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[发明专利]一种基于脉冲神经网络的自组织映射聚类方法-CN202310784438.2在审
发明人： 莫凌飞;曹磊 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉冲神经网络的自组织映射聚类方法，以脉冲神经元为基本单元来构造时间自适应自组织映射TASOM算法模型；在TASOM算法模型中设置邻域范围，获胜的脉冲神经元根据周围脉冲神经元的距离远近来调整脉冲神经元之间的突触连接权重；在TASOM算法模型中设置抑制系数，在训练过程中，抑制系数随着训练步长的更新而更新，抑制强度随抑制系数的增大而增大，从而来影响脉冲神经元的脉冲发放；基于所述算法模型构建的全连接脉冲神经网络模型,在不同数据集训练后能够完成聚类以及分类任务。本发明为通过脉冲神经网络实现聚类提供了一种方法，使得以脉冲神经网络为基础的图像聚类效果更好。
一种基于脉冲神经网络组织映射方法

[发明专利]一种基于扩散条件生成算法的虚拟试衣图像修复方法-CN202310438279.0在审
发明人： 莫凌飞;王刚 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于扩散条件生成算法的虚拟试衣图像修复方法，属于深度学习图像修复领域，以改进后的Unet作为骨架网络，通过交叉注意力的融合方式引入虚拟试衣相关图片条件编码进行图像修复重建。根据虚拟试衣图像采集到的成对的图片，使用监督训练的方式不断迭代，得到适合修复模型的扩散步数和多头注意力的头数。最终在多个图像生成类指标，IS、SSIM、FID上都取得了最优的评测指数。这一方法在很多指标上都超过现有的基于深度学习实现的图像修复算法，并且改善了传统虚拟试衣的试穿效果。
一种基于扩散条件生成算法虚拟试衣图像修复方法

[外观设计]智能共享供电服务终端-CN202330138863.5有效
发明人：宋磊;张勐;周红;张阳;许娜;莫凌飞;赵珊珊;蒋慧慧;徐亮;张龙;陈天伟 -专利权人：芜湖市阳光电力维修工程有限责任公司湾沚区分公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： 14-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：智能共享供电服务终端。2.本外观设计产品的用途：用于供电和数据处理。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
智能共享供电服务终端

[发明专利]一种语义对齐的图像虚拟试衣方法-CN202310438278.6在审
发明人： 莫凌飞;陈盛乐 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种语义对齐的图像虚拟试衣方法，可以实现基于给定服饰的高质量虚拟试衣。所述的图像虚拟试衣方法为四阶段的模型：首先对人体图像和人体语义图进行预处理以去除手臂、服装信息；其次通过人体语义合成模块预测目标人体语义图；然后使用服装对齐模块对齐服装和人体；最后使用试衣合成模块得到最终的试衣图像。在服装对齐模块中，提出了区域限制策略限制服装变形的范围，减少服装过度扭曲的情况。在试衣合成模块中，使用了空间自适应归一化层替代普通的归一化层以固定人体语义图信息。所提出的虚拟试衣方法可以生成更加符合目人体布局的虚拟试衣图像，有助于提升真实场景下的虚拟试衣效果。
一种语义对齐图像虚拟试衣方法

[发明专利]一种加速度传感器数据的低算力特征提取和数据压缩方法-CN202211646883.4在审
发明人： 莫凌飞;王洲洋 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种加速度传感器数据的低算力特征提取和数据压缩方法。该方法包括三轴加速度传感器数据的特征提取算法，和针对提取后特征的数据压缩算法。加速度数据经过滑动窗口分割后，计算得到合加速度方向。根据事先定义的基方向，按就近原则，依次用基方向编号取代合加速度方向。对方向编码进行统计，得到单个滑动窗口内各基方向出现频数的直方图。短时间内合加速度方向分布比较集中，根据这种性质，将0值编码为值为0的单个bit，对于非0值，使用8个bit来表示，第1位作为标志位固定为1，后7位为相应频数的二进制数值。使用编码完成后的二进制串进行数据传输。应用本方法，可以节省特征提取和数据压缩过程的计算开销，降低设备整体功耗。
一种加速度传感器数据低算力特征提取数据压缩方法

[发明专利]一种新型电子界址点读写器终端设备-CN202211430407.9在审
发明人： 莫凌飞;吴义峰;王庆;何旭;蒋成超 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06K7/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种新型电子界址点读写器终端设备，包括读写器盒体，硬件电路、天线组和固定支架，所述硬件电路安装在盒体内部，包括PCB板和与所述PCB板电连接的控制器、存储器、电源管理模块、RTK模块、UWB测距模块、无线通信模块一、无线通信模块二、机器学习模块、输入输出模块。所述天线组安装在盒体的外部表面特定位置，RTK模块获取读写器的实时位置坐标信息，所述UWB测距模块获取读写器与目标电子界址点实时距离信息，所述机器学习模块中部署轻量型的深度学习模型，所述固定支架将读写器安装在无人机或地面机器人等载体上。本发明与电子界址点和云服务器协同工作，适用于对室外空域遮蔽区的高精度定位。
一种新型电子界址读写终端设备

[发明专利]一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法-CN202211008100.X在审
发明人： 莫凌飞;何旭;王庆;蒋成超;吴义峰 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于差分进化和多元牛顿迭代的最优位置估计算法，该算法包括差分进化算法、坐标变换和多元牛顿迭代算法，该算法采用无线测距技术和基站定位技术获取算法所需的待定位目标与基站的距离数据和基站的定位数据。首先，进行完备的定位误差模型机理建模。其次，利用差分进化算法初步估计待定位目标的位置初值。再者，利用坐标变换原点构建相对定位坐标系并进行坐标变换。最后，使用多元牛顿迭代算法配合坐标变换结果对待定位目标的位置进行精确估计。本发明所提出的最优位置估计算法可配合各种无线测距技术使用，能明显抑制待定位目标的位置估计误差，大幅度提高基于测距的相对定位精度。
一种基于进化多元牛顿最优位置估计算法

[发明专利]基于注意力机制和迁移学习的UWB测距误差补偿算法与设备-CN202211006273.8在审
发明人： 莫凌飞;何旭;王庆;蒋成超;吴义峰 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于注意力机制和迁移学习的UWB测距误差补偿算法，该算法包括卡尔曼滤波、神经网络模型、注意力机制和迁移学习算法，该算法采用能获取自身高精度位置坐标的UWB标签及UWB基站进行数据采集。首先在源域数据集上进行预训练，得到预训练权重，再在目标域数据集上加载预训练权重并进行训练，实现模型迁移，得到误差预测值，对UWB标签与UWB基站的距离误差进行补偿与消除。本发明可以有效进行UWB测距误差的消除，并适用于多种需要应用UWB进行无线测距的场景，有助于大幅度提升基于UWB的测距定位精度。
基于注意力机制迁移学习 uwb 测距误差补偿算法设备

[发明专利]一种图像超分辨生成网络的结构搜索方法-CN201911116480.7有效
发明人： 莫凌飞;管旭辰 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像超分辨生成网络的结构搜索方法，由网络结构控制器自动采样最优的生成器的网络结构，不再依赖专家手工设置，采样出的图像超分辨生成网络可以根据自身性能给网络结构控制器提供奖励信号，使得网络结构控制器不断更新自身参数，且高分辨生成图像可获得最优峰值信噪比和结构相似性；当所需进行超分辨操作的图像大小、特征发生改变时，重新通过网络结构控制器搜索得到当前特征形态图像下的最优图像超分辨生成网络。
一种图像分辨生成网络结构搜索方法

[发明专利]一种基于神经网络的物体位姿识别方法-CN202010847309.X有效
发明人：谷依田;莫凌飞 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的物体位姿识别方法，该方法包括步骤：用户预先根据物体放置在方桌或者圆桌上，在初始化界面上进行动态/静态识别模式的选择；摄像机拍摄图片并绘制出桌面坐标系；得到相对于空间坐标系的变换矩阵；然后运行YOLO6D神经网络，识别到桌面上放置的物品，并得到物品的边框，进而求出静态识别模式的角度或动态识别模式下与圆桌中心的距离，再实现识别结果的可视化，然后将物品坐标数据缓存，求出缓存的各个坐标的加权平均值，作为最终的识别结果，并将数据缓存；将缓存的数据写入文本文件中，保存结果，结束识别。该方法能够通过单张照片识别出桌面上的物品并估计物品的位置和朝向。
一种基于神经网络物体识别方法

[发明专利]基于电子界址点和空地协同机制的地籍调查系统与方法-CN202210859384.7在审
发明人： 莫凌飞;何旭;王庆;蒋成超;吴义峰 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06Q50/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于电子界址点和空地协同机制的地籍调查系统与方法，该系统包括电子界址点、电子控制点、土地调查机器人和土地调查服务器。指界人员现场在电子界址点内写入地籍信息并布设于每户居民地籍图顶点上用以指界，于待调查地区内适当布设控制点。土地调查机器人装载有专用阅读器设备且服从土地调查服务器的资源调度，利用空地协同机制和本发明所提供的流程实现地籍快速调查。土地调查服务器处理调查数据并以此构建完整的地籍图。本发明可实现居民地籍界址调查与勘测的智能化与自动化、大幅提高土地调查的作业效率、在降低技术操作的门槛的同时可获取准确的土地数据，适用于全国土地资源初次调查和大规模图解调查后的补充调查。
基于电子界址空地协同机制调查系统方法

[实用新型]一种新型翅标-CN202220488282.4有效
发明人：郭明荣;邓涛;莫凌飞 -专利权人：南京爱体智能科技有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： A01K35/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种新型翅标，由固定模块和信息存储发射模块组成，所述固定模块和信息存储发射模块之间采用插入式连接，所述固定模块包括标签带、固定扣、标签固定座和钉头，固定扣、标签固定座、钉头设置在标签带的两端，钉头与标签固定座连接，所述标签固定座的一侧设有插件，插件为“箭头状”结构，所述信息存储发射模块包括盒体和电子标签；本发明通过对固定模块和信息存储发射模块进行分体式设计，并进行插入式的连接，使得翅标一次使用结束后其信息存储发射模块可以再次进行使用，使得资源得到最大化利用，降低了使用成本。
一种新型

[发明专利]一种基于事件驱动的脉冲神经网络集群计算框架-CN202210333197.5在审
发明人： 莫凌飞;陶智涵 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于事件驱动的脉冲神经网络集群计算框架，包括：以事件驱动神经元为基本组成单元的集群结构；集群之间的突触连接层，内部具有神经元连接权重的矩阵；维护候选脉冲时序的优先级队列；负责分发脉冲的网络调度器。其中神经元集群在更新时进行批处理来避免重复计算，根据预筛选条件避免不必要的峰值计算。该框架基于事件驱动方法仿真，仿真精度不受时间步大小的限制，能够充分利用脉冲事件的时空稀疏性降低计算量。在事件驱动的更新步骤中复用衰减系数和预筛选进行加速，有效地降低了单次更新的计算量，从而提高了整体的仿真速度。
一种基于事件驱动脉冲神经网络集群计算框架

[发明专利]一种新型翅标-CN202210220079.3在审
发明人：郭明荣;邓涛;莫凌飞 -专利权人：南京爱体智能科技有限公司
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： A01K35/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型翅标，由固定模块和信息存储发射模块组成，所述固定模块和信息存储发射模块之间采用插入式连接，所述固定模块包括标签带、固定扣、标签固定座和钉头，固定扣、标签固定座、钉头设置在标签带的两端，钉头与标签固定座连接，所述标签固定座的一侧设有插件，插件为“箭头状”结构，所述信息存储发射模块包括盒体和电子标签；本发明通过对固定模块和信息存储发射模块进行分体式设计，并进行插入式的连接，使得翅标一次使用结束后其信息存储发射模块可以再次进行使用，使得资源得到最大化利用，降低了使用成本。
一种新型

[发明专利]一种基于麦克风阵列与双目摄像头的说话人定位与识别方法-CN201810473571.5有效
发明人： 莫凌飞;李英昊;厉叶 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于麦克风阵列与双目摄像头的说话人定位与识别方法，主要依托麦克风阵列和占用资源较少的TDOA方法进行说话人粗定位，之后再结合精度更高但是视野狭小的双目摄像头进行准确定位，在实现了精准的360°全方位声源定位的基础上大幅减少了软件开销，使得系统能够获得更高的刷新率，或者在空闲时间内执行其他任务；同时，本发明还利用了动态调整的加权平均方法来权衡声音和图像的识别结果使得最终系统输出的识别结果更为准确可靠。
一种基于麦克风阵列双目摄像头说话人定识别方法

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