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[发明专利]一种基于强化学习的生物医学命名实体识别方法-CN202310430565.2在审
发明人：郝子强;田芳;张岩;唐颖;陈宇;詹伟达;唐雁峰 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明属于计算机自然语言处理技术领域，尤其为一种基于强化学习的生物医学命名实体识别方法，包括如下步骤：步骤1，构建网络模型：整个网络模型包含两部分，生物医学命名实体标注模型和深度强化学习模型，生物医学命名实体标注模型包括输入层BioBERT模型、编码层双向长短时记忆网络(Bi‑directionalLongShort‑TermMemory,BiLSTM)和解码层条件随机场算法(ConditionalRandomField,CRF)，深度强化学习模型采用基于深度Q网络的强化学习Agent。本发明在生物医学命名实体标注模型中采用了BioBERT预训练模型进行特征提取，可以增强文本的词嵌入表示以及提高模型捕捉生物医学领域特征的能力。
一种基于强化学习生物医学命名实体识别方法

[发明专利]一种电动汽车充电桩快速充电控制方法-CN202310513357.9在审
发明人：唐雁峰;王秀卓;王鹏;陈婷婷;詹伟达;郝子强 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： B60L53/62 文献下载
摘要：本发明属于电动汽车充电控制技术领域，尤其为一种电动汽车充电桩快速充电控制方法，包括如下步骤：步骤1，分析锂电池结构：锂电池由正极、隔膜、负极、有机电解液和电池外壳组成；锂电池工作时，电池的正极由锂离子生成，生成的锂离子从正极到电解液里，通过电解液穿过隔膜上弯弯曲曲的小洞，运动到负极，与外部电路中跑到负极的电子结合在一起；考虑复杂的电化学内部机理分析。本发明采用基于遗忘因子的递推最小二乘法对锂电池二阶RC等效电路模型进行参数辨识，得到的辨识结果加入到所建立的锂电池数学模型的传递函数中，能够更好、更精确地模拟锂电池充放电变化过程。
一种电动汽车充电快速控制方法

[发明专利]一种基于图像增强的夜间红外与可见光图像融合方法-CN202310474220.7在审
发明人： 詹伟达;王佳乐;唐雁峰;郝子强;于永吉 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于图像处理及机器视觉技术领域，尤其为一种基于图像增强的夜间红外与可见光图像融合方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1，准备训练数据：选取夜间场景下红外与可见光图像数据集，对数据集进行预处理，构建网络训练数据集。本发明，设计无监督的增强网络，根据图像属性设计增强损失函数来驱动无参考的增强网络，解决了缺失参考图像的问题，设计增强边缘损失函数、照度均匀损失函数和颜色平衡损失函数，提高融合图像的对比度，增强目标的边缘信息，提升图像的视觉效果，在融合网络中采用多尺度的特征提取部分，利用不同内核大小的多个卷积层，可以捕获图像的多尺度深度特征。
一种基于图像增强夜间红外可见光融合方法

[实用新型]一种脊柱棘突连线重合核对装置-CN202320473341.5有效
发明人：郝子强;詹伟达;张岩;唐颖;田芳 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： A61F5/01 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种脊柱棘突连线重合核对装置，包括仿形脊柱节，所述仿形脊柱节有若干个，每个所述仿形脊柱节的上下两部前后两端分别固接有连接架，每相邻两个所述脊柱节之间的连接架之间通过连接轴活动相连，每个所述仿形脊柱节的内侧均固接有吸盘，首端所述仿形脊柱节设有穿戴结构，所述固定架靠近连接轴的一侧开有卡槽。该脊柱棘突连线重合核对装置，通过穿戴结构进行穿戴然后整根仿形脊柱节自然下垂随着人体脊柱进行纵向的初步定位，而且通过吸盘进行对棘突位置的定位核对，观察整体形状就可直观地了解到棘突连线重合的状态，达到了对棘突连线核对更加精准的效果，可以更准确地对脊柱状态进行判断。
一种脊柱连线重合核对装置

[发明专利]一种基于FPGA的红外车辆检测加速器的加速方法-CN202310684651.6在审
发明人： 詹伟达;姜靖恒;郭人仲;朱德鹏;刘大鹍;李国宁 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明属于硬件加速技术领域，尤其为一种基于FPGA的红外车辆检测加速器的加速方法，该方法包括以下步骤：步骤1，构建卷积神经网络模型：整个卷积神经网络结构是由五个卷积块和一个上采样块组成，其中第一到第三个卷积块由卷积层、最大池化层和激活函数组成，第四个卷积块和第五个卷积块由卷积层、归一化层和激活函数组成。本发明，将计算量大，耗时久的卷积运算替换成计算量小、计算复杂度低的矩阵乘法运算，考虑到FPGA中加法的运算速度快于乘法运算，再将矩阵乘法运算中出现的乘法用速度更快的加法代替，大大提升运算速度，进而提升加速器的运算速度，实现更好的加速效果。
一种基于 fpga 红外车辆检测加速器加速方法

[发明专利]一种基于目标增强的红外无人机小目标检测方法-CN202310657923.3在审
发明人： 詹伟达;洪洋;郭人仲;蒋一纯;刘大鹍;韩登 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明属于图像处理及机器视觉技术领域，尤其为一种基于目标增强的红外无人机小目标检测方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1，准备数据集：在地/空背景下红外图像飞机小目标检测跟踪数据中，选取部分空中及地面背景下的红外无人机小目标，对红外小目标图像数据进行预处理，构建数据集。本发明引入了基于多尺度的对比度测量的目标增强算法，该算法不仅可以在增强目标信息的同时抑制背景信息，还可以增强被噪声点侵蚀的目标、处理复杂背景下的小目标。
一种基于目标增强红外无人机检测方法

[发明专利]一种用于多模态行人检测的轮廓信息引导特征检测方法-CN202310628569.1在审
发明人： 詹伟达;徐小雨;郭人仲;陈宇;刘大鹍;刘妍妍 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，尤其为一种用于多模态行人检测的轮廓信息引导特征检测方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1，构建可见光‑红外行人目标检测网络模型：整个网络包括图像预处理、特征提取、轮廓信息引导注意力和头部网络四部分；步骤2，使用KAIST可见光‑红外配对数据集作为网络训练、测试与验证的数据集；步骤3，训练可见光‑红外行人目标检测网络；将步骤2中得到的可见光‑红外行人目标数据集输入到步骤1中构建好的网络模型中进行训练。本发明，提出一种混合滤波器能够充分抑制背景干扰、增强红外图像中的纹理信息和轮廓信息，并提取可见光图像中的亮度信息，为检测网络提供高质量的输入图像。
一种用于多模态行人检测轮廓信息引导特征方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的红外图像彩色化方法和系统-CN202211680002.0在审
发明人：陈宇;詹伟达;于永吉;洪洋;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，尤其为一种基于生成对抗网络的红外图像彩色化方法，具体步骤为：构建网络模型：构建包括生成器和鉴别器的生成对抗网络；准备数据集：根据第一红外图像数据集对生成对抗网络进行预训练；训练网络模型：利用第一红外图像数据集对网络模型进行训练，直至达到预设阈值；微调模型：利用第二红外图像数据集对网络模型进行再次训练和微调，获得最终模型；保存模型：将获得最终模型的参数进行固化，保存模型。本发明采用的网络结构是生成对抗网络结构，利用生成器和鉴别器之间的博弈特性，加强对图像深层信息的提取，增强彩色化图像的自然度和真实度，动态提高彩色化图像质量。
一种基于生成对抗网络红外图像彩色方法系统

[发明专利]一种基于RPA的环境监测系统数据处理方法-CN202310476592.3在审
发明人：唐雁峰;王鹏;王秀卓;李修阳;詹伟达;葛微 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明属于智慧城市技术领域，尤其为一种基于RPA的环境监测系统数据处理方法，包括如下步骤：步骤1，智能数据采集：创建数据采集机器人，在数据采集过程中根据不同的环境监测系统所采用云平台的要求，自动改变采集策略；步骤2，无人值守：创建无人值守机器人，进行数据监控与告警，对步骤1中数据采集机器人所采集到的数据进行监控，出现异常情况时向管理者发出警报。本发明根据不同环境检测系统所使用的云平台的不同要求，使用不同的数据采集策略进行智能数据采集，可以更好对接不同的环境监测系统，通用性更强，风险性更低，可以解决环境监测系统中云平台与本地服务器之间的数据流通难的问题。
一种基于 rpa 环境监测系统数据处理方法

[发明专利]一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法-CN202310519817.9在审
发明人：唐雁峰;李泽瑶;王鹏;张诚;郝子强;詹伟达 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明属于图像测量技术领域，尤其为一种基于双目视觉的工件三维尺寸高精度测量方法，包括以下步骤，步骤1，双目相机标定：根据三维空间中标定板本身的角点信息与二维图像的对应点的信息，建立对应的数学关系，从而求得相机系统的内外参数。本发明，使用局部阈值分割算法对经过预处理的工件图像更好的完成了最终的分割，并弥补了OTSU算法产生的缺损和毛刺问题，为提高算法鲁棒性，对工件轮廓再进行多边形拟合以尽量减少毛刺的影响，对二值化工件图像进行去背景杂色处理后，左右图像中工件都与背景完全分离，这对后续的顶点检测至关重要。
一种基于双目视觉工件三维尺寸高精度测量方法

[实用新型]一种脊柱侧弯自测对照装置-CN202320553735.1有效
发明人：郝子强;詹伟达;张岩;唐颖;田芳 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： A61B5/107 文献下载
摘要：本实用新型涉及医疗器械技术领域，具体为一种脊柱侧弯自测对照装置，一种脊柱侧弯自测对照装置，包括：作用端和显示端，所述作用端随患者脊柱走向粘接在患者脊柱两侧，并配合显示端将作用端的弯曲曲线显示在显示端上；所述作用端包括：两个贴纸和若干作用块，所述若干作用块等距粘接在两个贴纸的非胶面上，所述两个贴纸的胶面对称粘结在患者脊柱的两侧；所述显示端包括：主框、盖板、承载布、复写纸、白纸和把手，所述主框为框架式结构，所述盖板可拆卸的安装在主框的顶面，所述承载布设置在主框的底面，以解决现有技术中需要通过观察记录多组测量尺的数据，自行观测对照，操作步骤复杂，缺少更加直观的对照装置的问题。
一种脊柱自测对照装置

[发明专利]一种地面背景下无人机红外小目标检测方法-CN202211680004.X在审
发明人： 詹伟达;洪洋;于永吉;刘晟佐;韩登;李国宁 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明属于目标检测技术领域，尤其为一种地面背景下无人机红外小目标检测方法，包括如下步骤：构建网络模型：整个网络由主干网络、加权双向特征金字塔网络和检测头组成；准备数据集：准备地面背景下的红外无人机小目标数据集并预处理；训练网络模型：将数据集输入到构建的网络模型中进行训练；选择最小化损失函数和最优评价指标后进行保存模型；本发明采用的是双向加权特征金字塔网络，能够方便快速地进行多尺度融合特征，增加检测精度，提高准确率的同时降低虚警率。
一种地面背景无人机红外目标检测方法

[发明专利]一种基于通信盲区驻留时间的可见光异构组网切换方法-CN202310537444.8在审
发明人：唐雁峰;张诚;李修阳;王秀卓;葛微;詹伟达 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明属于可见光通信技术领域，尤其为一种基于通信盲区驻留时间的可见光异构组网切换方法，包括如下步骤：步骤1，构建室内可见光异构组网模型：在保证VLC通信覆盖范围与照明需求，在天花板布置LED灯，使得灯光遍布房间四周角落，利用室内的每一个LED光源均可作为可见光通信的接入点，其下行链路数据传输速度非常快，但每一个VLC AP的高速率覆盖区域都很小，并且VLC APs上行链路受到下行链路光的干扰其通信传输比较困难，为了改善上行链路接入问题，室内中间布局覆盖范围更广的Wi‑Fi AP，与VLC APs共同组成异构网络。本发明采用了ACO‑OFDM技术进行信号处理，有效消除了多径干扰，同时构建出空间误码率，为检测出通信盲区提供了相应数据。
一种基于通信盲区驻留时间可见光组网切换方法

[发明专利]一种基于多尺度混合卷积网络的高光谱图像分类方法-CN202310492375.3在审
发明人：葛微;陈博文;陈婷婷;王鹏;詹伟达;唐雁峰 -专利权人：长春理工大学重庆研究院
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于图像分类处理技术领域，尤其为一种基于多尺度混合卷积网络的高光谱图像分类方法，该方法具体包括如下步骤，步骤1，高光谱图像：采用公开的高光谱图像数据集；步骤2，图像预处理：对步骤1中的高光谱图像进行数据降维并对降维之后的图像进行样本取块，得到一个高光谱样本块。本发明采用多个多尺度3D卷积模块对高光谱图像的空‑谱联合特征进行提取，充分融合不同尺度下的光谱和空间维度特征，提高高光谱图像的分类性能。
一种基于尺度混合卷积网络光谱图像分类方法

[发明专利]一种非视距紫外LED蒙特卡洛积分模型的多维抽样方法-CN202310476760.9在审
发明人：唐雁峰;李修阳;张诚;陈博文;詹伟达;葛微 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于无线紫外光通信技术领域，尤其为一种非视距紫外LED蒙特卡洛积分模型的多维抽样方法，该方法具体包括如下步骤：步骤1，使用紫外LED作为光源；LED光源特性分析，可以假设一个紫外LED就是一个兰伯特光源，紫外LED作为兰伯特光源时，其辐照度可由其光强度和离轴角得出，LED的光强在近轴区域分布更密集，我们假设它在不同方位角的光强分布相同。本发明，相比于以往研究中假定光源是一个强度分布均匀的点，本发明通过光强分布曲线建立了LED光源的模型，也就是用大量光子的初始分布来产生对LED光源的模拟，更符合光源分布的实际情况。
一种视距紫外 led 蒙特卡洛积分模型多维抽样方法

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