公开(公告)号：CN109975013B

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN201910360493.2

申请日：2019-04-30

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 姜佳辉 ,  包永强 ,  陈文祥 ,  邵琪

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028

Abstract: 本发明公开了基于IVMD‑SE的风电机组齿轮箱故障特征提取方法，属于风电技术领域，本发明利用振动加速度传感器分别采集风电机组齿轮箱齿轮在正常、磨损、断齿三种工况下的原始振动信号；采用基于整数规划的PSO算法对VMD参数中的惩罚项参数α和分解层数K进行优化；对各工况下齿轮振动信号采用改进变分模态法进行分解，得到振动信号的各个模态分量；利用相关系数法优选出与原始信号密切相关的IMF分量；提取各模态分量的奇异熵作为风机齿轮箱故障特征；将特征输入至多分类SVM中，验证特征提取效果。本发明将VMD和奇异熵相结合来提取有噪声干扰下的风电机组齿轮箱齿轮故障特征，信号特征得到强化,特征提取效果更为显著。

公开(公告)号：CN111598198A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN202010422569.2

申请日：2020-05-18

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 张健 ,  何睿清 ,  余辉龙 ,  魏峘 ,  赵静 ,  包永强 ,  段宁璨

IPC: G06K19/06

Abstract: 基于LSB信息隐藏的图像二维码生成方法及读取方法，生成二维码时，将二维码信息转换成二进制信息，选取彩色数字位图作为载体，将每个像素点的RGB值转换成YUV格式，将二进制信息取代YUV格式中灰度信息Y的最低位，获得新的灰度图像，将Y'UV通过反变化，恢复成RGB信息，将新的RGB信息恢复成带有二维码信息的位图。读取时，将带有二维码信息的位图读入计算机，转换成YUV格式，并读取Y矩阵的前n个值的最低位即可。本发明将二维码信息的二进制位取代图像灰度信息的最低，由于取代的是灰度信息的最低位，不影响原有图像的视觉效果，同时携带有二维码信息。在读取二维码信息时，只需将灰度图像的最低位取出，就可以恢复二维码。

公开(公告)号：CN111212003A

公开(公告)日：2020-05-29

申请号：CN202010092945.6

申请日：2020-02-14

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 余雨 ,  刘婷婷 ,  毛其林 ,  曾文浩 ,  朱大伟 ,  包永强 ,  朱昊 ,  刘传清 ,  陈静

IPC: H04L25/02 ,  H04B17/364 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，包括：(1)模拟智慧医疗的多种场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量，(2)计算实测信道的均方根时延扩展，(3)利用实测所得均方根时延扩展对基于多层前馈神经网络的信道均方根时延扩展模型进行训练和参数提取，(4)使用均方根时延扩展模型和提取出的模型参数预测智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性。本发明能够精确地估计多种较短距离智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性，考虑了收发天线之间距离、收发天线高度、不同环境和传播情况的因素，且具有较好的扩展性和通用性，对智慧医疗中通信系统信号和算法设计以及网络部署都有重要的实际价值。