公开(公告)号：CN110727876B

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN201910824996.0

申请日：2019-09-02

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 王建宇 ,  何新 ,  王子龙 ,  马轩 ,  姜楠 ,  何毅 ,  丁魏

IPC: G06F16/9536 ,  G06K9/62 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种用于智能零售系统的个性推荐算法，能够用于预测目标用户兴趣偏好并为其推荐合适产品，包括：生成用户‑项目评分矩阵；通过改进的Pearson相似度计算公式得到用户相似性，得到用户的K最近邻；计算用户的预测评分；根据评分为用户推荐合适的商品。本发明通过对User‑based协同过滤算法中用户相似度的改进，提高对目标用户兴趣爱好预测的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN110738216A

公开(公告)日：2020-01-31

申请号：CN201910833734.0

申请日：2019-09-04

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 齐梓汀 ,  王建宇 ,  马轩 ,  王子龙 ,  何毅 ,  何新 ,  孟沁成

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G16H20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于改进SURF算法的药品识别方法，包括：获取药袋图像；构建Hessian矩阵生成兴趣点；构建尺度空间；定位特征点；分配特征点主方向；生成特征点描述子；通过欧式距离来对特征点进行最初的提取，再通过余弦相似度对特征点进行筛选，若测得两个向量间的余弦值比小于设定的阈值则筛除，否则保留该特征点；最后使用模板匹配完成药品的审核识别，即根据检测的药袋图像与模板图像匹配点的匹配数量选择出与检测图像最相似的模板，该模板的种类即检测药袋图像的种类。本发明综合考虑药品审核匹配时的实验环境，对药袋特征的匹配识别准确率高，在旋转和光照上有较好的鲁棒性以及较快的匹配速度。

公开(公告)号：CN110599512A

公开(公告)日：2019-12-20

申请号：CN201910787273.8

申请日：2019-08-25

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 赵昊辰 ,  何新 ,  马轩 ,  姜楠 ,  何毅 ,  王建宇 ,  杨诚

IPC: G06T7/13 ,  G06T7/11 ,  G06T5/30 ,  G06K9/34 ,  G06K9/20 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的药品种类识别方法及系统，识别方法包括药盒图像检测与分割、药品名称位置识别、药品名称识别，识别系统由三部分组成：药盒图像检测与分割模块、药品名称位置识别模块、药品名称识别模块。本发明能够很好地识别药盒上的药品名称，通过运用腐蚀膨胀运算和MSER算法确定药品名称位置，来确定药品名称位置，并通过OCR识别确定药品名称，识别结果更加准确。

公开(公告)号：CN110727876A

公开(公告)日：2020-01-24

申请号：CN201910824996.0

申请日：2019-09-02

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 王子龙 ,  王建宇 ,  马轩 ,  姜楠 ,  何毅 ,  何新 ,  丁魏

IPC: G06F16/9536 ,  G06K9/62 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种用于智能零售系统的个性推荐算法，能够用于预测目标用户兴趣偏好并为其推荐合适产品，包括：生成用户-项目评分矩阵；通过改进的Pearson相似度计算公式得到用户相似性，得到用户的K最近邻；计算用户的预测评分；根据评分为用户推荐合适的商品。本发明通过对User-based协同过滤算法中用户相似度的改进，提高对目标用户兴趣爱好预测的准确性和可靠性。