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公开(公告)号：CN108937946A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810824820.0
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A61B5/107
CPC classification number: A61B5/1071 , A61B5/6804 , A61B5/7455 , A61B5/746
Abstract: 本发明公开了一种人体脊柱实时监测系统及其控制方法，系统包含包含背心、弯曲度传感模块、拉力传感模块、数据处理模块、无线数据传输模块、震动模块、手机终端及电源模块；弯曲度传感模块包含若干设置在背心后背上的弯曲度传感器；拉力传感模块包含第一至第四拉力传感器；数据处理模块分别和各个弯曲度传感器、第一至第四拉力传感器、无线数据传输模块、震动模块、电源模块相连。本发明能够实时检测使用者的脊柱多段脊柱的弯曲度和双肩所受拉力的状况；具有精度高、功耗低、便携性强、数据查看分析方便等特点，针对处于生长发育期的青少年儿童和老年人脊柱状态具有监测保护作用，同时也能够为脊柱类疾病的预防和治疗提供相应的参考数据。
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公开(公告)号：CN103925878A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410146895.X
申请日：2014-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Hough圆卷积变换算法的孔组检测方法，包括：滤除图像中的噪声，并对图像进行增强；对图像进行边缘检测；采用Hough圆变换卷积法对图像进行处理：将二维图像映射到三维空间，将映射后的图像与Hough圆锥的指示函数进行Hough圆卷积变换，预先算出Hough圆锥的三维傅里叶变换，再计算出二维图像的傅里叶变换，然后将两个傅里叶变换相乘得到Hough变换的三维傅里叶变换，计算出Hough变换的三维逆傅里叶变换：通过计算三维逆傅里叶变换中的峰值点来获得孔的坐标和半径值。本发明检测时间短，测量精度高，实时性好，并通过算法中的改良降低了计算复杂度，提高了运算效率，从而降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN112199503A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011169632.2
申请日：2020-10-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强的非平衡Bi‑LSTM的中文文本分类方法，首先，预先获取若干条中文文本；使用BERT预训练模型将获取的文本矢量化处理；其次，利用非平衡Bi‑LSTM网络提取文本的深层特征；然后，利用多层注意力机制从词、句两个层级对深层特征信息加以权重；最后，使用Softmax函数对文本进行分类。本发明简化了步骤，将预处理过程写入系统中，不需要人工对文本做初步处理；与传统的Bi‑LSTM网络相比，提高了对双向文本特征的获取能力，相比于现有技术能够更好地提高分类精度。
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公开(公告)号：CN119622280B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510158857.4
申请日：2025-02-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于解缠表示学习的多模态情感分析方法，包括：获取多模态情感分析数据集，并提取文本、音频和视频的特征；构建表征学习网络，提取私有特征和共享特征，并通过对抗学习优化及时间平滑度约束进行处理；在不同语言尺度的引导下，融合音频和视频的私有特征；通过跨模态注意力和门控机制进一步融合文本、音频和视频特征；最后将融合特征输入至情感分析模块，结合情感分类或回归任务，生成情感预测结果。本发明不仅考虑音频与视频特征在连续时间上的一致性，有效减少冗余信息并保证时间维度一致性，还在文本引导下实现音频和视频特征的深度融合，显著提升了跨模态融合的效果。
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公开(公告)号：CN119861355A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510355759.X
申请日：2025-03-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据融合的多波段雷达数据空间降尺度方法，包括：步骤1，从天气雷达中获取S波段和X波段观测数据；步骤2，对获取的观测数据进行数据预处理；步骤3，构建空间降尺度模型；步骤4，通过数据预处理后的观测数据对空间降尺度模型进行训练验证和测试；步骤5，根据训练好的空间降尺度模型进行S波段观测数据的空间降尺度；步骤6，判断生成的数据是否接近真实值。本发明能够借助深度学习神经网络，让模型提取并融合S波段观测数据与X波段观测数据的特征，将原本低分辨率的S波段数据转化为高分辨率数据，不但满足了实际应用中对雷达数据高分辨率的需求，还降低了对硬件设施的依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119150975A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411651331.1
申请日：2024-11-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F40/166 , G06F40/126
Abstract: 本发明提供了一种知识图谱补全的方法，旨在提升知识图谱补全的精确性与有效性。该方法首先获取并扩展知识图谱的三元组数据，通过生成逆三元组补充数据集。结合多种负样本生成技术提升模型对错误链接的识别能力，利用双文本编码器对三元组中的实体与关系进行文本嵌入学习。提出了可变形自适应注意力模块，对文本特征进行潜在特征捕获。通过计算文本嵌入的余弦相似性得分并添加路径推理增益得分，得到三元组相似性得分。使用具有裕度的信息噪声对比估计损失函数优化文本嵌入，有效提高补全效果。最终，使用训练后的知识图谱补全模型，完成三元组最大相似性匹配。本发明方法能够捕捉复杂的语义关联，增强知识图谱补全的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107248255A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710643694.4
申请日：2017-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种电缆井智能火灾监控系统，包括处理器模块、感温探测器、报警装置、自动灭火装置和电源模块。本发明能够根据温度控制报警器的报警频率以及控制灭火装置自动灭火，便于在火灾的初期进行灭火，预防火灾的扩大，减轻受灾损失。本发明具有简捷、轻便、可移动、安装灵活及高效循检报警、自动灭火等优点。灭火机理为：切断、终阻、吸伏燃烧链，实现灭火。对燃烧热值电缆线实施覆盖，形成保护层，预防复燃。
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公开(公告)号：CN104613869B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510043349.8
申请日：2015-01-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最大内切圆的椭圆孔组检测方法和系统，其方法步骤依次为采集工件图像信息、对采集的图像信息进行图像预处理、根据图像信息上的椭圆孔分布对图像信息进行分块、求解出每块图像中椭圆孔的最大内切圆，并根据最大内切圆计算出椭圆孔的短半轴长、长半轴长和倾斜角、将椭圆孔的短半轴长、长半轴长和倾斜角与标准椭圆孔尺寸进行比照，判断工件上的椭圆孔组是否合格。本发明采用机器视觉技术与椭圆最大内切圆算法相结合的椭圆孔组检测方法，克服了传统孔组检测方法成本高、时间消耗大、精度低等缺点。
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公开(公告)号：CN104729424A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510103081.2
申请日：2015-03-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种基于自混合干涉的共焦点激光显微镜，包括氦氖激光器、由凹透镜和凸透镜组成的扩束准直透镜组、可变中性密度滤光片、物镜、两维运动平台、一维运动平台、精密运动平台控制器、光电探测器、电流/电压转换电路、滤波器、放大器、模/数转换电路以及计算机单元；利用激光自混合干涉和共焦点原理进行显微扫描的方法，综合了激光自混合技术的结构简单、易准直的优点和共焦点显微镜轴向分辨力高、抗干扰能力强的特点，解决了共焦点激光显微镜的自动对焦问题和扩大测量视野的问题，简化了传统共焦点显微镜的结构，减小共焦测量系统中反射光路的调整难度，弥补了传统共焦点显微镜的所需光学元件多、对光学元件要求高、光路复杂调节难度高的特点。
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公开(公告)号：CN119129607B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411607569.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F40/30 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种多模态方面级情感分析方法及系统，所述方法包括：获取多模态数据集，使用文本预训练模型得到文本的特征表示，使用目标检测模型得到区域图片的特征表示，通过Transformer模型获取图片的区域级视觉特征；通过跨模态Transformer层对文本特征与区域级视觉特征之间的交互进行建模，生成视觉过滤矩阵以去除视觉噪声。通过跨模态注意力机制，将区域级视觉特征与最相关的文本信息进行对齐，利用自适应门控机制融合有效的区域单词对；基于图片文本关系对特征进行筛选与过滤，通过输出层实现情感分类。本发明充分考虑语境对情感分析的影响，通过深度过滤和融合特征，有效去除冗余，准确识别不同语境下的情感倾向。
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