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[发明专利]基于紫外线的纺织物关键点高精度检测方法及应用-CN202310617337.6在审
发明人： 何儒汉;顾宁权 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供基于紫外线的纺织物关键点高精度检测方法及应用，通过对不同种类的关键点区域和关键点位置涂抹上不同种类的无色荧光剂，不同种类的无色荧光剂在紫外线灯光下发出不同颜色的光线，涂抹后等待荧光剂干燥，干燥后可见光下关键点无任何可见标识，从而实现对高形变的纺织物进行快速、方便、高精度的关键点检测并标注，可用于深度学习的纺织物数据集的获取、关键点的识别显示。
基于紫外线纺织关键高精度检测方法应用

[发明专利]一种双臂仿人智能叠衣机器人-CN202310557628.0在审
发明人： 何儒汉;顾宁权 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种双臂仿人智能叠衣机器人，其中包括集成控制单元、视觉识别单元、任务规划单元、双机械臂控制单元、移动平台控制单元、人机交互单元、供电单元。本发明所要解决的问题包括机器人利用RGBD相机对周围场景识别，生成周围物体的名称和对应坐标，对任意形状的衣物进行视觉分类，并按照分类结果机器人调用铺平算法使用左右两个机械臂对衣物进行铺平操作，铺平后调用折叠算法用左右两个机械臂对衣物进行折叠操作，折叠完成后放置于指定区域，在运行中机器人可以根据任务自动导航实时避障，且当电池低于阈值机器人自主寻路充电。
一种双臂智能机器人

[发明专利]一种基于深度学习的双臂智能装袋机器人及实施方法-CN202310570957.9在审
发明人：顾宁权;何儒汉 -专利权人：顾宁权
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的双臂智能装袋机器人及实施方法，包括双臂智能装袋机器人本体结构和双臂智能装袋任务实施方法。本发明所解决的问题包括利用相机对工作台面进行扫描识别，识别定位工作区域的待打包物体和褶皱包装袋的对应坐标和轮廓。对识别的褶皱包装袋抓取放置于作业区域中心，使用包装袋关键点识别算法模型识别包装图的两个提手，双臂进行抓取，使用甩动和优选的吹风操作高效的打开任意褶皱的包装袋，再次使用包装袋关键点识别算法模型确认打开状态是否达到阈值。后根据定位的待打包物体，将打包物体依次抓取放置于打开的包装袋中。本发明可以高效快速的对任意褶皱状态的包装袋进行操作，可以完成各种复杂场景下的装袋打包作业。
一种基于深度学习双臂智能装袋机器人实施方法

[发明专利]融合颜色特征和残差网络深度特征的服装图像检索方法-CN201910881793.5有效
发明人： 何儒汉;侯媛媛;刘军平;彭涛;陈常念;胡欣荣 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明属于图像检索技术领域，公开了一种融合颜色特征和残差网络深度特征的服装图像检索方法，将训练数据集输入到以ResNet50为基础的网络模型中；融合深层特征和颜色特征信息作为图像的全局特征表示；使用K‑Means算法对特征库中的向量进行聚类；将待检索的服装图片输入到与数据集相同的神经网络中，获取待查询服装图片的全局特征向量；依次计算聚类中心的向量与待检索图片向量间的距离，通过距离的比较来进行相似性度量，得到检索结果。实验结果显示，本发明能结合图片多种特征信息，检索效率高，时间开销小；提取的深层特征具有一定的有效性和层次性；具较强的鲁棒性和实用性，优于其它主流检索方法。
融合颜色特征网络深度服装图像检索方法

[发明专利]基于2D图像的四阶段虚拟试衣方法及装置-CN202011116951.7有效
发明人：彭涛;常源;刘军平;胡新荣;何儒汉;张俊杰;张自力;姜明华 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于2D图像的四阶段虚拟试衣方法及装置，包括：获取参考人图像和目标衣服图像；从参考人图像中提取人体部位语义分割图和姿势图，并融合人体部位语义分割图中的衣服区域和手臂区域得到衣服无关融合图；对目标衣服图像进行扭曲得到扭曲衣服图像；根据衣服无关融合图和扭曲衣服图像预测参考人穿着目标衣服图像中目标衣服的语义分割图；根据预测的语义分割图和姿势图生成手臂图像；根据扭曲衣服图像、预测的语义分割图及手臂图像生成试穿合成图像，完成基于2D图像的四阶段虚拟试衣，解决现有技术中存在的不吻合有伪影等严重影响图像视觉质量等问题，提升试穿效果的真实度。
基于图像阶段虚拟试衣方法装置

[发明专利]生成模拟非均质柔性生物组织MR影像的模型及方法-CN201911217179.5有效
发明人：陈佳;骆爽;胡新荣;何儒汉 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2019-12-03 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种生成模拟非均质柔性生物组织MR影像的模型及方法，该模型包括分割模块、自动编码模块和图像生成模块，分割模块用于将输入的全尺寸的真实MR图像x分割为若干个阵列子图像模块xa，自动编码模块包括编码器Fenc、解码器Fdec和鉴别器DJSD，编码器Fenc用于将阵列子图像模块转换为n个代码q(xa)，a＝1，2，…n，解码器Fdec用于将每个代码q(xa)转换为对应的阵列伪子图像模块鉴别器DJSD用于将代码q(xa)和随机噪声随机噪声p(xa)制作为新代码q′(xa)。本发明通过原始的全尺寸的真实MR图像x中学习一个直接映射，然后利用这个映射和受约束的噪声向量来生成大量的MR影像。
生成模拟非均质柔性生物组织 mr 影像模型方法

[发明专利]基于YOLOv5的纺织物耐磨性检测方法和装置-CN202211512640.1在审
发明人：蒋立泉;邓宇轩;李文斌;何儒汉;徐卫林;蒋立宇;余豪;朱坤坤 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请适用于纺织物检测技术领域，提供了一种基于YOLOv5的纺织物耐磨性检测方法，包括：对目标纺织物进行耐磨性检测的过程中，通过相机获取目标纺织物的织物图像；对所述织物图像进行增强，得到增强织物图像；对所述增强织物图像进行降维，得到降维织物图像；通过YOLOv5对所述降维织物图像进行特征提取，得到织物图像特征；根据所述织物图像特征，确定所述目标纺织物的种类和所述目标纺织物上的磨损区域；根据所述磨损区域，确定所述目标纺织物的耐磨性。本申请还提供了一种基于YOLOv5的纺织物耐磨性检测装置。本申请能够提高对纺织物的耐磨性检测效率。
基于 yolov5 纺织耐磨性检测方法装置

[发明专利]基于知识蒸馏的轻量级源代码漏洞检测方法-CN202211541365.6在审
发明人：汤俊伟;皮乔森;彭涛;胡新荣;何儒汉;周思杰 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于知识蒸馏的轻量级源代码漏洞检测方法，包括以下步骤：1、对漏洞检测领域的有标签源代码数据集进行数据预处理，并结合训练过的语言模型来进行单词级替换，进行数据增强得到训练数据集；2、选取教师模型并建立学生模型，对学生模型进行知识蒸馏，获得初步学生模型；3、利用训练数据集对初步学生模型再次进行知识蒸馏，得到的最终学生模型即为轻量级源代码漏洞检测模型；4、利用漏洞检测模型进行漏洞检测，得到检测结果。本发明可以有效的解决人工智能漏洞检测中神经网络的深度过深导致的时间开销过大的问题，使得模型的复杂度减小，也缩短了训练时间，使模型更为方便地在资源受限地设备上部署和使用，增加了适用场景。
基于知识蒸馏轻量级源代码漏洞检测方法

[发明专利]移动机械臂的扰动补偿控制方法和装置-CN202211458379.1在审
发明人：蒋立泉;张驰;李文斌;何儒汉;徐卫林;程坦;余豪;朱坤坤;蒋立宇 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请涉及机械臂控制技术领域，公开了一种移动机械臂的扰动补偿控制方法，包括根据移动机械臂的结构参数和运行参数，确定移动机械臂的移动平台运行时的分数阶模型；确定移动机械臂的移动平台运行时的集成扰动，并确定移动机械臂的移动平台运行时在有限数据集下的优化控制模型；根据集成扰动，确定移动机械臂的移动平台运行时的扰动观测模型，并确定扰动观测模型收敛时的扰动收敛估计值，将扰动收敛估计值应用至优化控制模型，得到移动机械臂的移动平台运行时的扰动补偿控制律；根据扰动补偿控制律，控制移动机械臂的移动平台的运行。本申请还提供了一种移动机械臂的扰动补偿控制装置。本申请提高了移动机械臂的控制稳定性和鲁棒性。
移动机械扰动补偿控制方法装置

[发明专利]基于差分隐私联邦深度学习的安卓恶意应用检测方法-CN202211544919.8在审
发明人：汤俊伟;许子龙;胡新荣;何儒汉;彭涛;张弛 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于差分隐私联邦深度学习的安卓恶意应用检测方法，包括以下步骤：收集恶意软件数据集；静态代码分析特征和动态运行时特征提取并融合，将末尾20个特征加入“高斯”噪声机制；搭建联邦学习FedAvg框架，框架里面训练所采用的深度学习模型为CNN+B i LSTM+Attent i on模型；将特征向量输入到客户端，所有客户端训练后的梯度传送到服务端，服务端对其进行加权求和取平均，得到的平均梯度重新发送给客户端用于下一轮训练，重复多次迭代得到最终的预测效果。本发明使用了动静结合的特征提取手段，通过分布式架构训练模型，能够在不影响模型效果的前提下，还能解决中央型模型存在的不足等问题。
基于隐私联邦深度学习恶意应用检测方法

[发明专利]基于跟踪误差模型的移动纺织机械臂控制方法和装置-CN202211480434.7在审
发明人：蒋立泉;邓宇轩;李文斌;何儒汉;徐卫林;蒋立宇;程坦;余豪;朱坤坤 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： B25J5/00 文献下载
摘要：本申请涉及移动纺织机械臂设备技术领域，公开了一种基于跟踪误差模型的移动纺织机械臂控制方法，包括确定移动纺织机械臂的运动误差模型；确定移动纺织机械臂运动的理想控制律；确定移动纺织机械臂的综合控制模型，根据综合控制模型确定移动纺织机械臂运动的跟踪误差的离线线性模型；根据离线线性模型，确定优化控制域和误差预测模型；根据误差预测模型，确定移动纺织机械臂运动时的预测控制域矩阵；根据预测控制域矩阵、误差预测模型推导优化的预测域和控制量的代价函数，确定预测时域更新下的反馈跟踪控制律；根据反馈跟踪控制律，控制移动纺织机械臂的运动。本申请提高了移动纺织机械臂的控制精度。
基于跟踪误差模型移动纺织机械控制方法装置

[发明专利]一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测方法-CN202211279572.9在审
发明人：汤俊伟;徐微;邢欢;胡博超;胡新荣;何儒汉;彭涛;张弛 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多层掩码Transformer的服装兼容性预测方法，包括如下步骤：收集服装数据集；构建MLMT网络模型，在分层比较关系之上，使用多层掩码展示单品间的风格特征表达，通过Transformer编码器融合套装的整体特征，并使用多层感知机来判断服装兼容性得分。本发明通过多层掩码模型计算相关性和Transformer编码提取全局特征可以使得兼容性预测效果更加准确。
一种基于多层掩码 transformer 服装兼容性预测方法

[发明专利]一种织物瑕疵检测模型建立方法和织物瑕疵检测方法-CN202210737185.9在审
发明人：张俊杰;李小庆;袁桦;陈君;刘凯旋;何儒汉;彭涛 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种织物瑕疵检测模型建立方法和织物瑕疵检测方法。包括：步骤1，获取分别与不同瑕疵类型对应的织物图片，并对织物图片进行频域增广处理，获得具有频域偏好特征的特征图片；步骤2，采用特征提取网络对特征图片进行特征提取，获得提取特征；步骤3，根据提取特征以及与瑕疵对应的目标区域对预选框进行筛选和尺寸调整，获得建议框；步骤4，基于提取特征以及建议框，通过预设级联网络对瑕疵进行分类与定位；步骤5，重复步骤2至步骤4，采用反向传播方法更新模型参数，获得织物瑕疵检测模型。本发明的技术方案有助于提高织物瑕疵检测的准确性和有效性。
一种织物瑕疵检测模型建立方法

[发明专利]基于熵谱密度和自适应收缩卷积的安卓恶意软件检测方法-CN202211263564.5在审
发明人：汤俊伟;徐微;胡博超;邢欢;何儒汉;彭涛;许子龙 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2022-10-16 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于熵谱密度和自适应收缩卷积的安卓恶意软件检测方法，包括以下步骤：收集恶意软件数据集；Dex头部特征提取；香农熵分布特征提取；马尔可夫图像结合灰度图像特征提取；安卓清单文件解析模块；使用自适应软投票方法来进行集成学习，并预测最终结果。本发明本发明引入了一种轻型多源快速安卓恶意软件检测方法，使用了一个安卓应用程序包中的多个文件，从多个维度中提取文件中包含的相关特征，如文件头中的信息和可执行文件的结构熵的功率谱密度等，使特征的提取更加全面。
基于密度自适应收缩卷积恶意软件检测方法

[发明专利]一种可用于生成MR图像的模型及其建立方法-CN201910056089.6有效
发明人：陈佳;骆爽;胡新荣;何儒汉 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种可用于生成MR图像的模型及其建立方法，包括以下步骤：1：将32维随机向量输入生成器，生成器输出模拟MR图像；2、将真实MR图像或模拟MR图像输入判别器，判别器判断输入图像属于真实MR图像的概率并输出概率值；3、计算判别器和生成器的损失值，若不满足预设条件，则利用反向传播算法，自动优化生成器和判别器的参数，并重复步骤1‑3，若满足预设条件,则此时得到的生成器即为可用于生成MR图像的模型。本发明可以对判别器和生成器进行多次优化，最终使生成器输出的模拟MR图像可以达到以假乱真的程度，训练完毕之后的生成器即可生成接近真实MR图像的模拟MR图像，从而达到扩充现有MR图像数据集的目的。
一种用于生成 mr 图像模型及其建立方法

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