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[发明专利]一种基于北斗RTK和UWB的坐标转换方法及系统-CN202310739983.X在审
发明人：陈俊;孟伟强;陈芳;姜乃祺;石浩铭;李少良 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01S19/48 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于北斗RTK和UWB的坐标转换方法及系统。包括：采用四基站一标签的定位系统模式，在室内布置四个UWB基站，形成矩形。在室内外交界处，即矩形任一边上选取参考点Q，在室外设置两个参考点S1、S2，和Q点形成等腰三角形。室外两个参考点绝对坐标通过北斗定位测得，两个参考点距离Q的绝对距离也可测得，并测得在北斗坐标系下Q点的绝对坐标。同样的，在矩形的另外三个边选取参考点，得到参考点在北斗坐标系下的绝对坐标。因此，通过两两参考点测出每个基站在北斗坐标系下的绝对坐标。在进行室内定位时，将北斗坐标系下基站的绝对坐标与UWB坐标系下测得的位置坐标联立即可完成坐标转换的目的，并且能够完成室内外无缝定位，提高定位精度。
一种基于北斗 rtk uwb 坐标转换方法系统

[发明专利]一种基于多源数据与深度学习的海洋赤潮预测方法-CN202310739974.0在审
发明人：陈俊;陈芳;孟伟强;姜乃祺;石浩铭;易天儒 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多源数据与深度学习的海洋赤潮预测方法。一方面将遥感数据、水质浮标监测数据、气象数据和人工检测数据结合，另一方面采用基于CNN‑LSTM的深度学习方法利用时间序列的多特征因子进行赤潮预测。该过程包括：a.数据集的构建、对环境因子数据的整合和预处理；b.采用皮尔逊系数分析环境因子和赤潮发生的相关性，并利用复相关系数分析多环境因子组合与赤潮发生的相关性；c.构建CNN‑LSTM预测模型，对训练好的CNN‑LSTM预测模型进行参数优化调整；d.利用不同组合的多环境因子对模型进行测试，并进行性能评估。该方法结合遥感图像数据和水质检测数据，增加数据数量、提高数据集复杂度的同时提高对赤潮预报的准确度。
一种基于数据深度学习海洋赤潮预测方法

[发明专利]一种基于改进的轻量型YOLOv7的密集行人检测系统-CN202310505340.9在审
发明人：陈俊;姜乃祺;石浩铭;孟伟强;陈芳;易才键;王师玮 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的轻量型YOLOv7的密集行人检测系统，包括步骤：采集不同场景下的行人图像；对采集的行人图像，根据类别和位置信息进行标注；对行人图像进行数据增强，形成可供检测模型训练的数据图像；构建改进的轻量型YOLOv7，在基于原始的YOLOv7的基础上对模型进行改进，实现轻量化设计，并对改进的检测模型进行轻量化处理；将轻量化处理后的YOLOv7部署到嵌入式终端，与QT搭建的上位机构成完整的密集行人检测系统。应用本技术方案不仅可以实现日常生活的行人检测功能，同时可以实现对密集人群的行人检测。
一种基于改进轻量型 yolov7 密集行人检测系统

[实用新型]基于温度自补偿多量程的光功率计-CN202320903484.5有效
发明人：陈端云;苏素燕;林树;王林芳;石浩铭;陈俊;孟伟强;石明星;陈少昕;吴晓勤;姜乃祺;陈芳 -专利权人：国网福建省电力有限公司厦门供电公司;国网福建省电力有限公司;福州大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G01J1/42 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种基于温度自补偿多量程的光功率计，包括信号接收模块、信号处理模块、温度检测模块、按键模块、显示模块、串口模块和主控芯片；所述主控芯片与信号处理模块、温度检测模块、按键模块、显示模块、和串口模块、上位机分别连接；所述信号接收模块输入端与光纤连接，输出端与信号处理模块连接；所述信号接收模块接收光纤输入的光信号，并将光信号转换为电信号输入至信号处理模块；所述信号处理模块用于接收所述信号接收模块发送的电信号，根据所述电信号经过计算得到的光功率值传输至主控芯片。本实用新型旨在实现高精度的光功率检测。
基于温度补偿多量功率

[发明专利]一种基于改进的YOLOX的食品中常见菌菌落分类和鉴别方法-CN202310505473.6在审
发明人：陈俊;姜乃祺;孙方宁;石浩铭;孟伟强;陈芳;易才键;王师玮 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进的YOLOX的食品中常见菌菌落分类和鉴别方法，包括以下步骤：步骤S1：采集食品中常见微生物菌落图像；步骤S2：对步骤S1采集的食品中常见微生物菌落图像进行标注；步骤S3：对步骤S1采集的菌落图像进行数据增强；步骤S4：构建改进的YOLOX目标检测模型；步骤S5：将步骤S4改进的YOLOX目标检测模型进行模型轻量化处理；步骤S6：将步骤S5的轻量化处理后的模型部署至终端设备中；步骤S7：通过步骤S6构建的菌落鉴别系统，检测图片内的菌落特征，并输出检测结果。应用本技术方案可有效提高食品检测实验室菌种类型鉴别的工作效率。
一种基于改进 yolox 食品常见菌落分类鉴别方法

[发明专利]一种光缆线路故障智能定位方法-CN202310505665.7在审
发明人：陈俊;石浩铭;姜乃祺;孟伟强;陈芳;易才键;王师玮 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04B10/079 文献下载
摘要：本发明提供了一种光缆线路故障智能定位方法，包括：OTDR模块、光功率计模块、电源模块、主控模块、显示模块、存储模块、通信模块、分光器、光开关和光放大器。检测单元包括光开关、OTDR和光放大器，选用1x32规格的光开关可以达到一套设备检测多条光纤的效果，通过光功率计模块轮巡的方式检测工作光纤、备用光纤，在发现有光纤光功率值低于预设值时，及时调用OTDR测量对应光纤断裂点，并将测得的断裂点即使上传上位机告警，应用本技术方案可有力保障通信光缆系统的稳定运行和即使修复。
一种光缆线路故障智能定位方法

[发明专利]一种基于U-Net改进的医学图像分割方法-CN202310199511.X在审
发明人：陈俊;王师玮;易才键;姜乃祺;孟伟强;陈芳;石浩铭 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-03-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于U‑Net改进的医学图像分割方法，包括如下步骤：步骤A1:建立医学图像分割数据集；步骤A2:扩充数据集并进行预处理；步骤A3:搭建基于U‑Net改进的医学图像分割模型OA‑UNet；步骤A4:训练基于U‑Net改进的医学图像分割模型OA‑UNet；步骤A5:使用训练好的OA‑UNet模型对新输入的医学图像进行分割。应用本技术方案可实现有效地提取医学图像中的病理特征，实现对病理区域的自动分割，分割精度高。
一种基于 net 改进医学图像分割方法

[发明专利]一种基于改进MobileNetV2的垃圾图像分类方法-CN202310199512.4在审
发明人：陈俊;易才键;王师玮;姜乃祺;孟伟强;陈芳;石浩铭 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-03-04 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进MobileNetV2的垃圾图像分类方法，包括如下步骤：步骤A1:建立垃圾分类数据集；步骤A2:利用数据增强技术扩充数据集；步骤A3:搭建垃圾图像分类模型WIC‑MobileNetV2；步骤A4:将数据集经过预处理后送入WIC‑MobileNetV2模型中进行训练；步骤A5:使用训练好的WIC‑MobileNetV2模型对新的垃圾图像进行分类。应用本技术方案可实现有效辅助垃圾分类，提高垃圾分类效率。
一种基于改进 mobilenetv2 垃圾图像分类方法

[发明专利]基于5G及北斗的室内外融合定位方法-CN202211245769.0在审
发明人：刘永清;陈端云;苏素燕;林树;黄琦斌;陈俊;陈芳;徐伟;王林芳;梅寒雪;吕喆晔;孟伟强;姜乃祺 -专利权人：国网福建省电力有限公司厦门供电公司;国网福建省电力有限公司;福州大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于5G及北斗的室内外融合定位方法，包括以下步骤：步骤S1:基于北斗的站间精准同步的卫星定位算法，对信号移动台进行室外定位；步骤S2:基于5G的指纹定位算法，对信号移动台进行室内定位；步骤S3:基于室内定位和室外定位，通过融合算法，对室内定位位置进行最优估计；步骤S4:将融合结果上报给定位服务平台进行数据校正。本发明在保证定位系统稳定性的同时，进一步提高定位的精度。
基于北斗内外融合定位方法

[发明专利]基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知方法-CN202211245873.X在审
发明人：林树;苏素燕;石明星;陈俊;姜乃祺;陈端云;陈少昕;徐伟;黄丽芬;吴晓勤;黄琦斌;陈金旺;陈芳 -专利权人：国网福建省电力有限公司厦门供电公司;国网福建省电力有限公司;福州大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于MobileNetV3网络的定位终端场景感知方法，4包括以下步骤：步骤S1:获取各工作场景中的指纹数据，构建指纹数据库；步骤S2:对指纹数据库中的指纹数据进行数据降维和场景标注，得到处理后的指纹数据；步骤S3:构建改进的MobileNetV3网络模型，并基于处理后的指纹数据进行训练，获得训练后的模型。步骤S4:对已经训练好的网络模型进行模型剪枝、量化和知识蒸馏，得到最优的模型；步骤S5:基于最优的模型对采集到的指纹数据进行场景感知，实现场景分类。本发明在保证复杂场景感知精度的同时，实现场景感知的低功耗和高效率。
基于 mobilenetv3 网络定位终端场景感知方法

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