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公开(公告)号：CN119867755A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510115357.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/243 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2131 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于非侵入式脑机接口的儿童多动症注意力检测训练仪，包括：脑电波模块、蓝牙通信模块、STM32单片机、7寸RGB触摸屏；其中，脑电波模块、蓝牙通信模块、STM32单片机、7寸RGB触摸屏依次连接；脑电波模块用于提取脑电波原始数据并通过蓝牙模块输入到STM32单片机；STM32单片机用于对脑电波原始数据进行处理后进行分类，包括：不难以长时间集中注意力，难以选择性集中注意力以及难以高度集中注意力三种注意力水平；7寸RGB触摸屏用于将分类结果和训练结果进行显示；本发明为医生提供辅助信息。
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公开(公告)号：CN119810924A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510136460.5
申请日：2025-02-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人体跌倒检测方法，包括以下步骤：（1）使用2D激光雷达和毫米波雷达获取激光雷达数据和毫米波雷达数据，并进行预处理；（2）将预处理后的激光雷达数据和毫米波雷达数据进行数据融合；（3）将融合后的数据进行数据表示转换；（4）将步骤（3）得到的数据进行特征嵌入和位置编码；（5）构建WA‑transformer网络，将步骤（4）得到的数据输入到网络中进行训练；（6）实时检测跌倒姿态和发送报警信号；本发明可以实时检测跌倒姿态。
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公开(公告)号：CN118522039B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410985478.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5s和阶段式正则联合行人重识别的帧提取行人检索方法，包括以下步骤：（1）获取扩展图像‑视频行人EIVP数据集并进行预处理；（2）构建基于YOLOv5s和阶段式正则联合行人重识别模型即YOLOv5s‑Re‑ID模型，并训练模型；（3）使用欧几里德距离计算YOLOv5s模块输出的图像与改进的Re‑ID模块输出的图像之间的相似性；本发明中改进后的行人重识别模型能够有效提高泛化能力和分类性能，降低过拟合的风险，并减少遮挡带来的影响，提高识别准确率。
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公开(公告)号：CN117649494A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410118475.4
申请日：2024-01-29
Inventor： 费奕泓 , 庄建军 , 周作建 , 宋懿花 , 马辉 , 许毅宁 , 王雅菲 , 夏逸舟 , 唐佳俊 , 印明扬 , 王琳舒 , 乔一琳 , 裴致远 , 朱云卿 , 王若水 , 周晏羽 , 刘苏杰 , 丁丽娜
Abstract: 本发明公开了一种基于点云像素匹配的三维舌体的重建方法及系统，所述方法包括以下步骤：（1）将位置和方向与参考坐标系对齐，利用激光雷达测量舌体的距离和位置，形成点云图像；（2）利用摄像头拍摄舌体，获取舌体图像；（3）将得到点云图像进行特征提取；（4）构建舌体重构模型，对模型进行训练，获取最优的三维图像数据，完成重构；本发明针对舌头设计了模型训练的损失函数，使得模型收敛速度快，鲁棒性较强，易于调整训练参数从而提升模型准确率，避免了牙齿轮廓影响面部特征的情况。
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公开(公告)号：CN116092017B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310359513.0
申请日：2023-04-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种轻量化边缘端车底危险物识别方法、介质及设备，获取车底危险物数据集，并对车底危险物数据集进行预处理，获得预处理后的数据集；利用预处理后的数据集对预构建的SG‑YOLOv5s网络进行训练，获得训练好的SG‑YOLOv5s网络；将车底图像输入训练好的SG‑YOLOv5s网络，获得车底危险物的检测结果。本发明提出一种轻量化SG‑YOLOv5s网络模型，将其运用到车底危险物识别中，能够快速检测识别出车底是否藏匿危险物品，减少公共危害。此方法采用轻量化模块构建网络模型，易于部署在边缘设备中，检测精度高，处理速度快，有一定的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113959582B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111255134.4
申请日：2021-10-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01K11/00
Abstract: 本发明公开了一种镜像型一维光子晶体模型的温度传感的测量方法，首先利用传输矩阵法模拟环境温度变化与缺陷微波光子晶体带隙、缺陷峰之间的关系；结果表明，带隙以及缺陷峰中心波长与温度呈线性关系，缺陷峰会随着温度增长向波长更长的方向移动。然后由缺陷峰的波长位置推出相应的温度进一步计算出温度传感器的灵敏度；最后通过所测温度下缺陷峰中心波长的偏移量得到所测温度的大小。本发明所述方法为实际生活中对高灵敏度温度传感器的需求提供一定的理论基础和应用价值。
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公开(公告)号：CN118799661A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411289170.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V20/52 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种自适应特征融合和跨模态的行人重识别方法，包括以下步骤：（1）获取开源网站SYSU‑MM01数据集或RegDB数据集，利用多通道混合增补策略进行预处理；（2）构建双流网络模型，双流网络模型由2个窗移变换器二代骨干网络模块串联组成；将数据集输入到双流网络模型进行训练得到图像每个类别的预测概率和提取的特征向量；（3）通过矩阵乘法计算查询特征和图库特征之间的距离矩阵，根据距离矩阵计算累计匹配特性曲线CMC、平均精度均值mAP以及平均倒数精度均值mINP，评价模型的检索性能；本发明与现有技术相比性能更优越。
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公开(公告)号：CN118799660A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411289167.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/52
Abstract: 本发明公开了一种联合YOLOv8模型的行人重识别装置及方法，所述方法包括以下步骤：（1）利用无线摄像头组追踪装置获取行人数据并存储为查询集；（2）构建基于YOLOv8s多尺度精准化行人类别检测模型，包括：YOLOv8s模型和多尺度精准化行人类别检测模块；YOLOv8s模型将处理过的图像通过串联的形式传递给多尺度精准化行人类别检测模块；（3）使用相机感知行人重识别方法计算YOLOv8s模型输出的图像与查询集中的行图像的相似性；本发明克服了相机间负样本引入的问题，提高了模型在不同摄像头下的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117710903B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410161198.5
申请日：2024-02-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于ReID和Yolov5双模型下的可视化特定行人追踪方法及系统，属于图像识别技术领域，所述方法包括以下步骤：（1）获取行人数据，并对数据进行预处理和存储；（2）对预处理后的数据进行逐帧提取，利用YOLOv5提取每帧图片中的person类图片并保存；（3）获取Market1501数据集随机划分测试集和训练集，并训练Resnet50模型，获取最终模型；（4）将已训练好的模型通过迁移学习方法，输入步骤（2）得到的图片，进行特征提取；（5）将提取后的图片合并为一个张量传递给ReID模型，并进行特征提取和归一化；（6）判定最小平均距离与距离阈值的大小；（7）保存最终视频；本发明通过YOLOv5对特定类的目标检测结合ReID对特定ID的检索，实现在协同检索追踪违章行人的功能。
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公开(公告)号：CN117717760A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311718183.6
申请日：2023-12-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实技术的平衡训练系统及平衡训练方法，平衡训练系统包括微处理器、无线模块、传感器、上位机、VR显示器，微处理器通过无线模块与传感器、上位机、VR显示器通信连接；传感器用于采集数据；微处理器用于根据传感器采集的数据输出重心坐标；上位机用于根据微处理器输出的重心坐标生成平衡检测结果；VR显示器用于根据微处理器输出的重心坐标更新虚拟训练场景中人物的坐标。本发明能够利用虚拟现实技术进行平衡训练。
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