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[发明专利]基于知识图谱构建答案语义空间的视觉问答方法-CN202310703224.8在审
发明人： 成科扬;蒋洲;彭长生;万浩;司宇;沈维杰;严浏阳;周昊;陈楠;余悦;陈涛;邹文轩;黄昊;唐静峰;位刘涛;叶中得 -专利权人：江苏科海智能系统有限公司;江苏大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱参与构建答案语义空间的视觉问答方法，该方法通过把知识图谱的外部知识嵌入视觉问答任务中答案的特征表达，然后通过构建答案语义空间来进行特征匹配从而回答问题。在构建答案语义空间时，该方法不仅仅只将外部知识嵌入答案特征，还通过设计的语义损失减少了模型的语言偏差，显著地提高了模型地泛化能力。该技术可以应用于各类不同地视觉问答方法，具有很大的商业价值。
基于知识图谱构建答案语义空间视觉问答方法

[发明专利]基于区块链的物流信息检索与风险度评测方法-CN202310335429.5在审
发明人：杨硕;成科扬;姚舜禹 -专利权人：江苏大学;南京昭视智能科技有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q30/018 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的对物流交易信息溯源方法。该方法首先需要进行机器学习训练，收集大量正常情况下物流商品运送距离及所用时间的数据，通过支持向量机能够实现对风险度高低的分类。在物流进行过程中，将商品途径的每一个城市、时间以及实时照片等信息上链。然后调用机器学习算法，对该商品的风险度进行评测，若风险度较高，则提醒消费者对商品进行检测，从而实现对物流交易的监管。在每次物流交易结束时，按照基于RDF的知识图谱模式，通过三元组集合的方式构建实体间的关系，建立知识图谱。最后，分别使用皮尔逊相关系数、余弦相似度和归一化互信息三个相似度指标进行匹配，实现对知识图谱的检索，从而优化了检索物流交易信息的效率。
基于区块物流信息检索风险评测方法

[发明专利]基于知识图谱的视觉问答方法-CN202310316933.0在审
发明人： 成科扬;蒋洲;万浩;严浏阳;周昊;丁杨柳;位刘涛;陈涛 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司;南京昭视智能科技有限公司;无锡维伊恩智能科技有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的视觉问答方法，该方法基于把知识图谱的外部知识嵌入模型内部的特征流。该方法利用双线性池化的方法把外部知识嵌入图像表达之中，从而获得人类知识增强的图像特征表达，达到充分挖掘视觉特征中隐含的人类先验知识的目的。同时，该方法还通过双流变换器和特征聚合，使最终的特征表达包含图像和文本之间的注意力关系。该技术可以应用于视觉问答领域，包括早期在线教育和盲人辅助等领域，具有很大的商业价值。
基于知识图谱视觉问答方法

[发明专利]一种基于参考帧优选和前后景分离的视频稳像运动估计方法-CN202010353488.1有效
发明人： 成科扬;李世超;祖广豹 -专利权人：江苏大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T7/207 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参考帧优选和前后景分离的视频稳像运动估计方法，用于解决运动矢量估计不准确影响稳像处理后的效果问题。首先以相邻帧优先为原则进行参考帧选取优化，而后通过网格聚类和密度聚类算法融合的方式对视频帧中的特征点进行聚类和初步的筛选。然后利用随机抽样一致性算法求取最优单应矩阵，结合透视投影变换求出特征点对之间的距离。根据距离准则剔除不满足预设条件的特征点对得到提纯后的特征点对。最后将获得准确的背景特征点对用于计算全局运动矢量。本发明公开的视频稳像运动估计方法有效去除前景对于运动估计的影响并提高了估计出的全局运动矢量精度，达到提升稳像修复效果，能广泛应用于不同拍摄设备所摄视频的稳像修复。
一种基于参考优选后景分离视频运动估计方法

[发明专利]一种基于改进的局部自适应灵敏度背景建模方法-CN201910725944.8有效
发明人： 成科扬;孙爽;付艳云;师文喜;刘海强;牟超;李鑫;李鹏 -专利权人：江苏大学;清华大学;中国电子科技集团公司电子科学研究院
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的局部自适应灵敏度背景建模方法。首先使用一种新的像素级方法获取背景像素点的颜色空间信息和局部二值相似模式(LBSP)特征，建立背景模型。该方法利用迭代思想，降低缓慢运动和短时间静止目标对背景模型真实性的影响，获得更可靠的背景模型。其次使用样本一致性策略进行前景检测。最后使用自适应灵敏度的模型更新策略获得距离阈值R(x)和学习率T(x)。为使获得的距离阈值R(x)更加合理，提出了距离阈值修正机制用于获得更恰当的距离阈值。即通过一种新颖的方法判定当前像素的复杂程度，然后在此基础上赋予距离阈值修正机制，使距离阈值的动态调整更可靠。本发明公开的背景建模方法能够在复杂背景下获得更精确的前景目标。
一种基于改进局部自适应灵敏度背景建模方法

[发明专利]基于动态推理决策与信息瓶颈的可解释深度网络构建方法-CN202210566613.6在审
发明人： 成科扬;司宇;周昊;张海烽;施宇楠;余悦 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司;南京昭视智能科技有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态推理决策与信息瓶颈的可解释深度网络构建方法。该方法通过构造动态推理决策模块，建模离散权重通道，提供稀疏多样的离散通道决策路径，根据权重动态选择关键向量特征；同时构造信息瓶颈验证模块，提取卷积层表征中的决策充分互信息，得到最小充分统计量，表征对应网络层压缩后传送的最小信息量，以此分析网络层最小信息量代表的特征。联合损失训练权重，进一步根据关键向量特征和最小充分统计量决定卷积核的删减，动态推理决策每一层的卷积计算，实现深度神经网络的可理解与可解释，同时降低网络计算量。
基于动态推理决策信息瓶颈可解释深度网络构建方法

[发明专利]基于姿态与样式归一化的换衣行人重识别方法-CN202210751588.9在审
发明人： 成科扬;梁赛;司宇;张海烽;严浏阳;沈维杰 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司;南京昭视智能科技有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于姿态与样式归一化的换衣行人重识别方法。该方法首先引入姿态服装互换模型，利用生成对抗网络将身穿不同服装的同一ID的两张图像进行服装与姿态的互换。然后，通过样式归一化模块对图像进行样式擦除并利用内容注意力模块对丢失内容中的干扰特征和有用特征进行提取，从而保证特征的鲁棒性。最后，采用双通道特征融合模型进行行人匹配，将行人的局部语义特征与全局特征进行融合，通过欧氏距离度量，输出行人的身份信息。本发明公开的换衣行人重识别方法能够解决换衣场景下无法进行换衣行人识别的问题。
基于姿态样式归一化行人识别方法

[发明专利]基于复合区块链的监控数据关联溯源方法-CN202210566696.9在审
发明人： 成科扬;张海烽;司宇;沈维杰 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司;南京昭视智能科技有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F16/71 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复合区块链的监控数据关联溯源方法。该方法首先引入互信息值与空间距离对监控设备进行分组与接入调度。然后，使用视频感知哈希算法，分析视频流关键帧，提取视频指纹，通过组内视频相似度计算，进行关联视频标记。最后，通过IPFS存储监控数据，返回唯一CID至区块链，通过智能合约算法，完成原始数据访问与访问信息上链，以时间戳、关联信息块索引与哈希指针作为线索，实现关联信息溯源查询。本发明公开的监控数据关联溯源方法能够解决能够解决监控数据无法高效关联溯源查询的问题。
基于复合区块监控数据关联溯源方法

[发明专利]通过可重新编程的振动信号进行可穿戴设备身份验证方法-CN202210160888.X在审
发明人：万浩;成科扬;王梓骁 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06F21/44 文献下载
摘要：在本发明中，我们开发了一种新颖的设备身份验证系统，它可以使用其基于振动的设备凭证来识别用户的可穿戴设备。我们的系统利用可穿戴设备中现成的振动电机和加速度计来建立振动通信通道，以捕捉可穿戴设备的独特振动特性。与现有方法相比，我们基于振动的设备凭证可重新编程且易于使用。除此之外，发明中还开发了一系列数据处理方法来减轻噪音、身体运动和穿着姿势对识别准确性的影响。最后，本发明还开发了一种轻量级卷积神经网络，用于特征提取和设备认证。使用五款智能手表进行的大量实验结果表明，本发明在各种攻击场景中可以达到98％和94％的平均准确率和召回率。
通过重新编程振动信号进行穿戴设备身份验证方法

[发明专利]一种基于卷积生成对抗网络的姿态修正行人再识别方法-CN202210282466.X在审
发明人： 成科扬;吴彬 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司;南京昭视智能科技有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积生成对抗网络的姿态修正行人再识别方法。首先对Duke‑MTMC数据集进行随机擦除和均值填充，用于训练卷积生成对抗网络模型。使用DeepLabV3对遮挡的行人数据集进行自动裁剪，将可见度得分较低的区域进行擦除，并且使用训练好的卷积生成对抗网络模型进行生成，保证了行人的体态完整性。再使用Resnet50和姿态估计分别提取全局特征和姿态局部特征，为了修正卷积生辰对抗网络生成完整图像所产生的噪声，将全局特征与局部特征相融合。分别使用两个损失函数针对全局特征分支和融合特征分支进行约束，再使用Adam优化器进行梯度下降，更新网络权重。本发明公开的行人再识别方法在行人被遮挡的情况下有着较高的识别精度。
一种基于卷积生成对抗网络姿态修正行人识别方法

[发明专利]一种人像语音视频同步校准装置及方法-CN201610273130.1有效
发明人：陈潇君;苟建平;詹天明;成科扬;陈小波;詹永照;毛启容;柯佳;汪满容 -专利权人：江苏大学
申请日： 2016-04-28 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04N21/43 文献下载
摘要：本发明公开了一种人像语音视频同步校准装置及方法，使用现有的成熟的人脸识别技术、动态嘴唇识别技术、人声提取技术等，通过信息化手段和硬件设备的设计，实现人像语音视频同步校准功能。本发明只采用低时间复杂度的左移位，右移位和异或计算，提高了计算性能，而且不需要语音和视频文件中加入时间戳信息，减少了信息存储量。本发明可应用于人像语音视频的同步检测以及对异步语音视频的校准。
一种人像语音视频同步校准装置方法

[发明专利]基于中间位置编码的在线目标检测模型训练方法-CN202210063895.8在审
发明人： 成科扬;崔宏纲;司宇 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司;南京昭视智能科技有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于中间位置编码的在线目标检测模型训练方法。该方法首先引入中间位置编码器对输入的标签进行重编码，采用线性衰减的方式由中心点到边界点逐渐降低编码权重。然后，将需要训练的图像批次输入主干网络提取特征。通过共享检测头输出预测结果，计算预测结果与真实值之间的损失，分别反向传播到特征空间和标签空间，使空间中的参数进行梯度优化。该方法利用联合优化的方式同时更新不同空间的参数。最后，通过中间距离度量损失，减少特征空间和标签空间的差异，使模型参数趋向于稳定的分布。本发明公开的目标检测模型方法解决随机初始化网络权重带来的参数不易收敛的问题。
基于中间位置编码在线目标检测模型训练方法

[发明专利]语义级图片解耦及生成优化方法-CN202210063990.8在审
发明人： 成科扬;孟春运;司宇 -专利权人：江苏大学;镇江昭远智能科技有限公司;南京昭视智能科技有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种语义级图片解耦及生成优化方法，该方法基于自监督解耦表征学习技术，利用对比学习和像素级格拉姆矩阵作为约束来更新β变分自编码器的中编码器和解码器的系数权重，从而获得语义级的解耦表征并通过解耦表征生成更加清晰的图片。该技术可以应用于各类图片编辑软件，包括对图片中人脸表情的编辑、事物形状和位置的编辑等，具有很大的商业价值。
语义图片生成优化方法

[发明专利]一种基于SRv6的工业互联网多域集成架构-CN202111317316.X在审
发明人：王良民;文繁;成科扬;陈向益;冯霞;宋香梅;申屠浩 -专利权人：江苏大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： H04L41/044 文献下载
摘要：本发明公开一种基于SRv6的工业互联网多域集成架构，包括网络构建(SMA结构及对应节点)；通过域内控制器节点进行主动周期性探测和SMA节点进行被动反馈识别故障，定位故障节点和检测网络状态，并生成故障节点集合CFN；通过故障检测模块排出故障节点和恶意节点后生成可信节点集合SNTS，然后各SMA节点基于Bellman‑Ford跳数约束算法生成传输路径；分别由域内和域间控制器控制SNTS表格下发以实现不同实际情况的传输控制。本发明基于SRv6的工业互联网多域集成架构在故障节点的故障排除效率、网络吞吐量和数据通信开销方面优于现有的工业互联网网络结构，且能更好地调整网络负载平衡。
一种基于 srv6 工业互联网集成架构

[发明专利]一种基于网格聚类算法的行人候选区域生成方法-CN201810357627.0有效
发明人： 成科扬;周博文;孙爽;李世超 -专利权人：江苏大学
申请日： 2018-04-20 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网格聚类算法的行人候选区域生成方法，包括：1利用帧间差分法得到所有运动目标区域并保存目标的移动坐标。2把视频窗口划分为互不相交的网格单元，扫描所有网格，计算每个网格含有的坐标数据的数量；若当前网格密度超过阈值P，则认为是稠密的。3得到整个窗口的稠密网格Di，进行合并操作，根据形成簇原则得到最小描述区域。4每帧都需要将得到的候选区域输入可变形部件模型中，但在输入过程中通过判断器来选择输入的候选窗口。5通过可变形部件模型对候选区域进行检测得到最终检测结果。本发明在不降低精确率的同时减少了可变形部件模型算法计算量，能在轻量级PC及嵌入式产品中实时运行。
一种基于网格算法行人候选区域生成方法

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