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[发明专利]一种内外部特征结合的苹果两层分级装置-CN202310345704.1在审
发明人：冯友兵;姚明智;仲伟波;杜运本;周炜;张伟程 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： B07C5/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种内外部特征结合的苹果两层分级装置。属于水果无损分级领域，包括投果器，第一、二、三旋转盘，高光谱相机，入果管道，坏果管道，一、二、三级成熟度管道等；投果器通过入果管道与第一旋转盘相连；第一旋转盘内有两个出果孔，一个与第二旋转盘相连，一个与坏果管道相连；第二旋转盘下方与第三旋转盘相连；第三旋转盘下方设置有一级成熟度下优等果容器、一级成熟度下一等果容器、一级成熟度下二等果容器；二级成熟度管道、三级成熟度管道下方装置均与一级成熟度管道下方装置一致；本发明检测了苹果内、外部的品质及外部品质，细化了苹果等级；整个分级可实现自动化分级，提高了苹果分级效率；本发明设计合理，结构可靠，操作简单。
一种外部特征结合苹果分级装置

[发明专利]基于小波并行深度元学习的小样本水面目标检测方法-CN202211253617.5在审
发明人：仲伟波;彭元堃;杜运本;宋祖洋;仲晓石;郑若溪 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了基于小波并行深度网络元学习的目标检测方法，包括：步骤1：构建结合神经网络的元学习框架；步骤2：将图像训练集分为两个部分；步骤3：通过预处理训练集对元学习框架进行训练；步骤4：在步骤3训练后的元学习框架基础上，将普通训练集中的图像作为查询集对元学习框架进行训练，完成元学习框架的训练；步骤5：将实时图像放入训练完成的元学习框架对图像中目标进行检测。本发明结合了神经网络和元学习的优势，使得训练速度更快、训练的准确率更高；同时引入了多分辨率分析的思想，在多种分辨率下加强了图像特征，进一步提高了针对水面目标的检测效果。
基于并行深度学习样本水面目标检测方法

[发明专利]基于声纳图像的数据干预水下目标物检测定位方法-CN202211451039.6在审
发明人：仲伟波;袁毓;黄巧亮;彭元堃;杜运本 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于声纳图像的数据干预水下目标物检测定位方法，通过构建三维直角坐标系，根据深度学习网络的输出计算水下目标物的方位角，并根据方位角查询回波时间，对水下目标物进行定位，根据水下目标物的远近控制水下机器人执行抓取或根据计算的偏差率补偿前进角度继续移动。本发明水下机器人在保证定位准确的基础上减少了对水下目标物的定位次数，同时可以使水下机器人能够快速接近水下目标物，在抓取目标物过程中也对目标定位坐标进行优化，提高抓取准确性。
基于声纳图像数据干预水下目标检测定位方法

[发明专利]一种基于RFEF-YOLO目标检测方法-CN202211083968.6在审
发明人：仲伟波;杜运本;彭元堃;姚明智;仲晓石;郑若溪;任金山 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RFEF‑YOLO目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取带有待检测目标的图像，对获取图像进行灰度化预处理；步骤2：通过主干特征提取网络对预处理后图像进行主干特征提取，获得三个初步有效特征层；步骤3：将三个初步有效特征层作为特征推理融合网络的输入，提取三个有效特征；步骤4：将三个有效特征作为YOLO Head的输入，获取目标检测结果。本发明通过构建特殊的初步有效层来获取对应的有效层的方式来获取图像中的目标，提高了目标获取的准确性和速率。
一种基于 rfef yolo 目标检测方法

[发明专利]一种改进的G-Yolov4移动机器人目标检测方法-CN202210287022.5在审
发明人：仲伟波;胡智威;杜运本;易朵云;陈燕 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的G‑Yolov4移动机器人目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对移动机器人上的高清摄像头采集到的图像进行灰度化预处理并送入G‑Yolov4网络中；(2)进行多次Ghost Bottlenecks操作，获取有效特征层A1，A2；(3)特征融和得到有效特征B1，B2；(4)特征B1进行一次Concat通道数增加并进行五次1×1的卷积得到特征C1，将得到的特征B2与特征C1的下采样堆叠池化得到特征C2，最终有效特征C1，C2作为Yolo head输出。本发明目的在于在保证较高检测精度的同时，减少了网络参数量及所需计算力，优化了目前主流深度目标检测算法运行时间长占用资源多，提高了实时目标检测帧率，更好地应用于移动机器人目标检测。
一种改进 yolov4 移动机器人目标检测方法

[发明专利]一种基于双向跨跃反馈循环结构声纳图像识别方法及系统-CN202111480092.4在审
发明人：仲伟波;杜运本;何呈;易朵云;李曦;孙可毅 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向跨跃反馈循环结构声纳图像识别方法及系统，包括以下步骤：(1)采集若干水下声纳图像数据，获得训练集与测试集；(2)对图像数据进行预处理；(3)将预处理后的训练集图像数据输入主干特征提取网络获得后5个阶段的特征图输出Ah；(4)将输出的特征图Ah作为加强特征提取网络的输入，最终输出有效特征图(5)将提取到的有效特征图输入集成学习网络获取分类结果以及softmax回归算法的损失值；(6)循环步骤(4)和步骤(5)，每循环10次计算一次平均损失值，将该平均损失值与上一次获取的平均损失值进行比较，若两者之差小于0.01，则停止循环。本发明实现在声纳图像训练数据较少时，保证图像识别保持较高识别精度。
一种基于双向反馈循环结构声纳图像识别方法系统

[发明专利]一种基于龙芯的PLC电梯控制实验装置和方法-CN202111438458.1在审
发明人：冯友兵;夏媚;仲伟波;袁毓;杜运本;齐国庆 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G09B23/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于龙芯的PLC电梯控制实验装置和方法，该装置包括基于龙芯的PLC和电梯控制装置两部分，所述基于龙芯的PLC包括龙芯处理器、Debian10系统和OpenPLC平台，所述电梯控制装置包括电梯模型与执行模块，所述龙芯处理器与执行模块中的接口扩展模块连接至同一局域网，采用无线通信，所述接口扩展模块设在电梯模型上。本发明提供一整套完整的国产PLC和控制实验装置及方法，降低PLC测试实验的难度，原理简单，易于实现，且成本低。
一种基于 plc 电梯控制实验装置方法

[发明专利]一种基于AlexNet网络的强化训练方法-CN202011406775.0在审
发明人：仲伟波;林伟;冯友兵;张莹莹;李浩东;齐国庆;袁毓;杜运本 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，具体地说，一种基于AlexNet网络的强化训练方法，当网络完成一次前向传播后，将网络的输出结果与该图像对应的标签对比，若网络输出结果与标签不同则累加该图像的错分类的次数。当网络Epoch次数大于等于K次时，对训练集中图像的错判次数进行从大到小进行排序，并根据排序结果将被AlexNet网络错分类次数前N的图像进行n倍的数据增强处理，将被网络错分类次数前M‑N（NM）的图像进行m倍的数据增强处理，将增强后的图像加入原始的训练集中形成新的训练集；当网络Epoch次数大于K次时，则删除上次增强的数据，并根据训练集中被AlexNet网络错分类的图像的累计次数进行图像排序，然后对图像进行特定的增强处理。
一种基于 alexnet 网络强化训练方法

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