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公开(公告)号：CN116898649A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310783210.1
申请日：2023-06-28
IPC: A61F5/02
Abstract: 本发明涉及一种柔性智能脊柱侧弯矫形套装脉冲式蒸汽过热系统，包括贴身连体衣；矫形衣，其包括固定段、收腰段和胸部矫正段；弹性应变传感器，内置于贴身连体衣内部并与用户肩膀部位以及后背中部贴合，用于测量该部位所受到的作用力。本发明结构紧凑、合理，操作方便，与通常限制自然运动的传统脊柱侧弯硬质支具不同，该矫形套装舒适且不受限制。可以整天穿着在衣服内面，贴身有弹力。不仅比标准脊柱侧弯支具舒适得多，而且更有效。贴身连体衣穿戴方便，内置弹性应变传感器可准确测量脊柱的弯曲度和扭曲度，基于弹性应变传感器的数据和信息，矫形衣可以进行个性化定制，针对穿着者的不同需求和病情进行调整和改进，提高治疗效果。
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公开(公告)号：CN108596228A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810330707.7
申请日：2018-04-13
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督模糊系统的脑功能磁共振图像分类方法，它涉及自闭症计算机辅助诊断技术领域。其步骤为：采集静息状态下的功能磁共振成像数据并进行预处理，选择AAL模板将大脑皮层分区，提取每个脑区的平均时间序列信号，使用皮尔逊相关系数计算得到低阶功能连接矩阵；基于低阶功能连接矩阵计算皮尔逊相关系数得到高阶功能连接矩阵，将每个对象的低阶和高阶脑功能连接矩阵分别拉直，使用基于流形正则化约束的无监督模糊系统进行降维，对降维后的低阶和高阶功能连接矩阵进行线性组合，使用SVM进行分类。本发明对静息态脑功能磁共振图像进行分类，将其应用于自闭症的计算机辅助诊断中，分类准确率高、泛化性能好、可解释性强。
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公开(公告)号：CN108498295A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810374658.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种瘢痕治疗装置，具体的说是一种负压振动瘢痕治疗装置，属于医疗器械技术领域。其包括真空发生装置和振动器，还包括外吸罩和内吸罩，内吸罩位于外吸罩内腔中，内吸罩和外吸罩之间通过多个弹性件连接成一体；内吸罩内腔通过真空管连接真空发生装置，真空发生装置使得内吸罩内腔中抽真空产生负压；内吸罩内侧壁上设有振动器，振动器能够带动内吸罩在一定幅度内上下、侧向振动。内吸罩前端表面设有多个吸附孔，多个吸附孔在内吸罩前端表面均匀分布。本发明通过负压固定局部瘢痕，使皮肤具有一定的紧张度，提拉振动局部瘢痕组织，增加组织延展性，软化瘢痕和松动局部粘连，从而预防和治疗瘢痕挛缩。
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公开(公告)号：CN107392230A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710483627.0
申请日：2017-06-22
Applicant: 江南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/6247 , G06K9/6259
Abstract: 本发明公开了一种具备极大化知识利用能力的半监督图像分类方法。该方法针对一般图像分类技术里面专注于对图像数据预处理和特征筛选上，而在分类方法上并未有所突破，提出了一种具备极大化知识利用能力的半监督图像分类方法。该图像分类方法在首先考虑了现实情况下图像标记代价大的问题，从半监督方法着手，再对标记图像数据进行极大化挖掘，从有标记图像和无标记图像两个方面着手挖掘图像数据知识；同时，在图像数据的预处理和特征筛选上，采取了具有适用性的归一化和主成分分析征降维方法来事先处理图像数据，充分保证图像数据信息的完整性。
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公开(公告)号：CN106023122A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610291857.2
申请日：2016-05-05
Applicant: 江南大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/20221
Abstract: 一种基于多通道分解的图像融合方法。(1)对源图像多通道分解的特征提取：对源图像进行多通道分解，得到图像的结构分量和纹理分量；(2)对基于稀疏表示的融合规则进行设置：图像经多通道分解后进行分块向量化，对向量化后的多个分块进行稀疏表示，学习超完备字典，然后计算各列向量在字典下的稀疏表示系数；(3)系数融合：把每幅图像相对应的图像块的稀疏表示系数按照一定的融合规则进行融合，分别获得结构图像和纹理的融合后的稀疏系数。(4)图像重构：重构是稀疏分解的逆过程，结合超完备字典与融合稀疏系数进行重构，进一步进行结构和纹理的重构，得到最后的融合图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102903112B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210376033.7
申请日：2012-09-29
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种面向小目标检测的快速核密度估计图像阈值分割方法，该方法包括：读入图像，在计算机中得到该图像的灰度矩阵，并设置参数gate值；将图像中相同灰度级的像素点作为一个集合，如果该集合中的像素点数目Ni>gate，则使用FRSDE进行压缩；否则使用RSDE进行压缩；构建关系矩阵M来表示图像上不同灰度级之间的相互关系。将目标函数的求极值问题转化为基于矩阵区域的元素最小化求和问题，从而得到最佳阈值。本发明与已有技术相比，具有过程简单、易于实现、具有鲁棒性好与求解效率高等优点。因此，本发明为高分辨率图像的小目标检测问题提供了一种可行的方案；同时，为复杂背景下小目标图像的检测提供了一种行之有效的技术基础。
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公开(公告)号：CN107230196B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710249290.7
申请日：2017-04-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非下采样轮廓波和目标可信度的红外与可见光图像融合方法，主要解决红外与可见光图像融合结果中目标不够清晰的问题。其实现步骤是：1)待融合的两幅图像进行非下采样轮廓波NSCT变换，分解得到低频子带和高频子带；2)包含细节信息的高频子带系数，使用NSCT系数绝对值取大的融合策略进行融合；3)对NSCT低频子带系数，通过基于目标可信度的自适应混合融合策略实现融合；4)融合后的高、低频系数执行NSCT逆变换得到融合图像。本发明能充分提取红外图像的目标信息，有效保护可见光图像的细节，改善视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。
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公开(公告)号：CN109784280A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910048015.8
申请日：2019-01-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别方法，包括以下步骤：步骤S1，将提取的视频帧输入InceptionV3模型，使用InceptionV3模型增加卷积神经网络深度的同时减少网络参数，充分提取视频帧的深度特征，得到相关的特征向量；步骤S2，将步骤S1得到的特征向量传入到Bi-LSTM神经网络中进行处理，通过Bi-LSTM神经网络充分学习视频帧之间的时序特征；步骤S3，把步骤S2得到的时序特征向量传入到注意力机制模型自适应地感知对识别结果有较大影响的网络权重，使得这些网络权重相关的特征能够得到更多的关注。本发明能够提高人体行为的识别率。
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公开(公告)号：CN107230196A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710249290.7
申请日：2017-04-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非下采样轮廓波和目标可信度的红外与可见光图像融合方法，主要解决红外与可见光图像融合结果中目标不够清晰的问题。其实现步骤是：1)待融合的两幅图像进行非下采样轮廓波NSCT变换，分解得到低频子带和高频子带；2)包含细节信息的高频子带系数，使用NSCT系数绝对值取大的融合策略进行融合；3)对NSCT低频子带系数，通过基于目标可信度的自适应混合融合策略实现融合；4)融合后的高、低频系数执行NSCT逆变换得到融合图像。本发明能充分提取红外图像的目标信息，有效保护可见光图像的细节，改善视觉效果，相比传统的融合方法极大地提高了融合图像的质量。
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