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[发明专利]一种人工智能运动辅助设备-CN202310766735.4在审
发明人：徐哲;游庆祥;田国忠;杨琳;张献忠;徐则中 -专利权人：常州工学院
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： A63B1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能运动辅助设备，包括提拉装置中两个支撑件对称竖直设置，且两个支撑件的底端固定在地面上，且两个升降件分别可升降安装在两个支撑件上，两个升降件的顶端水平固定有单杠杆，计数装置中支架固定在单杠杆上，且上升框的顶面一侧水平固定有激光发射器，且上升框的顶面另一侧固定有应答件，且应答件与激光发射器对应安装在同一水平线上，且上升框的两个下拉件底部分别对应安装有应答件与激光发射器。本发明克服现有训练人员向上提拉时，教练视线与标准竖直不在同一高度，因此目视存在误差，同时训练用的单杠高度固定，这就导致了对于身高较矮的训练人员造成不便，影响了训练的灵活性的问题。
一种人工智能运动辅助设备

[发明专利]一种基于人工智能的物联网智能设备-CN202310491902.9在审
发明人：徐哲;孟祥莲;杨琳;刘冬;徐则中;田国忠 -专利权人：常州工学院
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： F24F8/108 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的物联网智能设备，包括机壳的两侧竖直对称外端面底部均固定有两块转座，且两块转座上均竖直向下转动安装有转架，且转架中转动安装有行走轮，机壳上下两端均开口设置，且机壳的上端固定有导流罩，清扫件水平固定在机壳的内部底端，且清扫件用于清理地面的杂质，净化件中吸风盒固定在机壳的内部底端，且吸风盒的底端开口设置，且吸风盒的顶端连通有导风管，且导风管上安装有第一风泵。本发明克服现有空气净化器在室内的放置位置固定，无法很好的发挥对整个室内的空气进行完全净化效果，空气净化器和可自行移动的扫地机器人分体设置导致了室内设备杂乱，不利于提高室内的整洁性的问题。
一种基于人工智能联网智能设备

[发明专利]一种人工智能行走装置-CN202310491952.7在审
发明人：徐哲;杨琳;张献忠;田国忠;徐则中;游庆祥 -专利权人：常州工学院
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： B62D63/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能行走装置，包括行走座，所述行走座包括座板和顶座，所述顶座安装在座板的上端面，且顶座与座板固定连接，所述座板的下端面安装有方向轮组和驱动轮组，所述方向轮组与座板转动连接，且顶座上固定安装有控制方向轮组转动的角度电机，所述驱动轮组包括安装架和动力轮，所述安装架固定安装在座板的下端面，所述动力轮对称设置在安装架的两端，且动力轮与安装架纵向滑动连接。本发明通过外固座来支撑安装人工智能设备，同时通过在固定座上设置连接通孔来方便通过螺栓来进行固定人工智能设备，以便于不同型号的人工智能设备都可以进行连接，大大的增加了设备使用过程中通用性。
一种人工智能行走装置

[发明专利]一种人工智能远程遥控设备-CN202310668889.X在审
发明人：徐哲;田国忠;徐则中;游庆祥;孟祥莲;杨琳 -专利权人：常州工学院
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H05K5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能远程遥控设备，包括基座、第一遥控器和第二遥控器，所述第一遥控器和第二遥控器分别设置在基座上方的两端，且第一遥控器和第二遥控器均与基座可拆卸固定连接，所述第一遥控器和第二遥控器转动连接，所述基座包括底板和固定架，所述固定架对称安装在底板的上端面，且固定架与底板固定连接。本发明在遥控控制的时候可以通过基座来支撑安装第一遥控器和第二遥控器，方便第一遥控器和第二遥控器可以翻转到平行位置来放置在基座进行固定遥控使用，同时当需要移动遥控的时候可以将第一遥控器和第二遥控器从基座上取下来，并且将第一遥控器和第二遥控器相互合并到一起，这样方便操作人员可以手持进行遥控使用。
一种人工智能远程遥控设备

[发明专利]一种阿尔茨海默症发病机制的多模态数据融合分析方法-CN202310152074.6在审
发明人：刘文杰;唐丛业;孟祥莲;恽文伟;钱春俊;徐则中;钱诚;徐哲;肖莎莎;张乔阳 -专利权人：常州工学院
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明提供一种阿尔茨海默症发病机制的多模态数据融合分析方法，包括如下步骤：获取患者功能性磁共振成像影像数据以及基因的单核苷酸多态性进行预处理；将处理后的影像与基因进行矩阵融合后构建脑区基因对；通过改进多核支持向量机对脑区基因对进行特征提取以及模型建立。该阿尔茨海默症发病机制的多模态数据融合分析方法将先验算法的思想应用于多核SVM，利用了两种算法的优点，动态构建特征组合，持续验证分类结果，并且依次验证所有数据避免随机偶发性，保证实验每一步都持因索果。
一种阿尔茨海默症发病机制多模态数据融合分析方法

[发明专利]一种视频弹幕智能分类屏蔽方法-CN202310083947.2在审
发明人：张迪;耿嘉阳;郭域;刘子杨;刘嘉庆;陈旭;徐则中 -专利权人：常州工学院
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04N21/4545 文献下载
摘要：本发明涉及视频弹幕屏蔽技术领域，尤其涉及一种视频弹幕智能分类屏蔽方法，针对当前现有的视频弹幕屏蔽技术存在屏蔽策略简单，无法有效地屏蔽包含关键词的谐音、近义词，导致弹幕屏蔽效率低、智能性差，且缺少强制屏蔽功能，使得网络使用环境较差的问题，现提出如下方案，其中包括以下步骤：S1：模型构建与训练，S2：弹幕采集，S3：弹幕分类，S4：弹幕屏蔽，本发明通过提供了弹幕智能分类屏蔽方法，增强了弹幕屏蔽的智能性，提高了弹幕屏蔽效率，增加了用户的视频观看体验，同时帮助视频网站规范管理弹幕内容，并对不良用语进行强制屏蔽，促进视频弹幕的规范管理，营造了良好的“弹幕文化”生态环境和网络使用环境。
一种视频弹幕智能分类屏蔽方法

[发明专利]一种融合fMRI影像和基因组学数据的阿尔茨海默症预测方法-CN202310116124.5在审
发明人：孟祥莲;唐丛业;刘文杰;恽文伟;钱春俊;徐则中;钱诚;徐哲;肖莎莎;张乔阳 -专利权人：常州工学院
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及基因组学数据技术领域，尤其涉及一种融合fMRI影像和基因组学数据的阿尔茨海默症预测方法，针对现有技术模型训练时间长，多特征分类的周期长，多特征分类准确率低等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：功能影像的预处理：从ADNI获取得到的Fmri影像进行AC校正，分割，配准到标准空间，计算roi信号；本发明的目的是通过对于不同形式的高维数据，进行相关分析方法检测脑区与基因之间的关系，选用的数据集中的样本具有普遍性，提出的特征构建方法和随机森林‑Apriori模型具有良好的适用性和分类能力，同时融合基因信息和影像数据，对于多特征分类的计算我们设计的模型大大减少了所花费的时间，提高了分类的效率和准确性。
一种融合 fmri 影像基因组数据阿尔茨海默症预测方法

[发明专利]一种基于群体感知的机动车行驶轨迹采集与查询系统-CN202211403013.4在审
发明人： 徐则中;陈旭;孙翔宇;杜雨菲;张迪 -专利权人：常州工学院
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及智能交通领域，具体为一种基于群体感知的机动车行驶轨迹采集与查询系统；包括：轨迹数据采集终端、中心服务器和轨迹查询终端；所述轨迹数据采集终端，具体为放置在汽车前挡风玻璃处的智能终端和用于采集前方道路上行驶车辆轨迹的轨迹数据采集模块；所述中心服务器，是指存储机动车轨迹数据的数据库系统，运行轨迹数据管理模块，用于接收各个移动采集终端上传的轨迹数据，保存在数据库里；所述轨迹查询终端，是指PC机，运行轨迹查询模块，用于从中心服务器数据库里查询指定车辆在指定时间段的行驶轨迹，并可视化显示；相比目前基于交通路口摄像头的固定感知模式，解决了地理范围受限问题，扩大了轨迹数据感知的场景。
一种基于群体感知机动车行驶轨迹采集查询系统

[发明专利]一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法及系统-CN202210444500.9在审
发明人： 徐则中 -专利权人：常州工学院
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G01B11/02 文献下载
摘要：本发明涉及工件尺寸测量技术领域，具体为一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法及系统，包括以下步骤：图像采集，运用工业相机对工件拍摄，采集工件图像；图像预处理，把采集的图像转换成二值图像；工件尺寸检测，选择二值图像中的黑点像素向Hough空间进行投票，在最大投票值附近选择一组投票角，计算对应的投票方差。把投票方差拟合成一个二次函数，基于拟合的二次函数系数检测工件在图像空间中的长度和宽度；工件尺寸计算，结合相机的标定参数和检测的工件长度和宽度，计算工件的物理尺寸。本发明基于工件的区域像素而非工件边缘轮廓，检测工件长度和宽度，计算工件物理尺寸，测量精度高、适用性强。
一种基于机器视觉工件尺寸测量方法系统

[发明专利]一种基于投影方差最小化的文档图像倾斜校正方法和装置-CN202111568090.0在审
发明人： 徐则中;夏莉丽;刘一锋;彭家伟;曾友 -专利权人：常州工学院
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术的改进，具体为一种基于投影方差最小化的文档图像倾斜校正方法和装置，可精确的、快速的实现文档图像倾斜检测和校正，提高倾角检测精度，提高运算效率，有助于后续的文档分析与处理，可以应用于文字识别领域；包括：步骤一，文档图像预处理，把原始文档图像变换为灰度图像；如果图像高度大于图像宽度，进行90度旋转变换；步骤二，投影测试，在一定角度范围内，进行水平投影，计算对应每个测试角θ的投影方差σ2(θ)；步骤三，倾角计算，对投影方差σ2进行函数拟合，求函数最小值，把最小投影方差对应的角度作为文档图像的倾斜角；步骤四，文档图像倾斜校正，基于计算的倾斜角，对原始文档图像进行旋转变换。
一种基于投影方差最小化文档图像倾斜校正方法装置

[发明专利]证件照片的背景替换方法及系统-CN202111304046.9在审
发明人： 徐则中;王利君;徐哲;曾友;夏莉丽 -专利权人：常州工学院
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明创造涉及图像处理技术的应用，主要为一种证件照片的背景替换方法及系统，可综合运用人像前景色、新背景色、原背景色和不透明度α值计算合成照片的颜色值。通过对α值进行变换，以突出或压制过渡区域的细节，达到更好的照片背景替换效果，包括以下步骤：步骤1：输入证件照片I’；步骤2：选择新背景颜色B；步骤3：人像抠图，对原始照片进行抠图处理，计算每个像素的不透明度，生成Alpha图；步骤4：α值变换，根据需要对Alpha图中各像素的α值进行变换；步骤5：计算原始背景颜色，在照片中搜索不透明度α值为0的像素，分别计算红、绿、蓝颜色分量的平均值，作为原始背景颜色B’；步骤6：照片合成，生成背景替换的证件照片I。
证件照片背景替换方法系统

[发明专利]一种面向用户的共享单车预测方法-CN202111282113.1在审
发明人：曾友;董世权;黄闽江;夏莉丽;耿思远;陈勇;徐则中 -专利权人：常州工学院
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及大数据和机器学习技术在共享单车领域的运用，具体为一种面向用户的共享单车预测方法，首次提出从单车用户角度出发，当用户找不到共享单车时，对用户周围未来一段时间的来车情况进行预测，帮助用户找到共享单车，提高用户的租车体验，包括：共享单车大数据处理模块，可基于预测任务，对原始数据集进行大数据处理，变换成需要的数据集；预测模型构建与训练模块，建立随机森林预测模型，运用所述大数据处理模块得到的数据集对预测模型进行训练；来车预测模块，获取用户时间和地点信息，运用预测模型，预测用户周围未来一段时间的来车数量；预测结果可视化模块，把预测结果以可视化图表显示给用户。
一种面向用户共享单车预测方法

[发明专利]一种基于目标物表征点估计的视觉跟踪方法-CN202110723916.X在审
发明人：钱诚;徐则中;游庆祥;刘冬;李春光;王甜 -专利权人：常州工学院
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标物表征点估计的视觉跟踪方法，其技术方案要点是：包括以下步骤：S1、首帧中指定目标框作为目标模板；S2、在下一帧中裁剪出目标搜索图像区域；S3、将目标模板与搜索图像区域输入孪生网络；S4、目标框估计模块输出预测目标框和前背景分类模块输出置信度图；S5、取具有最大置信度目标框作为最终目标框，并重复S2‑S5步骤；本发明根据表征点估计可形变卷积的偏移量参数，所提取的特征更具有针对性，更适合视觉跟踪任务要求。
一种基于目标表征点估计视觉跟踪方法

[发明专利]基于无锚点孪生网络的目标跟踪方法及装置-CN202110328250.8在审
发明人：钱诚;徐则中;游庆祥;赵宇航 -专利权人：常州工学院
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供一种基于无锚点孪生网络的目标跟踪方法及装置，本发明引入了目标框尺寸粗估计和尺寸估计残差相结合的目标尺寸估计方法，尤其在尺寸估计残差计算方面通过采集目标框中心和中心点附近的相关图作为残差估计的输入，并以形变卷积的方式计算残差热图，这种方式能够更为鲁棒地适应目标物非刚性运动的场合。
基于无锚点孪生网络目标跟踪方法装置

[发明专利]无锚点孪生网络角点生成的目标跟踪方法及装置-CN202010924697.7在审
发明人：钱诚;赵宇航;徐则中 -专利权人：常州工学院
申请日： 2020-09-05 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种无锚点孪生网络角点生成的目标跟踪方法及装置，其中，目标跟踪方法，包括：获取待目标跟踪训练视频帧，构建用于对训练集组进行训练的孪生网络，孪生网络中包括：第一残差神经网络、第二残差神经网络、特征融合网络、角点位置估计网络及角点位置误差估计网络；以训练集组中的目标模板图像和目标搜索区域图像作为输入、预先设定的对角点位置预测损失函数进行反向传播对构建的孪生网络进行训练，调整网络参数至该损失函数收敛完成对孪生网络的训练，根据训练好的孪生网络进行目标跟踪。其将孪生网络与角点生成结合在一起，避免了使用预置的锚点，减少了热图的输出数量，即降低了网络的参数数量，加快了跟踪算法的速度。
无锚点孪生网络生成目标跟踪方法装置

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