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[发明专利]一种基于FceptionNet模型的人体体力评估方法-CN202310874529.5在审
发明人：王媛媛;朱俊勋;严少峰;宋照渝;李亚州;黄佳泷;田海阳;王梅峰;张海艳;高尚兵;林剑楚;任珂;刘步实 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FceptionNet模型的人体体力评估方法，获取人体各种行为姿势的数据集，对数据集进行分类。使用PConv(部分卷积)对这些图片进行修复，对修复后的图像进行预处理操作；构建FceptionNet网络模型，该网络模型包括初始特征提取模块、四个Fce模块和四个Pt模块。Fce模块包括三个并联的分支；Pt模块中用深度可分离卷积代替普通卷积。对Fce和Pt模块进行堆叠，通过多次迭代训练模型得到最好的模型权重。通过人剩余体力与姿势的关联性，设定多个类别的多个阈值，若一个人处于一个状态超过该类别的阈值，则系统输出该人体力的估计值。与现有技术相比，本发明所提出的模型识别率高，结构简单，对于学生上体育课时的体力评估作为一个参考，具有很大的实际应用价值。
一种基于 fceptionnet 模型人体体力评估方法

[发明专利]一种基于CA_MixNet的道路限行车辆种属划分方法-CN202310902538.0在审
发明人：王媛媛;严少峰;朱俊勋;黄佳泷;宋照渝;李亚州;陈秀川;沈俞;张兴潮;江飞龙;王超;王梅峰;张海艳;高尚兵;林剑楚;任珂;刘步实 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CA_MixNet的道路限行车辆种属划分方法。收集各路段车辆的图像数据进行分类并做成数据集；对数据集进行预处理；构建深度卷积网络模型，包括CA_Residual多尺度残差注意力网络模块、MixConv2d多尺度混合卷积；使用构建好的深度卷积网络模型用于学习车辆的特征和类别。与现有技术相比，本发明通过构建残差注意力网络模块，能够使网络更加关注图像中具有区分性和重要性的特征，减少了冗余信息的影响，有效的提高网络对关键特征的感知能力；通过设计CA_Residual模块和引用多尺度混合卷积，不但提高了对车辆种属的识别，还普适于各种复杂场景，为道路限行车辆的监测提供了一种可行且有效的技术路径。
一种基于 ca_mixnet 道路行车种属划分方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv5s安全帽佩戴检测方法-CN202310400568.1在审
发明人：王媛媛;江飞龙;王超;沈俞;陈秀川;张兴潮;高尚兵;张海艳;任珂;刘步实;林剑楚;朱全银;李翔;严少峰 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5s的安全帽佩戴检测方法，在原始的YOLOv5s的基础上进行改进，首先将YOLOv5s的特征提取网络中的Conv模块替换成PConv模块，在降低模型参数量和内存访问次数的同时提升模型的精度；其次为了使网络能够关注小目标，在特征提取网络和特征融合网络之间添加一个SimAM注意力机制，在不增加网络参数的前提下增加模型检测小目标的能力；最后，引入AlignOTA标签分配策略，来提升候选框的聚焦效果，使模型精度进一步提升。实验结果表明，改进模型参数量更少，延迟更低，且对小目标和密集目标有更强的检测能力，易于端侧设备上的部署。
一种基于改进 yolov5s 安全帽佩戴检测方法

[发明专利]单视图三维模型重建方法、设备及存储介质-CN202310802924.2在审
发明人：邵逸达;胡荣林;王佳雯;陆文豪;宋怡欣;董甜甜;林剑楚;何艳婷 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种单视图三维模型重建方法、设备及存储介质，方法包括以下步骤：(1)获取目标物体的二维图像，并将二维图像预处理为矢量嵌入图片序列；(2)将矢量嵌入图片序列输入训练好的二维特征提取网络中，得到二维特征图，其中，所述二维特征提取网络包括依次连接的图像嵌入层、第一协同自注意力阶段、第二协同自注意力阶段、过渡层、第一全局自注意力阶段、第二全局自注意力阶段和平均池化层；(3)将二维特征图输入训练好的三维特征提取网络中，得到三维特征图；(4)将三维特征图输入训练好的三维体素提取网络中，生成三维体素；(5)根据生成的三维体素进行三维模型重建。本发明成本低、效率高、重建效果好。
视图三维模型重建方法设备存储介质

[发明专利]基于噪声滤波框架和融合模型的电子鼻检测葡萄酒质量的方法-CN202310805492.0在审
发明人：艾米尔;耿君佐;李芬芬;费宏彦;丁楠;孔荣双;李彪;王德烨;周泓;林剑楚;肖绍章 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明涉及气味检测识别技术领域，公开了一种基于噪声滤波框架和融合模型的电子鼻检测葡萄酒质量的方法，使用9个MOS的气体传感器组成的传感器阵列采集对不同种类葡萄酒气味有响应的电阻数据，并将其转化为可输出的数字信号；对采集的数据利用噪声滤波框架进行滤波；使用主成分分析法PCA进行数据的特征提取(降维)；建立融合分类模型，将深度神经网络DNN、支持向量机SVM和决策树DT融合为混合模型，并利用Adaboost算法调整分类器权重，组合这些分类器，以生成最终的输出；利用融合分类模型输出最终的分类结果。与现有技术相比，本发明通过噪声滤波和特征提取对采集的气味数据进行处理，利用融合模型进行气味识别，提高了分类准确性，又能解决复杂的非线性问题。
基于噪声滤波框架融合模型电子检测葡萄酒质量方法

[发明专利]基于改进卷积神经网络的水果腐烂识别方法及装置-CN202310741852.5在审
发明人：王媛媛;黄佳泷;李亚州;严少峰;宋照渝;朱俊勋;王梅峰;张海艳;高尚兵;林剑楚;任珂;刘步实 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的水果腐烂识别方法及装置，包括：采集并保存常见的多类水果图像；进行人工标注，数据预处理，并制作成数据集；分成训练集和测试集；构建水果识别模型，模型主体包括常规特征提取模块和三次wide_stack模块；wide_stack模块是将inception结构主体替换成采用不同程度的分组卷积提取不同尺度和层次的特征，在分组卷积之后加入空间注意力机制加强空间提取；分组合并后加入通道注意力机制；外接残差模块。通过多次迭代得到最好的预训练模型权重，然后对测试集的水果新鲜和腐烂样本验证分类。本发明通过先分类后识别的方法来确定水果是否腐烂，鲁棒性更强，自适应能力更强，识别率更高。
基于改进卷积神经网络水果腐烂识别方法装置

[发明专利]一种结合骨骼驱动的三维网格模型变形方法-CN202310445002.0在审
发明人：陈晓兵;张闯闯;王蓉蓉;林剑楚;郭舒心 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合骨骼驱动的三维网格模型变形方法，建立三维人物模型，根据人物模型设计由多个立方体组成的控制网格，沿着立方体控制网格的顶点将其分割成四面体控制网格，引入四面体坐标系，计算出人物模型基于四面体坐标系的顶点坐标，并确立模型顶点坐标与四面体控制网格之间的关系。根据人物模型绘制骨骼结构，将控制网格绑定到骨骼上，通过控制骨骼平移、旋转驱动控制网格实现三维网格模型变形。与现有技术相比，本发明将控制网格作为蒙皮绑定到骨骼上，减少需要绑定的控制顶点，通过骨骼运动操作控制网格，得到变形后的控制顶点位置，使用四面体变形技术计算模型顶点位置，避免复杂方程的求解运算，快速实现网格模型变形。
一种结合骨骼驱动三维网格模型变形方法

[发明专利]一种基于laplace优化的图像拓扑变形方法-CN202210972406.0在审
发明人： 林剑楚;周冬冬;陈晓兵;张闯闯;张冰莹;包涵;张润 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于laplace优化的网格图像拓扑变形方法，包括如下步骤：首先导入三维化工人物模型，按照设想将人物模型切分为不同的多面体，记录模型三角面、边与顶点的完整拓扑信息。其次将提取的锚点转化为拉普拉斯坐标，将切割面包含的点放入二维空间中，在二维空间中依据不同的图形特征选择合适的拓扑结构，使点在二维空间中根据拓扑结进行变化，返回的结果转化为笛卡尔坐标重新输入模型。与现有技术相比，本发明依据切分多面体的顶点作为锚点，通过相邻点之间的拓扑关系以及点之间相互影响的权重进行变形，引入laplace坐标保证网格变形细节，减少锚点的输入能够做到相同的变形效果，弥补了传统网格变形的时间长的问题，提高网格模型变形效率。
一种基于 laplace 优化图像拓扑变形方法

[发明专利]一种基于PossionGAN网络的图像克隆方法及系统-CN202111582951.0在审
发明人： 林剑楚 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2021-12-22 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PossionGAN网络的图像克隆方法及系统，包括：提取待克隆图像，选取背景图像，并确定待克隆图像在背景图像中的位置；根据待克隆图像和背景图像生成二值模板图，并分别标记属于待克隆图像的区域和属于背景图像的区域；计算待克隆图像的梯度图和背景图像的梯度图；并将待克隆图像的梯度图中的梯度值替换到背景图像的梯度图中，得到合并梯度图；将待克隆图像中的像素值替换到背景图像中，得到合并图像；利用PossionGAN网络进行融合图像的训练，并利用训练完成的生成器G网络与合并图像生成融合后的RGB图像。本发明方法使克隆时无需计算大量的矩阵求逆运算，并可重复利，图像无缝融合效果。
一种基于 possiongan 网络图像克隆方法系统

[发明专利]一种双臂型拳击陪练机器人-CN202010649338.5在审
发明人： 林剑楚 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： A63B69/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种双臂型拳击陪练机器人。属于计算机技术辅助机器人应用于体育运动领域，包括立体视觉装置、靶区装置、机械双臂装置、数据处理装置及信息显示互动装置；立体视觉装置用于提供对拳击运动员运动数据的测量；靶区装置用于提供运动员的攻击训练；机械双臂装置用于模仿真人出拳攻击，提供对运动员的防御训练；数据处理装置用于软件实现对压力传感器数据、立体视觉图像数据的读取、分析，对双机械臂的操作和控制；信息显示互动装置提供对运动数据、动作姿态评分和错误提示显示及人机交互的功能。本发明能缓解大众对拳击运动的教练需求，提高拳击教学的标准化水平，提供专业的拳击训练，增强拳击运动的娱乐性。
一种双臂拳击陪练机器人

[发明专利]一种可视化自动挂号及助诊系统-CN202010437037.6在审
发明人： 林剑楚;张枫林;张锴 -专利权人：淮阴工学院;淮安市第二人民医院（淮安仁慈医院）
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种可视化自动挂号及助诊系统。通过结合计算机技术，实现可视化的功能。该系统分为挂号操作、信息服务以及互动显示三个终端；挂号操作终端实现挂号时病情位置的可视化，据此相关信息完成自动挂号的功能，信息服务终端提供信息检索、存储的功能，互动显示终端能辅助医患之间沟通，通过直观、形象地获取病况，完成增强交流的功能。通过该可视化地挂号和助诊系统，提高挂号的准确率，表现病人的病况，解决沟通不畅的问题。本发明可以有效地降低挂号错误和克服医患沟通不畅的困难，缩短挂号时间，缓解医患紧张关系。
一种可视化自动挂号系统

[发明专利]基于单因素方差分析选择高光谱波长的分类方法及装置-CN201910228430.1在审
发明人：覃鸿;王磊;李卫军;徐建;于丽娜;林剑楚 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2019-03-25 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于单因素方差分析选择高光谱波长的分类方法及装置，属于图像处理和光谱学技术领域。该基于单因素方差分析选择高光谱波长的分类方法，包括：采集待分类样本的高光谱图像；对样本的高光谱图像进行图像处理，得到样本的光谱信息；采用标准正态变量变换对样本的光谱信息进行矫正；采用单因素方差分析计算样本的光谱信息中的特征波长；从矫正后的样本的光谱信息中提取特征波长对应的样本的光谱信息；将特征波长对应的样本的光谱信息划分为训练集、验证集以及测试集三部分；根据样本的光谱信息训练集和验证集得到样本分类器；采用样本分类器对样本的光谱信息测试集进行分类。本发明可以提高分类的准确率，减少分类的建模时间。
光谱信息样本单因素方差分析波长分类高光谱高光谱图像特征波长图像处理样本分类测试集训练集验证集矫正标准正态变量光谱学技术分类样本提取特征准确率建模采集

[发明专利]一种用于目标的在不同设备上鉴别的迁移学习方法-CN201810291322.4在审
发明人： 林剑楚;李卫军;覃鸿 -专利权人：中国科学院半导体研究所;中国科学院大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于目标的在不同设备上鉴别的迁移学习方法，包括以下步骤：S1、样品建立序号，依次在不同设备上采集光谱数据；S2、对不同设备上的光谱数据采用相同的数据集划分；S3、分别对不同设备上经过步骤S2处理的光谱数据建模，选出最好的模型；S4、基于步骤S3得到的数据进行求解空间迁移矩阵；S5、利用步骤S4中的空间迁移矩阵将性能较差设备的数据进行空间变换，重新训练，保存相关参数。本发明通过结合空间迁移的方法将某一台设备上较高模型的特征空间迁移到另外一台设备上，从而提升另外一台设备上浅层神经网络模型的性能。
迁移矩阵光谱数据采集光谱数据神经网络模型结合空间空间变换空间迁移求解空间特征空间相关参数数据集建模浅层学习保存

[发明专利]血糖检测方法及系统-CN201710664260.2在审
发明人：李卫军;于丽娜;覃鸿;徐健;张亚坤;林剑楚;王磊 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2017-08-04 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提供一种血糖检测方法及系统，所述检测方法包括获取待检测部位的高光谱图像数据；S2、提取高光谱图像数据中的静脉区域光谱图像数据；S3、基于静脉区域光谱图像数据，计算得到血糖浓度。本发明提出的血糖检测方法及系统，由于血糖分布在人体静脉中，通过识别采集的高光谱图像中的人体静脉区域，提取位于静脉区域中像元点光谱数据的特征，对血糖数据进行定量分析，相比于使用全部区域光谱数据进行分析的传统方法，该方法降低了不含血糖成分的脂肪、肌肉等人体组织光谱数据对分析结果的影响，使得光谱分析更加准确和稳定。
血糖检测方法系统

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