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[发明专利]一种基于双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法-CN202010484073.8有效
发明人：倪红军;张加俏;任福继;张振亚;贯大兴;吕帅帅;汪兴兴;张福豹;朱昱;张守阳;王凯旋 -专利权人：南通大学
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，包括如下步骤：S10建立钢板表面缺陷标准图库；S20待检测图片缺陷分类，将待检测图片导入双流神经网络获得全局优先值以及局部特征值，综合所述全局优先值以及所述局部特征值确定每张所述待检测图片的缺陷类别；以及S30待检测图片缺陷位置判定，使用YOLO网络确定所述分类结果中的缺陷类别所在位置，其中所述YOLO网络中的两个残差网络模块替换为两个特征复用网络模块。本发明的一种双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，采用双流神经网络模型首先判断缺陷的类别，后将待检测图片导入YOLO网络预测缺陷位置；双流神经网络和YOLO网络配合提高了缺陷定位精度，提高了检测的效率。
一种基于双流神经网络模型钢板表面缺陷分类方法

[发明专利]中日词语自动对齐方法和系统-CN202210397055.5有效
发明人：李泽中;任福继;孙晓 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F40/189 文献下载
摘要：本发明提供一种中日词语自动对齐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及语言翻译处理技术领域。本发明中，省略计算子词对齐过程，计算二次切分获取的第二子词序列中，任意中文子词和日语子词的上下文表示向量之间的语义相似度，构建子词相似度矩阵；根据子词相似度矩阵，获取任意一对双语词之间的词对齐分数，确定原始平行语料的对齐关系。直接从子词相似度矩阵计算出双语之间的词对齐分数，更充分地利用子词相似度矩阵所包含的信息，得到更精准和健壮的词对齐结果。
中日词语自动对齐方法系统

[发明专利]基于多通道生理数据的心理压力预测方法和系统-CN202010199158.1有效
发明人：孙晓;陈维;郑仕鑫;汪萌;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多通道生理数据的心理压力预测方法和系统，涉及测试技术领域。本发明使用预设的心理压力刺激源，让待测用户产生一定的心理压力，并同步记录压力状态下的皮肤电阻信号和脉搏信号随时间变化的数据。然后对皮肤电阻信号和脉搏信号进行一系列的处理，将经过处理后数据输入到压力二分类模型判断待测用户是否存在压力，若存在压力，则通过压力多分类预测模型进一步判断待测用户的压力等级。本发明通过能真实反映待测用户的压力信息的皮肤电阻信号和脉搏信号，结合压力二分类模型和压力多分类预测模型能准确的预测出待测用户是否有压力和压力等级，且本发明采用测量人体皮肤电阻信号和脉搏信号的方式来预测压力，简单方便。
基于通道生理数据心理压力预测方法系统

[发明专利]一种用于无人船的河岸线检测及自主巡航方法-CN202210575267.8有效
发明人：张凯;任福继;胡敏 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于无人船的河岸线检测方法，包括以下步骤：步骤1、对无人船上的激光雷达采集的数据进行预处理、去噪，得到有效点云数据；步骤2、对雷达点云数据进行网格化，分成N*N网格；步骤3、对每个网格内的点云数据进行处理并提取满足空间特征的空间特征候选点；步骤4、对空间特征候选点进行处理获取满足几何特征的候选点，并对提取的候选点进行校正；步骤5、对步骤4中校正后的候选点进行处理并拟合，得到河岸线曲线，本发明提供了基于多特征融合的方法检测河岸线，包括空间特征：高度差、点云密度特征以及坡度特征，几何特征：距离和角度偏差；通过多特征的融合，能够提高获取的河岸线的精度。
一种用于无人河岸检测自主巡航方法

[发明专利]一种基于圆投影的快速图像匹配方法-CN201910393089.5有效
发明人：曹田;李勃;任福继;张绳富;许洲;刘敏;张思瑶 -专利权人：南京大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：一种基于圆投影的快速图像匹配方法，首先利用圆的各向同性和投影特征，将二维灰度图像转换为一维旋转不变性的表示形式，使用原始均值投影和方差投影相结合的混合圆投影计算子图特征向量，并对模板和搜索子图分别计算出来的混合圆投影向量使用归一化相关系数计算匹配相似度；然后，使用图像金字塔技术进行加速，使用顶层局部聚类和逐层候选点筛选，确定目标位置；最后，对得到的匹配目标，使用环形移动和角度直方图估计，计算出匹配目标的旋转角度，完成对目标的匹配。本发明方法的旋转估计优于其他同类方法，且可以在旋转、偏移、光照变化场景图像中获得准确、鲁棒的结果。各种实验结果表明，本发明方法适用于工业场景中的图像匹配。
一种基于投影快速图像匹配方法

[发明专利]一种基于协同注意力的多模态情感分类方法及其应用-CN202211241308.6在审
发明人：师飘;胡敏;时雪峰;李泽中;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/45 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协同注意力的多模态情感分类方法及其应用，包括：1获取多模态人物情感视频数据集，并进行预处理；2构建基于协同注意力的跨模态调制网络，并在相关损失的监督下，获得最终的模态调制特征表达；3设计多模态门控网络，获取引导调制模态的偏移向量以及门控调制模态表达向量；4构建情感预测模块；5多模态情感的分类预测输出。本发明通过构建协同注意力模块，对文本引导的听觉特征和文本引导的视觉特征进行相关分析，促进非语言模态的情感表达，并在多模态门控网络的调整下，使得模态之间数据充分交互，符合人类对多模态情感的综合判断过程，最终提升情感判别的精度。
一种基于协同注意力多模态情感分类方法及其应用

[发明专利]富含情绪会议记录生成方法、系统、电子设备及存储介质-CN202210982252.3在审
发明人：李星达;鲍艳伟;胡敏;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种富含情绪会议记录生成方法、系统、电子设备及存储介质，其中方法包括：1、实时获取会议的音视频信息；2、识别得到每个发言人的发言文本；3、分析出每个发言人发言中的问题、关系实体和对其他发言人的态度；4分析出每个发言对的结论态度、对其他发言人观点的态度，并依此生成富含情绪的会议记录。系统包括用于实现方法的信息处理模块、情绪分析模块、生成模块。电子设备包括处理器和可读存储介质，存储介质以程序指令形式存储本发明的系统。本发明能够仅通过会议现场的音视频信息，实时存储真实信息，并自动筛选提炼出富含情绪观点的会议记录，提高会议记录的可用性。
富含情绪会议记录生成方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于量子化自编码器的无监督缺陷检测方法-CN202110541834.3在审
发明人：李勃;邱正;任福继;管越;田梦阳 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于量子化自编码器的无监督缺陷检测方法，首先对输入图像进行预处理，将预处理后的图像输入编码网络中，映射得到中间特征图，并加上位置编码信息；将中间特征图中每个向量与编码表中的向量进行最邻近匹配，用最接近的向量对其进行替换，得到量化的特征图；然后，将量化后的特征图输入到解码网络中，解码网络将特征图重新恢复成图片；最后对于原图和重建图片，一方面逐像素计算均方误差损失，另一方面分块计算SSIM损失，综合两个指标来判别和定位缺陷。本发明方法利用VQ‑VAE的编码表机制，以及提出的向量三元组损失，抑制了模型的泛化能力，提高缺陷的检出效果，同时通过MSE和SSIM两种指标的结合，提升了对缺陷的定位能力。
一种基于量子化编码器监督缺陷检测方法

[发明专利]一种用于无人船的河道边界检测与跟踪方法及系统-CN202111682613.4有效
发明人：张凯;任福继;胡敏 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于无人船的河道边界检测与跟踪方法，包括以下步骤，步骤1、将无人船上的相机与激光雷达进行联合标定；步骤2、利用基于相机图像输入数据进行河道边界检测，分别得到左边界L1和右边界R1；步骤3、通过激光雷达点云数据检测河道边界，将边界点投影到xoy水平面坐标，分别得到左边界L2和右边界R2；步骤4、判断是否需要融合的参数设置，如果需要融合，将步骤2、步骤3中得到边界进行融合，输出融合后的边界线L3和R3，否则输出单步骤2或步骤3的结果，本发明通过利用多种方法检测河道边界，避免单一方法因环境变化导致失效或精度下降，为无人船在河道中的可行驶区域判断提供依据，保证了无人船在河道行驶安全。
一种用于无人河道边界检测跟踪方法系统

[发明专利]一种知识诱导的多核模糊聚类的人脸图像分类方法-CN202210538854.X在审
发明人：唐益明;陈仁好;潘志富;谢文军;席雷;孙晓;李冰;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种知识诱导的多核模糊聚类的人脸图像分类方法，其步骤包括：1提取待聚类的人脸图像特征向量集；2获取待聚类的人脸图像特征向量集的人脸特征知识点，计算各个人脸特征向量的全局相对密度值和最小距离，得到高密度的人脸特征知识点；3在人脸特征知识点的引导下，采用模糊聚类算法对待聚类的人脸图像特征向量进行聚类；4对聚类后的人脸数据集进行标签化处理，从而得到相应人脸图像的类别标签。本发明将知识信息与多核模糊聚类方法进行结合，将具有高信息量的人脸特征知识点引入人脸聚类过程，从而能够有效识别人脸类别，并提升人脸聚类分类的准确率。
一种知识诱导多核模糊图像分类方法

[发明专利]一种基于四光源光度立体法的高光消除方法-CN202110395655.3有效
发明人：李勃;田梦阳;任福继;管越;颜铭;杨晨 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种基于四光源光度立体法的高光消除方法，保持相机与物体位置不变，改变光源照射角度采集同一场景的四幅彩色图像，基于多光源的方法去除高光，进而实现对图像中物体轮廓的提取，包括高光检测、高光去除和轮廓提取三部分。本发明进行高光检测，提出的高光像素判定方法能有效识别出高光像素，提出比率图的方案，在过度曝光情况下能很好地修复高光区域，有效去除物体表面由于镜面反射造成的高光区域，准确地提取出物体表面轮廓，具有重要的实际应用价值。
一种基于光源光度立体消除方法

[发明专利]一种基于特征学习的显著性区域检测方法-CN202110397165.7有效
发明人：李勃;杨晨;任福继;田梦阳;邱正;管越;颜铭 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/28 文献下载
摘要：一种基于特征学习的显著性区域检测方法，首先应用优化的SLIC算法将输入图像分割为特征相似的超像素区域，以超像素区域为样本提取足以表征样本特征的信息，将提取的特征向量用SPBL算法学习获得检测模型。SPBL算法为SPL和Boosting算法的结合，将其用于超像素区域的分类，取得良好分类效果。在检测算法中，采用和学习算法一样的特征提取算法，应用学习的模型对特征向量进行分类，分类的结果应用基于能量函数约束模型的融合结构信息算法再次与分类结果组合获得最终的显著性检测图像。本发明在提出的数据集上能够准确分割出显著性区域，有效抑制相似背景的干扰信息。
一种基于特征学习显著区域检测方法

[发明专利]一种焦点引导的人脸子空间模糊聚类方法及系统-CN202110589116.3有效
发明人：唐益明;潘志富;夏博文;吴文彬;任福继;席雷;李冰;陈锐 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种焦点引导的人脸子空间模糊聚类方法及系统，包括：1提取待聚类的人脸图像特征向量集；2获取待聚类的人脸图像特征向量集的焦点，计算各个特征向量局部密度值，得到焦点和初始聚类中心；3在焦点的引导下，采用模糊聚类算法对待聚类的人脸图像特征向量进行聚类；4对聚类后的人脸数据集进行标签化处理。本发明将焦点信息与传统的FCM聚类方法进行结合，将具有高信息量的焦点引入聚类过程，从而能够有效降低迭代过程并提升人脸数据集的聚类精度。
一种焦点引导脸子空间模糊方法系统

[发明专利]一种基于特征约简的模糊聚类的轴承故障检测方法-CN202210540020.2在审
发明人：唐益明;张李;潘志富;李书杰;陈锐;吴玺;韩将辉;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征约简的模糊聚类的轴承故障检测方法，其步骤包括：1、从轴承特征值数据中提取待处理的轴承特征向量集；2采用基于特征约简的模糊聚类的轴承故障检测方法对待处理的轴承特征向量集进行聚类处理；3对处理后的轴承特征向量集进行检测，以判断该状态下的轴承是否发生故障。本发明能有效提取轴承数据中关键的特征，并提高对轴承故障检测的准确性。
一种基于特征模糊轴承故障检测方法

[发明专利]基于Transformer算法的单模态标签生成和多模态情感判别方法-CN202210037389.1在审
发明人：师飘;胡敏;时雪峰;李泽中;任福继 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer算法的单模态标签生成和多模态情感判别方法，包括：1获取多模态非对齐数据集，并进行预处理得到对应模态的嵌入表达特征；2建立ITE网络模块，提取模态内特征；3单模态标签预测和多模态情感决策判别标签的融合生成；4建立模态间BTE网络模块和模态增强MTE网络模块，并经过全局自注意力STE网络模块获取模态间特征和模态增强特征；5获取多模态情感深层预测的标签。本发明对目前多模态数据集仅有一个多模态标签的情况，通过自监督的带权投票机制进行决策融合产生单模态标签，基于多种跨模态TE的使用，使得模态之间数据充分交互，从而能提升多模态情感判别的精度。
基于 transformer 算法单模标签生成多模态情感判别方法

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