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[实用新型]一种人工智能监控设备-CN202320440050.6有效
发明人：魏欣;孙世杰;张远来;万欢;晏斐;徐健锋 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： F16M11/04 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种人工智能监控设备，包括监控设备主体、安装框和框体，所述监控设备主体的顶部中心处连接设有连接座，所述连接座的顶部嵌入设置有连接杆，所述连接杆的顶端滑动穿过框体的底部并与框体的顶部内壁转动连接，所述连接杆位于框体内侧部分外周面连接设有蜗轮，所述框体的一侧外壁连接设有电机一，所述电机一的轴端穿过框体的侧壁，所述电机一轴端连接设有与蜗轮相配合的蜗杆。本实用新型与现有技术相比优点在于：不需要拆除原位置的监控设备，省时省力；不需要工作人员爬至高处工作，使作业更省力也确保工作人员的安全。监控设备主体安装结构简单，方便对其进行安装和拆卸。
一种人工智能监控设备

[发明专利]基于相邻边缘损失的人脸识别方法及系统-CN202310723062.4有效
发明人：魏欣;孙博;张远来;万欢;晏斐;徐健锋 -专利权人：南昌大学;泰豪软件股份有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相邻边缘损失的人脸识别方法及系统，该方法包括：采集历史数据集，对所述历史数据集中可能与基准数据集重叠的人脸图像进行剔除以确定人脸识别模型数据集；利用预设工具搭建预设神经网络模型，并将所述人脸识别模型数据集输入至所述预设神经网络模型当中进行训练以得到人脸识别模型；获取当前的人脸图像，并将所述当前的人脸图像输入至所述人脸识别模型当中，以确定所述人脸图像的人脸信息；其中，所述预设神经网络模型的损失函数为Softmax损失函数与边缘损失结合的损失函数。本发明解决了现有技术中在进行人脸识别时精度低的问题。
基于相邻边缘损失识别方法系统

[发明专利]一种无线传感网络跨层节能方法及系统-CN202310723067.7有效
发明人： 徐健锋;华志维;刘斓;张远来;林德钰;晏斐 -专利权人：南昌大学;泰豪软件股份有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： H04W40/32 文献下载
摘要：本发明提供了一种无线传感网络跨层节能方法及系统，该方法通过将汇聚节点和无线传感节点进行分簇，并采用能量基尼系数来控制簇头选举的过程，优化了簇头选取策略和轮换机制，实现簇内能量的消耗平衡，在确定目标簇头后，控制各分簇中的除目标簇头外的其它子节点按照簇内队列协议向目标簇头传输数据，可以有效减少簇内通信的碰撞和数据延迟。
一种无线传感网络节能方法系统

[发明专利]基于受约束的最小生成树的链状簇内路由形成方法-CN202310517498.8在审
发明人：林德钰;林子皓;张钰捷;徐健锋;魏欣;黄旭慧 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04W40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于受约束的最小生成树的链状簇内路由形成方法、设备、介质和程序产品，方法包括：步骤1，确定传感器节点以及汇聚节点的分布情况，确定无线传感网络分层；步骤2，得到每层簇内节点消耗的能量与位置信息；步骤3，簇头节点选举；步骤4，根据受约束的最小生成树算法形成簇内初始路由；步骤5，利用邻节点交换算法和链路交叉检测消除算法优化簇内初始路由；步骤6，簇内以及簇间数据传输；步骤7，循环步骤2到步骤6，直到无线传感网络无法继续工作。本发明利用受约束的最小生成树形成链状路由，实现簇内能量负载均衡，能够延长无线传感网络生命周期。
基于约束最小生成链状簇内路由形成方法

[发明专利]一种指节纹识别方法及系统-CN202310723064.3在审
发明人：魏欣;余嘉乐;张远来;万欢;晏斐;徐健锋 -专利权人：南昌大学;泰豪软件股份有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种指节纹识别方法及系统，涉及生物特征识别技术领域，该指节纹识别方法包括：采集指节纹图像，从所述指节纹图像中提取ROI子图像；将所述ROI子图像进行归一化处理为有效图像；基于所述有效图像构建指节纹模型；基于所述有效图像对所述指节纹模型进行均值特征训练构建均值函数，提取均值特征；基于所述有效图像对所述指节纹模型进行方向特征训练构建方向函数，提取主方向特征；将所述均值特征和所述主方向特征进行融合，得到融合特征；将所述融合特征与数据库中的对照特征进行对比，以进行身份认证，本发明能够解决现有技术中深度褶皱提取不完整，识别精度低的技术问题。
一种指节识别方法系统

[发明专利]一种基于选择性多描述子融合的人脸鉴别方法-CN202211437311.5在审
发明人：魏欣;吴迪笛;张远来;万欢;晏斐;徐健锋 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明是一种基于选择性多描述子融合的人脸鉴别方法，属于计算机视觉领域。该发明首先将多个特征描述子融合，从而形成了超高维融合描述子特征，这一方式消除了单一特征带来的不可靠性。再此基础上，使用一种新的优化方法，称为基于判别能力的多描述子选择方法。该优化方法旨在从整个描述子集中找到特定数量的描述子，同时最大化鉴别能力。我们使用该优化方法对融合形成的超高维融合描述子特征进行挑选，从而形成一个新的人脸鉴别方法。这个新的人脸鉴别方法具有更低的特征维度，但却有与超高维融合描述子特征相近的性能。
一种基于选择性描述融合鉴别方法

[发明专利]一种基于最小间隔损失函数的深度人脸识别方法-CN202211461807.6在审
发明人：魏欣;丁仁华;张远来;万欢;晏斐;徐健锋 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最小间隔损失函数的深度人脸识别方法，包括以下步骤：S1、准备数据集，数据集中不包含可能与基准数据集重叠的人脸图像；S2、利用Tensorflow框架搭建基于Inception‑ResNet‑v1模型的网络模型；S3、将数据集中的训练集的图片输入至网络模型中进行训练；S4、将数据集中测试集的图片输入训练好的网络模型中，识别人脸图像。本发明结合了Softmax损失函数、中心(Center Loss)损失函数和最小间隔(Minimum Margin Loss)损失函数的优势，其中中心损失用于增强类内紧凑度，Softmax损失和最小间隔损失用于改善类间分离度。实验结果表明，所提出的最小间隔损失使人脸识别的技术性能达到了新的高度，减少了间隔偏好带来的负面影响。
一种基于最小间隔损失函数深度识别方法

[发明专利]一种能量平衡的圆形无线传感器网络非均衡分簇方法-CN202110782534.4有效
发明人：林德钰;赵成坤;陈鑫浩;唐博;闵卫东;徐健锋;罗铭;李渭;欧阳浩;胡然;华鑫 -专利权人：南昌大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H04W40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种能量平衡的圆形无线传感器网络非均衡分簇方法，以实现簇头节点能量负载均衡，延长无线传感网络的生命周期；通过簇头节点负载，利用广泛的理论推导和簇头节点能量计算，得到每层簇头节点的最优数目；基于模糊逻辑方法，得到一种簇头节点更替机制；结合两种方式，提出一种能量均衡的分簇方法；利用模拟实验，最终证明该算法在提升无线传感网络生命周期上，效果显著。
一种能量平衡圆形无线传感器网络均衡方法

[发明专利]基于全局信息的余弦最优损失函数的优化方法-CN202211442334.5在审
发明人：魏欣;毛日强;张远来;万欢;晏斐;徐健锋 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出一种基于全局信息的余弦最优损失函数的优化方法，包括：S1.将现有损失函数的优点与一些重要的新属性相结合，应用L2权重归一化；S2.明确遵循最小化类内变化和最大化类间变化两个目标，依靠一种新的算法来学习类中心和类边缘的余弦相似度，并分别提出两个轻量化版本的余弦最优损失函数；S3.整合上述两个轻量化版本来创建余弦最优损失函数的标准版本。本发明主要针对现有损失函数没有应用权重和特征归一化或未明确遵循最小化类内变化和最大化类间变化的问题，使用全局信息作为人脸识别的反馈，提出了一种基于全局信息的余弦最优损失函数，相比于现有的损失函数，该损失函数更加有效并实现了更先进的性能。
基于全局信息余弦最优损失函数优化方法

[发明专利]一种基于闵可夫斯基距离的中心损失扩展方法-CN202211437873.X在审
发明人：陈剑升;张子健;张远来;魏欣;晏斐;徐健锋 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明是一种基于闵可夫斯基距离的中心损失扩展方法，属于深度学习、计算机视觉领域。其中该方法包括：首先将欧氏距离的平方推广到n阶闵可夫斯基距离的n次幂，然后通过替换中心损失中的距离度量得出基于闵可夫斯基距离的中心损失(MC损失)，其次将新得出的MC损失与Softmax Loss一起监督训练过程，通过训练调整MC损失影响的权重以得出最终的总损失，最后通过标准的随机梯度下降法对其进行优化。通过本发明可以提高无约束人脸识别的性能。
一种基于闵可夫斯基距离中心损失扩展方法

[实用新型]一种耐腐蚀耐高温的厨房抽拉管-CN202222151721.5有效
发明人：张耀光;徐健锋 -专利权人：纽珀水暖配件（江门）有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： F16L11/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种耐腐蚀耐高温的厨房抽拉管，包括第一连接头、软管和编织管，第一连接头的一侧固定有连接管，连接管的一侧固定有软管，软管的外部设置有加强结构，软管的外部设置有编织管，编织管的内部设置有隔热结构，隔热棉的内部设置有隔热层，且隔热层的内部设置有固定贴，编织管的一侧固定有第二连接头。本实用新型通过设置有隔热结构可对编织管的内部进行隔热，在进行使用时软管的内部可能会通入热水，此时软管会渗透出大量的热量，隔热层可对热量进行隔热，隔热棉可将温度进行隔离，隔热棉为玻璃纤维材质同时可将外部温度进行隔离，防止低气温时对软管内部的水流温度造成影响，实现了对编织管的内部进行隔热。
一种腐蚀耐高温厨房拉管

[发明专利]面向用户长短期兴趣衰减变化的电影推荐方法-CN202210813660.6在审
发明人： 徐健锋;吴方文;刘斓;胡然;易文博;赵晖 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向用户长短期兴趣衰减变化的电影推荐方法，该方法包括如下步骤：首先采用基于电影评分时间序列的混合相似度度量方法度量电影间的相似性。接着，将电影数据集中的用户结合历史观影记录采用TF‑IDF理论构建用户兴趣画像模型。然后，然后采用基于艾宾浩斯理论的用户长短期兴趣衰减模型构建用户长短期兴趣模型。在最终推荐给用户待推荐电影时结合电影的特征与用户的兴趣画像以及兴趣衰减模型进行个性化推荐。本发明在进行用户电影推荐时，考虑到用户兴趣的动态漂移，结合时间信息，电影特征与用户兴趣度进行推荐，更好的提升推荐准确度。
面向用户短期兴趣衰减变化电影推荐方法

[发明专利]一种用于电网的母线电压态势短期预测方法及系统-CN201810692281.X有效
发明人：叶康;马苏龙;杨建平;王治华;胡友琳;肖飞;张远来;樊启俊;胡孔飞;李雄立;朱励程;徐健锋;赵志宾 -专利权人：国网上海市电力公司;泰豪软件股份有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种用于电网的母线电压态势短期预测方法及系统。电力大数据环境下的电网监测海量数据，面临海量的实时告警提示信息，电网安全预警的准确和高效在电力大数据环境下要求更加严苛。本发明面向电网母线电压越限告警信息智能辨识和预测的智能预警策略，提出了基于大数据多维时序数据挖掘的电压态势短期预测方法。首先，本发明对母线电压短期预测的多维时序数据集进行了数据建模，提出了基于多维时序数据挖掘方法的母线电压态势短期预测方法。该方法采用动态时序规整DTW聚类算法对多维电压相关时序数据进行降维预处理；然后，通过集成学习策略构造电压态势预测强分类器，实现了母线电压未来短期态势的精准预测。
一种用于电网母线电压态势短期预测方法系统

[外观设计]带有股份转换信息图形用户界面的显示屏幕面板-CN202230054844.X有效
发明人：刘真;梁师庭;徐健锋 -专利权人：富途网络科技(深圳)有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： 14-04 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：带有股份转换信息图形用户界面的显示屏幕面板。2.本外观设计产品的用途：用于显示及人机交互。3.本外观设计产品的设计要点：在于显示屏幕面板中图形用户界面的界面内容。4.最能表明设计要点的图片或照片：变化状态图1。5.由于后视图、左视图、右视图、俯视图和仰视图不包含设计要点，省略后视图、左视图、右视图、俯视图和仰视图。6.图形用户界面的用途：该外观设计图形用户界面用于显示股份转换过程中的信息。主视图用于显示股份转换界面，在主视图中点击“确认转换明细”可进入变化状态图1；在变化状态图1页面进行下拉可进入变化状态图2；在变化状态图2 “转换后授予数据”模块下点击“Option00001”可进入变化状态图3；在变化状态图1 “股份转换XX”模块下点击“Option00001”可进入变化状态图4；在变化状态图2下方点击“确认转换”按钮可进入变化状态图5；在变化状态图5下方点击“转换详情”可进入变化状态图6；在变化状态图6页面进行下拉可进入变化状态图7。7.该显示屏幕面板可用于：手机、台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、车载中控屏幕。
带有股份转换信息图形用户界面显示屏幕面板

[发明专利]一种无监督域自适应的行人重识别方法-CN202010583041.3有效
发明人： 徐健锋;潘纯杰;刘澜;吴俊杰;邹伟康;江飞翔 -专利权人：南昌大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督跨域自适应的行人重识别方法，该方法包括以下步骤；S1:在源域预训练初始模型；S2利用初始模型提取目标域多粒度特征，生成多粒度特征分组集合,对每个分组集合计算距离矩阵；S3对距离矩阵进行聚类分析，生成簇内点和噪声点,估计簇中样本的硬伪标签；S4根据聚类结果，估计每个样本的软伪标签用以处理噪声点,更新数据集；S5在更新的数据集上重新训练模型，直至模型收敛；S6根据预设的迭代次数，循环步骤2‑5；S7将测试集数据输入模型提取多粒度特征，根据特征相似度得到最终重识别结果；本发明利用源域和目标域，挖掘目标域数据天然相似性，在无标签的目标域上提升模型准确率，降低模型对标签的依赖性。
一种监督自适应行人识别方法

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