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公开(公告)号：CN111401412B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010131908.1
申请日：2020-02-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于平均共识算法的物联网环境下分布式软聚类方法，具体步骤如下：步骤S1：获取目标物联网节点所在的拓扑网络，将分布式数据集、聚类数目、模糊系数和停止准则参数输入至拓扑网络；步骤S2：初始化分布式数据集的集合元素，计算出目标物联网节点的初始聚类中心；步骤S3：计算分布式数据集到初始聚类中心的分配矩阵；步骤S4：根据分配矩阵，计算目标物联网节点内的聚类中心，并通过平均共识算法获得全局聚类中心；步骤S5：重复步骤S1‑S4，迭代更新全局聚类中心，根据停止准则参数对当前全局聚类中心与上一轮的全局聚类中心进行判断，输出最终全局聚类中心。与现有技术相比，本发明具有能有效提高聚类结果的质量和算法的稳定性等优点。
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公开(公告)号：CN114464159A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210054963.4
申请日：2022-01-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于半流模型的声码器语音合成方法，包括：获取待合成的原始音频数据，并载入预先构建并训练好的基于半流模型的声码器中，获取合成的语音波形；所述基于半流模型的声码器包括基于半流的基本模型，该基于半流的基本模型包括多个依次拼接的Flow层，每个Flow层均包括依次连接的半流模型层和卷积网络层，所述半流模型层由自回归流算法和规范化流算法结合构成。与现有技术相比，本发明能够在一定程度上提高合成语音的质量，同时加快合成语音的速度和训练时的收敛速度，并减少一定的计算资源。
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公开(公告)号：CN114187997A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111352930.X
申请日：2021-11-16
Applicant: 同济大学
IPC: G16H20/70 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种面向抑郁人群的心理咨询聊天机器人实现方法，包括基于模板式方案搭建认知引导对话模块、基于检索式方案搭建心理问答闲聊模块，心理咨询聊天机器人的工作流程为：机器人接收到用户的输入文本后，首先启动认知引导对话模块，将输入文本与认知引导对话模块中预定义的模板进行匹配，若匹配成功，则根据匹配到的模板生成输出语句，否则，启动心理问答闲聊模块，将输入文本与心理问答闲聊模块中预存储的问题进行匹配，并基于匹配分数最高的问题的回答生成输出语句。与现有技术相比，本发明以模板式方案对用户进行认知引导，使用检索式方案作为补充，为用户的困扰提供建议和支持,提升回复的多样性和趣味性。
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公开(公告)号：CN114118182A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111120247.3
申请日：2021-09-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种共享单车位置预测方法、设备及存储介质，该方法基于迁移趋势，将站点与该相关簇间的迁移趋势矩阵作为特征值融入到站点位置信息中，采用模糊C均值聚类FCM算法对共享单车数据集进行迭代聚类，从而输出共享单车移动预测结果。与现有技术相比，本发明准确度高的、紧贴实际等具有优点。
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公开(公告)号：CN113888642A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111113437.2
申请日：2021-09-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种环视系统外参数在线修正方法、系统、设备及介质，该方法包括：步骤S1：采用环视系统采集图像数据；步骤S2：基于ORB特征匹配和像素梯度值阈值设置，对环视系统采集到的图像数据进行帧选择和像素选择，确定用于后续优化的图像帧以及图像的像素；步骤S3：利用所选图像帧上相应的像素点，建立双相机模型，通过计算相邻相机共视区的像素均值比对共视区的像素值进行缩放，并基于各个像素对应的双相机损失项误差构建优化图结构；步骤S4：利用列文伯格‑马夸尔特LM算法对优化图结构进行图优化以获得最优的相机位姿，从而完成对环视系统外参数的修正。与现有技术相比，本发明放宽了对地面车道线要求的限制，对地面纹理无特殊要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113888420A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111120277.4
申请日：2021-09-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于修正模型的水下图像复原方法、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：步骤S1：基于衰减系数与深度信息z的高相关性，建立修正简化后的水下成像模型；步骤S2：基于给定的RGB图像，采用单目深度估计算法估算获得场景目标的相对深度信息，并结合水下能见度进行缩放，得到深度信息z的估计；步骤S3：将图像上所有像素点按深度值划分为N个距离区间，筛选计算获得后向散射信号的估计值步骤S4：采用局部光源估计算法估计直接信号衰减系数并通过指数二项式建模与深度信息z对进行拟合修正，从而得到复原后的图像Jc；步骤S5：对复原后的图像Jc进行白平衡处理。与现有技术相比，本发明具有适用性高、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN113781325A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110916857.8
申请日：2021-08-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分层条件生成对抗网络的水下图像复原方法，包括：将水下的真实图像载入分层条件生成对抗网络模型中，获取复原后的真实图像；分层条件生成对抗网络模型包括依次连接的第一生成器、第二生成器和第三生成器，第一生成器用于进行图像去噪，并闭环连接有第一判别器；第二生成器用于进行图像去雾化，并闭环连接有第二判别器；第三生成器用于进行图像去模糊，并闭环连接有第三判别器；第一判别器、第二判别器和第三判别器均用于判别生成器输出的生成图像和预设的标准图像的真伪，从而调整对应生成器的参数。与现有技术相比，本发明利用树状分层网络结构逐层消除噪声、雾化、模糊对水下图像的影响，构建低质量的水下图像到高质量的水下图像的分层映射。
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公开(公告)号：CN113763489A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110916856.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种海洋水体颜色仿真方法，包括模拟日光并进行三原色分解；通过幅亮度转化获取日光三原色衰减后的亮度；根据衰减后的亮度通过不同的颜色空间转换得到具体的颜色信息，即得到海洋水体仿真颜色。与现有技术相比，本发明实现了由杰洛夫海洋水体类型、水体深度控制的海洋水体颜色仿真过程，考虑了不同海洋水体、不同深度等条件变化而变化的颜色模拟，提高了仿真模拟的真实性。
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公开(公告)号：CN113763343A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111008957.7
申请日：2021-08-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的阿兹海默症检测方法及计算机可读介质，其中阿兹海默症检测方法包括：步骤1：获取结构性核磁共振成像sMRI图像训练集，进行数据预处理；步骤2：基于熵选择最具信息量的图像切片；步骤3：构建阿兹海默症检测模型，并使用步骤2筛选的图像切片对检测模型进行训练；步骤4：将待检测的结构性核磁共振成像sMRI图像输入检测模型，获得检测结果。与现有技术相比，本发明具有准确度高、鲁棒性好、计算开销小等优点。
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公开(公告)号：CN113506278A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110810857.X
申请日：2021-07-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLO‑V3的路标辅助检测控制方法，具体包括以下步骤：S1、采集行驶过程中车辆前方的原始视频图像，通过Gamma校正法对原始视频图像进行图像预处理，同时提取出原始视频图像的HOG特征，与经过处理的原始视频图像以及原始图像进行拼接；S2、拼接完成的图像输入检测网络，输出检测结果；S3、将检测结果转化为路标信息和环境信息，显示路标信息，同时采集车辆前方的路况信息，结合环境信息和路况信息，生成相应的语音信息并输出，辅助驾驶员对路标信息进行判断。与现有技术相比，本发明具有提高路标检测效率、降低对存储设备的需求等优点。
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