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[发明专利]一种基于卷积神经网络的水果识别方法-CN202211452782.3在审
发明人： 李鲁群;陶霜霜;胡天乐;张慎文;许崇海 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开一种基于卷积神经网络的水果识别方法，包括如下步骤：S1：水果图像数据采集，通过摄像头和镜头完成水果图像数据采集；S2：图像处理，针对图像特点，完成图像预处理、图像分割、形态学处理以及连通区域特征分析的工作；S3：构建卷积神经网络模型，并通过卷积神经网络训练对图像处理的结果进行多尺度的特征提取；S4：在完成卷积神经网络训练后，将数据结果通过串口发送数据给芯片，芯片控制控制舵机使机械臂分拣水果；通过改进K均值水果分割算法，利用形态学处理和连通区域特征分析完成目标区域的选择定位，利用卷积神经网络特有的边隐式提取特征，同时对样本进行特征学习，实现水果品种识别分类，提高水果品种的准确识别率。
一种基于卷积神经网络水果识别方法

[发明专利]智能中药房系统-CN202211452781.9在审
发明人： 李鲁群;陶霜霜;胡天乐;张慎文;许崇海 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： B65G1/06 文献下载
摘要：本发明公开智能中药房系统，包括自动发药机、皮带输送机、竖向送药机构、计数组件和触摸屏控制器，安装在中药房内部，仅漏出取药防护门，从而通过触摸屏控制器控制对应的微型电机、皮带输送机、驱动电机工作，使得对应的微型电机带动螺旋弹簧旋转，将药剂盒推出网格储物架，落至皮带输送机上，并通过皮带输送机传送至第三镂空托架上，驱动电机工作时，就会带动四个链轮和链条旋转，从而带动第二镂空托架移动，使得第二镂空托架分别穿过第三镂空托架和第一镂空托架，并将第三镂空托架上的药剂盒运送至第一镂空托架上，从而方便患者或者家属取药，避免造成患者或者家属扭伤腰部，也避免患者或者家属直接接触医护人员，造成病毒感染。
智能中药房系统

[发明专利]一种基于改进YOLOv5目标检测的商品状态识别方法-CN202211354848.5在审
发明人： 李鲁群;许崇海;陶霜霜;张慎文;胡天乐 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5目标检测的商品状态识别方法包括：步骤S10：采集目标图像样本数据；步骤S20：对目标检测算法YOLOv5进行改进；步骤S30：在YOLOv5特征融合网络中添加一个新的特征提取层，改进损失函数；步骤S40：将通过Mosaic数据增强后的目标图样数据集送入YOLOv5网络中进行迭代训练；步骤S50：将目标图片送入至训练后得到的最佳模型中，检测目标类别及位置，最终得到识别结果。本发明通过通过设计跳转连接操作向深层网络传递清晰目标特征，引入卷积注意力机制模块，使得模型更加关注对识别有关的分类特征，解决了无效特征影响识别精度的问题，在相同的测试图像中可以更加准确地捕捉到目标的识别特征，并在不增加训练成本的前提下取得更好的识别效果。
一种基于改进 yolov5 目标检测商品状态识别方法

[发明专利]一种基于改进YOLOv5目标检测的无人商店控制方法及系统-CN202211354861.0在审
发明人： 李鲁群;许崇海;陶霜霜;张慎文;胡天乐 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G07G1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5目标检测的无人商店控制方法及系统，包括：步骤S10：匹配进入商店检测区的顾客的唯一编码；步骤S20:顾客在商店检测区域发生购买行为，提取交互行为中的有效行为数据回传到后台服务器；步骤S30：后台服务器根据顾客选定的商品开启智能寻物功能，自动匹配对应的商品；步骤S40：根据预设商品类型和重力感应结果，利用改进的YOLOv5目标检测算法识别有效行为数据中的目标商品进行汇总并自动扣款。本发明结合现代人工智能技术与相关软硬件设计并实现了一种多应用场景下的无人商品柜，可以实现商超无人化模式，具备较高的实际应用价值和商业价值。
一种基于改进 yolov5 目标检测无人商店控制方法系统

[发明专利]一种基于可视化的卷积神经网络的方法-CN202211136783.7在审
发明人：许崇海;李鲁群;陶霜霜;张慎文;胡天乐 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，且公开了一种基于可视化的卷积神经网络的方法，包括以下步骤：S1、首先通过预处理，将传统单一输出的卷积神经网络模型转换为拥有中间层输出的TensorSpace适配模型；S2、使用TensorSpace来对经过预处理的模型可视化，创建一个层对象堆栈，然后模型中根据设计顺序，插入不同的层对象。该基于可视化的卷积神经网络的方法，通过从理解和学习卷积神经网络的目的出发，设计一个轻量级卷积神经网络仿真实验，同时可视化实验整个过程具有高度的互动性和趣味性，利用训练好的神经网络模型，清楚高效的展示模型预测时从数据预处理到中间层数据渲染的整个过程、卷积神经网络的结构、卷积神经网络中数据流动和关联的过程。
一种基于可视化卷积神经网络方法

[发明专利]一种无线网络可视化云监测平台-CN202111035121.6在审
发明人： 李鲁群;李幸睿;常梦磊;罗述翔 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2021-09-05 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： H04W12/121 文献下载
摘要：本发明涉及监测平台技术领域，且公开了一种无线网络可视化云监测平台，包括系统硬件和系统软件，其中系统硬件包括树莓派、AirPcap、屏幕、AP定位器、AP定位服务器和AP定位模块；所述树莓派是尺寸仅有信用卡大小的一个小型电脑，其作为运行搭载平台；所述AirPcap作为适配器，AirPcap将捕获到的数据包传送至Wireshark平台，AirPcap主要功能是无线网络采集，通过屏幕控制采集的过程和展示采集的情况，利用树莓派将数据包通过MQTT协议传输到服务器；本发明中，使用AirPcap、树莓派和wireshark实现了无线网络数据包的采集；使用scapy对采集数据包进行初步的处理和分析；使用MQTT协议实现树莓派、手机端、云服务器的通信；根据数据包中解析的IP地址和百度API实现收发城市定位。
一种无线网络可视化监测平台

[发明专利]一种基于DDAE-CATBOOST的DDoS攻击流量分类方法-CN202111035122.0在审
发明人： 李鲁群;李幸睿;常梦磊;罗述翔 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2021-09-05 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及DDoS攻击流量检测技术领域，且公开了一种基于DDAE‑CATBOOST的DDoS攻击流量分类方法，包括DDAE‑CATBOOST模型，所述DDAE‑CATBOOST模型分为两个部分，分别是基于深度去噪自编码的DDoS特征降维算法和基于贝叶斯优化的CatBoost的DDoS流量分类方法，通过选择使用改进的自动编码器网络对特征进行降维，并重新生成新的特征样本集；通过DDAE‑CATBOOST可以实现自动从数据集中提取特征，并将攻击流量区分为正常流量、DDoS反射基攻击和DDoS探索基攻击，相较于现有技术，DDAE‑CATBOOST利用多达20个特征维度对攻击类别进行分析，并对DDoS的十余种攻击类别按照攻击方式进行区分，更方便管理人员采取针对性的防御措施，并且通过对比实验表明，DDAE‑CATBOOST能够有效地对DDoS攻击流量进行分类，且准确率较高，使用简单。
一种基于 ddae catboost ddos 攻击流量分类方法

[发明专利]一种基于聚类算法的物流网点的选取方法-CN201610905547.5在审
发明人： 李鲁群;姜鹏;林晓 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2016-10-18 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于聚类算法的物流网点的选取方法，首先选取需要分析的各个节点，通过计算各个节点之间欧式距离，对多组欧式距离进行比较分析找到某片区域的聚类中心，也就是物流网点的待定点，最后使用聚类算法多次迭代最终确定最合理的物流网点。本发明的优点通过使用简单的基于欧式距离的聚类算法来找到最佳选取网点，此算法实现简单、操作容易；通过更加合理的方法选取更加合适的网点，降低运输成本，为客户提供更优质的服务；现有的在选取物流网点时针对范围较小、有一定的局限性、存在较多的主观性和随机性。此方法不同于现有的物流网点的选取方式，其适用范围较广、有较小的局限性，更加客观合理选取物流网点。
一种基于算法物流网点选取方法

[发明专利]一种社交网络环境中的用户间推荐信任度计算方法-CN201210442457.9有效
发明人：张波;李鲁群;李美子 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2012-11-07 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种社交网络环境中的用户间推荐信任度计算方法，首先，依据社交网络中被推荐用户与其他用户之间的直接交互历史评价情况，计算上述两个用户之间的直接信赖度；接着，依据被推荐用户在社交网络中所获得的来自其它用户的评价情况，综合计算得到该用户的客观信誉度；然后，依据社交网络中的推荐路径、直接信赖度以及客观信誉度，计算得到用户进行推荐所得到的推荐信任度。采用本发明的用户间推荐信任度计算方法能够使社交网络用户获得对于陌生来源推荐可信度自动识别的能力，实现一种社交网络环境中的用户间推荐信任度计算，结合用户之间的主观信赖、客观信誉，以及推荐路径组成情况等因素，实现推荐信任度计算。
一种社交网络环境中的用户推荐信任计算方法

[发明专利]一种语义网中基于本体的信息可信任度评估方法-CN201210359575.3在审
发明人：张波;李鲁群;李美子 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2012-09-24 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种语义网中基于本体的信息可信任度评估方法，首先信任本体接收语义网中的信息后进行对比匹配，获得基于本体的信息内容信任度；然后计算信任本体与相邻结点之间的结点信任度；最后依据语义网中信息传递路径采用加权平均法获得信任本体的信息综合信任度。本发明将语义网中信息的信任度计算分为：传播信息的信息内容信任度计算和传播结点的结点信任度计算两个方面，进一步在这两种信任度计算基础上，综合评估并最终得到信息语义的综合信任度。
一种语义基于本体信息可信任评估方法

[发明专利]物流信息实时采集与跟踪系统-CN200510024280.0无效
发明人：王东;王赓;朱卫平;殷海波;李鲁群 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2005-03-10 - 公布日： 2005-09-07 - 主分类号： G06F17/60 文献下载
摘要：一种物流信息实时采集与跟踪系统，由移动采集子站和中心服务站组成，移动采集子站通过数字移动通讯网络与中心服务站相连接，移动采集子站移动布置，分布在各个物流作业现场，负责对具体的物流信息进行采集并发送给中心服务站，中心服务站处于数据中心，负责对移动采集子站中的数据进行获取、处理和管理，并负责与用户的交互。本发明结构简单，适应性强，价格多样。可以满足物流信息化的应用需求，解决了在实际的各种物流活动中使用方便，快捷的方式对多种物流信息的实时采集与跟踪。
物流信息实时采集跟踪系统

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