公开(公告)号：CN116597502A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310220517.0

申请日：2023-03-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 李潍 ,  陈楚艺 ,  李小雨 ,  柳军

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的软注意力行人重识别模型、方法、装置及系统。所述模型和方法包含初级特征提取模块、局部特征提取模块、特征掩码模块、高级特征提取模块、模型训练和测试方法，旨在通过基于轻量化模型提取的全局特征与基于强化学习提取的局部特征相结合的方式来获取更为全面且具有辨识度的行人特征信息。所述装置是一种可以运行上述模型代码的电子设备。所述系统是将该模型与道路监控设备或穿戴式警用执法记录仪、目标检测算法、多目标跟踪算法相结合形成行人重识别系统。上述模型、方法、装置和系统能够对行人全局特征与局部特征全面考虑和利用，在提升性能的同时，减少网络参数量，从而实现对行人图像的快速检索和精准识别。

公开(公告)号：CN116226715A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310218789.7

申请日：2023-03-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 李潍 ,  田也 ,  房承 ,  柳军

IPC: G06F18/24 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06F40/30 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2134 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G10L25/30 ,  G10L25/45 ,  G10L25/48

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的作业人员在线多态识别系统，包括信号采集模块、信号传输模块、处理终端、基于多模态特征融合的在线多态识别模型、终端显示模块和结果反馈模块。信号采集模块收集脑电、语音、面部数据，通过信号传输模块与处理终端建立通信。在处理终端中提取语音、脑电和图像特征向量，基于多模态特征融合的在线多态识别模型进行信息融合，实现负荷、疲惫、情绪的多态识别，识别结果与人员信息实时显示在显示终端。在线学习算法根据作业人员在结果反馈模块中提供的信息对模型进行快速调整。该发明有效解决数据稀疏问题，提高多状态识别准确度，以辅助决策人员根据作业人员的工作状态做出更加高效、人性化的作业安排。

公开(公告)号：CN116679693A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310441613.8

申请日：2023-04-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 阳媛 ,  钱程 ,  张宁 ,  柳军 ,  张钱辰 ,  杨浩然 ,  况余进 ,  伊洋

IPC: G05D1/02

Abstract: 融合螺旋桨水动力的无人艇自抗扰控制方法,首先建立水面无人艇的动力学模型,然后分析无人艇的受力模型，估计出受到风浪、水流干扰的作用力和力矩，实时反馈无人艇的运动状态变化，并利用扩张状态观测器对未建模部分与不确定部分进行实时观测。基于自抗扰控制方法设计控制律，并在螺旋桨控制律中加入风浪和水流扰动以及重心的变化情况，在遇到外界环境干扰和不确定性干扰可以及时的补偿从而实现稳定的航行，相比于现有姿态控制方案能够提高水面无人艇的航行控制性能，更适用于实际航行过程。

公开(公告)号：CN115251942A

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210506759.1

申请日：2022-05-11

Applicant: 东南大学

Inventor： 李潍 ,  朱腾飞 ,  张震 ,  柳军 ,  李小雨 ,  宦玮

IPC: A61B5/332 ,  A61B5/08 ,  A61B5/01 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种监测生猪疾病和分娩的智能穿戴式系统，所述系统包括可穿戴设备，设置于可穿戴设备内部的体征参数传感器，信号采集模块，微控制器模块，无线数据传输模块，云平台，智能分析算法以及远程终端显示界面；体征参数传感器安置在可穿戴设备的正面内侧，通过直接接触测量多体征信号，将数字信号直接传入信号节点处理，无线数据传输模块将采集到的生猪多体征参数信息传输到云平台，在云平台上通过智能算法(局域长短时记忆网络场)实现对生猪的疾病和分娩的监测，并在终端界面实时显示。该云平台上存储了基于前期收集的数据建立生猪穿戴式多体征参数大数据库。该系统降低对人工的依赖，推动生猪养殖过程的规模化、协同化与精细化。

公开(公告)号：CN111582337A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010331181.1

申请日：2020-04-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 阳媛 ,  陈昊星 ,  柳军 ,  蔡昊天 ,  李潍

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/583

Abstract: 针对草莓栽培智能监测及采摘状态识别和品质评估的需求，本发明提供一种基于小样本细粒度图像分析的草莓畸形状态检测方法，包括基于RGB摄像头草莓图像数据集采集、草莓目标检测及标记、图像划分及预处理、将小样本草莓图像细微特征获取、草莓图像细粒度畸变级别的训练分类。该细粒度级别的草莓图像识别方法，与传统的作物生长监测分类方法相比，可以大幅降低训练识别所需的图像数量和标记类型，完成对具有小样本草莓图像通过前向推理得出辨别性语义细微特征样本集和训练查询集图像的特征信息，从而完成草莓目标检测、草莓畸变级别判断、植株病况分析、生长建模及预测。