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[发明专利]一种基于Fire-MCANet的火焰检测方法-CN202310591659.8在审
发明人： 严云洋;祝巧巧;冷志超;王盘龙;叶翔;董可;肖绍章;徐祥 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Fire‑MCANet的火焰检测方法，此方法可适用于各种环境下的火焰检测问题，该检测算法主要是基于数据增强处理之后的图片，增加了CA注意力机制并结合了MCA模块和MCA Block模块创造的新的MCANet网络模型。首先对收集到的图片数据进行数据清洗，将清洗后的所有图片先进行数据增强，然后将通过数据增强后的火焰图像导入Fire‑MCANet模型进行训练，得到目标模型来实现火焰检测。本发明方法可以有效的判断当前图像是否存在火焰并进行精确度预测，提高火焰检测的精度，并增加了深度学习网络在检测中的使用价值。
一种基于 fire mcanet 火焰检测方法

[发明专利]一种基于MPGD-YOLO网络的火焰检测方法-CN202310591700.1在审
发明人： 严云洋;冷志超;祝巧巧;董可;王盘龙;叶翔;肖绍章;顾家铭 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MPGD‑YOLO网络的火焰检测方法，适用于在复杂环境下进行快速准确的火焰检测，主要包括：将待测数据集进行数据增强，放入目标模型中，获取预测结果图像；预测结果图像包括识别的火焰数量和区域大小；目标模型是通过将训练集数据放入到MPGD‑YOLO网络模型进行带Swin Transformer V2辅助头训练得到的；训练集包括了复杂型火焰图像以及相对应的先验框；MPGD‑YOLO网络模型是从速度、小目标和精度角度出发，分别在输入层之后加入P‑GAM模块，骨干中载入MbO结构，颈部网络改为SPPCSPC‑group，头部网络加入DWMPG结构。本发明能够提高火焰检测在复杂环境下的精确度和速度。
一种基于 mpgd yolo 网络火焰检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的用户文献阅读兴趣分析方法-CN201710627545.9有效
发明人：朱全银;唐海波;严云洋;李翔;胡荣林;瞿学新;邵武杰;许康;赵阳;钱凯;高阳 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的用户文献阅读兴趣挖掘方法，其中，采用了一种基于深度学习的用户阅读兴趣挖掘方法，收集用户历史文献浏览日志，计算用户浏览每篇文献的时长与最后一次阅读文献的时刻距离当前标准时刻的时长距离来对每篇文献赋予不同的权值，其次，通过基于深度学习的词向量模型对用户历史浏览过的文献标题的分词结果进行拓展。本发明用于挖掘用户潜在的阅读兴趣，提高文档推荐的准确率，提高用户信息检索的效率。
一种基于深度学习用户文献阅读兴趣分析方法

[发明专利]一种基于OpenCV的建筑图纸标签信息检测方法-CN201810680048.X有效
发明人：朱全银;刘涛;严云洋;高尚兵;冯万利;潘舒新;许康 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于OpenCV的建筑图纸标签信息检测方法，本发明通过对OpenCV提供的部分算法的进行优化与组合，结合OCR文字识别，有效的提取了建筑图纸中的标签信息。首先对pdf格式的建筑图纸文件转换为OpenCV支持的png格式，接着进行灰度化、二值化和Canny边缘检测，然后通过膨胀，形成图像上的连通域，并根据轮廓特征确定标签区域，最后使用OCR进行标签信息识别。本发明方法有效的实现了建筑图纸中标签区域的信息检测，实现了建筑图纸的预审查工作，并提高了建设图纸的审查效率。
一种基于 opencv 建筑图纸标签信息检测方法

[发明专利]一种基于Faster-RCNN模型的建筑构件提取方法-CN201810677252.6有效
发明人：朱全银;许康;宗慧;冯万利;周泓;李翔;严云洋;高尚兵 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Faster‑RCNN模型的建筑构件提取方法，首先，对建筑工程图纸图像进行二值化、分割等预处理，从而得到图像块数据集；然后，通过LabelImg工具对该数据集中的建筑构件进行标注，采用Faster‑RCNN训练得到建筑构件识别模型，并将模型在图纸中提取的建筑构件信息以结构化的形式存储。本发明方法有效的提取手工建筑工程图纸中建筑构件信息，使得手工建筑工程图纸利用率提高，并增加了手工建筑工程图纸的使用价值。
一种基于 faster rcnn 模型建筑构件提取方法

[发明专利]一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法-CN201810135027.X有效
发明人：朱全银;赵阳;胡荣林;李翔;严云洋;冯万利;周泓;王啸;瞿学新;潘舒新 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：发明公开了一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法，本发明将用户评分数据和用户人口统计学数据结合，经过归一化处理，再利用自编码机提取用户特征数据，接着使用K‑means++聚类方法对用户聚类，当用户有推荐需求时，将待推荐用户的评分数据和人口统计学数据结合，归一化处理后再利用自编码机提取待推荐用户特征，再使用K‑means++聚类方法对待推荐用户分类，最后使用最适合该类别的推荐方法对用户进行推荐。本发明弥补了现有推荐方法在稀疏矩阵上表现不佳的状况，有效的提高了推荐的准确性。
一种基于编码混合推荐方法

[发明专利]一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法-CN201710796425.1有效
发明人：朱全银;严云洋;胡荣林;李翔;瞿学新;唐海波;赵阳;高阳;钱凯 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F40/253 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法，步骤为：首先以文本分词、过滤停用词以及2‑Gram方法对文本训练集预处理，其次，通过改进的互信息方法对预处理后的文本训练集计算特征值，按特征值降序排列选取前m个词，从而得到初始的文本特征集，采用FP‑Growth计算预处理后的文本训练集中词的关联规则，并以关联规则去除初始文本特征集中冗余的特征，最后，结合关联规则和One‑hot方法对每个文本向量化表示。本发明避免了文本特征间的冗余及互信息方法缺点对提取文本特征的影响。
一种基于互信关联规则文本特征提取方法

[发明专利]基于BDCH-DBSCAN的出租车载客热点识别方法-CN201810130946.8有效
发明人：高尚兵;黄子赫;李木子;陈超;李胜东;周君;严云洋;陈晓兵;潘登峰;龚野 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BDCH‑DBSCAN的出租车载客热点识别方法，首先提供大量出租车GPS数据轨迹，从中剔除干扰数据；提取GPS数据轨迹中的上车数据点和下车数据点；对提取的数据点进行多线程分块聚类，并采用DBSCAN算法分离出核心点，并获取核心点的邻居节点集，对核心点进行扩展簇操作，扩展簇指对核心点的邻居点进行类簇划分，并将大于最小簇点数的邻居核心点及其领域添加进簇中；根据两点之间的曲面距离找出扫描半径内的邻居节点，找出每个簇中的最大密度点，作为簇心，并对簇心集合再次循环聚类直至集合数量、精度满足要求。本发明可以适应大规模数据、便于识别类簇中心、多线程聚类速度快、精确度高。
基于 bdch dbscan 出租车载客热点识别方法

[发明专利]一种基于皮尔逊相似度和FP-Growth的图审专家推荐方法-CN201710034169.2有效
发明人：冯万利;朱全银;于柿民;庄军;严云洋;李翔;周泓;瞿学新;唐海波;潘舒新;邵武杰;杨茂灿 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于皮尔逊相似度和FP‑Growth的图审专家推荐方法，首先对综合项目记录集中的项目属性进行预处理，采用皮尔逊相似度方法并抽取与待审查项目规模最接近的十个项目的审查专家，根据待审查的综合项目的分支项目和图审专家研究方向，对抽取出的专家进行组合，再使用FP‑Growth方法对历史项目审查专家集处理，得到图审专家组合频繁项集，利用组合频繁项集计算每种专家组合集的支持度，最终支持度最大即契合度最高的专家组合集即为参与待审查项目的专家集。本发明方法有效的推荐了一种契合度最高的图审专家组合，使得专家协同审查效率提高，并增加了历史项目审查专家集数据的使用价值。
一种基于皮尔逊相似 fp growth 专家推荐方法

[发明专利]一种身份认证系统的智能终端IC卡授权与管理方法-CN201710177125.5有效
发明人：冯万利;严云洋;杨茂灿;朱全银;唐海波;庄军;邱军林;邵鹤帅;周泓;唐洁方 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-03-23 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： G06K7/10 文献下载
摘要：本发明公开一种身份认证系统的智能终端IC卡授权与管理方法，首先初始化IC卡授权与管理系统的用户账户信息、所有用户角色信息、每个用户所拥有的角色信息和每种用户角色可执行的基本操作；然后根据智能终端上登录用户所拥有的用户角色列出可执行的所有操作，并根据用户选择的将执行的操作列出所需输入的信息；接着智能终端对用户的输入信息采用基于身份的自适应复合加密算法进行加密，并将加密后的数据信息上传至服务器执行相应操作；最后服务器将执行结果返回给智能终端，智能终端对返回的数据信息进行解密处理并将结果呈现给用户。发明方法适合于计算能力有限的智能终端，解决了现有手持发卡设备成本高、效率低下的问题，具有很高的实用价值。
一种身份认证系统智能终端 ic 授权管理方法

[发明专利]基于稀疏取样灰度分布和梯度分布特征的车标识别方法-CN201710368090.3有效
发明人：高尚兵;周斌斌;周君;王亮亮;张正伟;严云洋;王洪阳;朱松杰;张海艳;李木子;郝大景 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-05-23 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏取样灰度分布和梯度分布特征的车标识别方法，包括：在车牌上方选取一个区域，作为车标识别的感兴趣区域；采用随机均匀稀疏采样方法对样本图像进行采样，并将所有的采样点随机配对，划分成邻近点对集和非邻近点对集，对两类不同的点对集采用不同的方法进行特征提取，建立特征库；设定一可缩放的窗口，在待测的感兴趣区域内进行扫描，对当前窗口位置上，窗口大小的图像进行特征提取，并与准备好的特征库进行对比，最终确定车标类型。与现有技术相比，本发明方法将定位和识别有机的结合在一起，降低了中间过程的误差，提高了识别率，对于噪声大、质量差、像素低的图片也有较高的识别率。
车标识别感兴趣区域灰度分布特征提取梯度分布识别率特征库取样稀疏窗口位置稀疏采样样本图像中间过程采样点非邻近可缩放邻近点质量差采样车标像素配对车牌噪声扫描图像图片

[发明专利]一种基于K-means和LDA双向验证的网络行为习惯聚类方法-CN201610565749.X有效
发明人：朱全银;辛诚;李翔;许康;潘舒新;孙青怡;周泓;严云洋;胡荣林;冯万利;王留洋;王海云;袁媛;唐海波 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2016-07-19 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K‑means和LDA的双向验证的网络行为习惯聚类方法，本发明利用人员上网记录中的网页属性、关键词和频数，结合K‑means算法、LDA文档主题提取模型和退火算法，先对全体人员‑标签‑频率集、人员浏览记录‑人员‑关键词集进行K‑means算法聚类和LDA文档主题提取模型生成，存储计算中间结果，之后使用退火算法将K‑means和LDA进行双向验证，计算全局最佳主题‑分类标签序列，以此为依据优化网络行为习惯聚类的结果，K‑means和LDA双向验证提高了对人员‑分类标签的敏感度，退火算法能够提高优化聚类结果的效率，进而提高聚类准确性。
一种基于 means lda 双向验证网络行为习惯方法

[发明专利]一种基于Bagging和离群点的分类结果置信度的度量方法-CN201710054802.4在审
发明人： 严云洋;瞿学新;朱全银;于柿民;赵阳;唐海波;潘舒新 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2017-01-24 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Bagging和离群点的分类结果置信度的度量方法，首先采用Logistic回归、支持向量机和朴素贝叶斯中的一个作为基分类器对待度量置信度数据进行分类，计算在不同分类中的分类概率得到待度量置信度数据的分类结果集和分类概率集，通过分类结果集得到待度量置信度数据的分类结果；在分类概率集中，将每个分类作为空间中一个点，以分类结果对应分类概率集中的点作为离群点，余下分类对应分类概率集中的点为一个簇，最后使用欧式距离比较簇内每个点到簇质心的距离和到离群点的距离，若满足簇内所有点到簇质心的距离小于到离群点的距离，则该分类结果为可信，反之则为不可信。本发明避免了模型再学习时因采用了不可信的分类结果对训练模型的影响。
一种基于 bagging 离群分类结果置信度量方法

[发明专利]一种基于文本分类和图像深度挖掘的科技情报获取与推送方法-CN201410260379.X有效
发明人：朱全银;严云洋;李翔;张永军;陈孚;尹永华;孙佩佩;黄丽民;费飞;周泓 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2014-06-13 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本分类和图像深度挖掘的科技情报获取与推送方法，其特征在于根据用户的定制，获取用户关注的科技领域的关键词，利用Python语言编写网络爬虫，通过HTTP协议获取网页中与用户关注的科技领域的关键词相关的论文、新闻、专利，利用支持向量机分类算法在Weka平台上对获取的网页科技情报内容进行分类，并使用分割线算法对科技情报内容文档中图像的信息进行提取并保存，最终通过微信公众号对获取的科技情报内容数据进行推送。
一种基于文本分类图像深度挖掘科技情报获取推送方法

[发明专利]一种基于K-means聚类多权重自适应的学生学习行为分析方法-CN201610222553.0在审
发明人：朱全银;沈恩强;钱亚平;周泓;魏然;唐洁方;肖绍章;唐娥;严云洋;李翔;胡荣林;王留洋;王斌 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2016-04-12 - 公布日： 2016-08-31 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于K‑means聚类多权重自适应的学生学习行为分析方法，本发明利用学生平时早操、课堂、晚自习、晚宿舍考勤出勤数据，采用一种多权重自适应的加权算法对学生进行K‑means聚类，将具有不同学习行为的学生聚为一类，并结合学生的平均成绩分析不同的学习行为与学习成绩之间的关系；本发明提出的学生行为分析方法可应用于高校学生学习行为习惯的分析，针对不同学习行为的学生，实施不同的管理办法。
一种基于 means 聚类多权重自适应学生学习行为分析方法

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