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[实用新型]一种柔性上料智能分拣装置-CN202321032463.7有效
发明人： 韩越兴;何敬德;孙福俊 -专利权人：苏州奥特维创智能科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： B65G47/248 文献下载
摘要：本实用新型涉及供料系统技术领域，具体涉及一种柔性上料智能分拣装置，包括操作机架、柔性供料机构、安置在支架上并位于柔性供料机构上方的视觉定位机构以及用以夹取零件的机械臂搬运机构，视觉定位机构与支架活动连接，视觉定位机构包括光源单元、与支架活动连接的安装座以及安置在安装座内的摄像机，安装座与支架活动连接，在现有技术的基础上，改进设备的结构，对其进行视觉定位的视觉定位机构进行改进，利用安装座与支架之间的活动连接，使得安装座能进行高度调节，从而满足对于安装在安装座上的摄像机与柔性供料机构之间的间距调整需求，避免间距过大影响识别精确性的问题。
一种柔性智能分拣装置

[发明专利]基于动态自我保护和自我隔离疲劳的流行病传播控制方法-CN202310503501.0在审
发明人：王冰;洪潇;韩越兴 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态自我保护和自我隔离疲劳的流行病传播控制方法，包括以下步骤：根据均场近似理论，构建具有动态自我保护和自我隔离疲劳的易感S‑暴露E‑感染I‑隔离Q‑恢复R传播模型；在活跃度驱动的多层时序网络框架下，推导传播模型在联合行为响应下的流行病阈值；基于传播模型实施动态自我保护和自我隔离疲劳行为响应下流行病传播的动力学过程。与现有技术相比，本发明在多层时序网络上综合考虑动态自我保护和自我隔离疲劳行为响应对流行病传播的影响，通过均场近似理论系统地构建动力学方程，并推导联合行为响应下的流行病阈值，为有效抑制突发流行病传播提供理论指导，对流行病的传播控制更为可靠。
基于动态自我保护隔离疲劳流行病传播控制方法

[发明专利]基于地点影响力下个体空间移动的流行病传播预测方法-CN202310524230.7在审
发明人：王冰;张克波;韩越兴 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于地点影响力下个体空间移动的流行病传播预测方法，包括如下步骤：获取仿真参数，基于所述仿真参数构建二维晶格网络模型，初始化模型中多个个体的位置和感染状态；基于各个城市的城市规模和城市资源分布计算各个城市的城市综合影响力，基于所述城市综合影响力计算个体在晶格间移动的概率；在当前时间步，基于所述个体在晶格间移动的概率更新当前时刻个体的位置，基于个体所在城市的感染率和恢复率更新个体的感染状态，重复本步骤直至满足预设的终止条件。与现有技术相比，本发明具有预测准确性高、应用范围广等优点。
基于地点影响力个体空间移动流行病传播预测方法

[发明专利]基于少量样本划线标注的弱监督神经网络的图像分割方法-CN202310157735.4在审
发明人： 韩越兴;李睿祺;钱权;王冰 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于少量样本划线标注的弱监督神经网络的图像分割方法，所提出的弱监督神经网络包括相互连接的主分支和辅助分支两个子网络，主分支网络用以提取输入图像的图像特征，输出图像分割结果，辅助分支网络用以对提取的图像特征依次进行特征嵌入和距离度量，生成伪标注图，所述伪标注图用以监督主分支网络的图像分割结果，优化网络参数，以获取更准确的分割结果。本发明可以对少量图像样本采用划线标注方式，对部分像素进行标注，在此基础上利用所提出的弱监督神经网络实现小样本场景下复杂纹理图像的准确分割。
基于少量样本划线标注监督神经网络图像分割方法

[发明专利]基于机器学习的交互式图像分割方法-CN202110186749.X有效
发明人： 韩越兴;杨珅;王冰 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-02-10 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的交互式图像分割方法。本方法实现小样本环境下复杂图像的分割，首先是训练模块，通过定义输入样本的类别数，然后使用一到两张样本训练，反复提取样本各类别区域的部分放入机器学习模型中进行训练，针对错误分类的像素，人工干预赋予正确的标签，模型收集反馈信息并对结果修正，重复此过程直到结果基本正确，并生成该类型图像分割的模型；然后是分割模块，使用生成的分割模型对同类型的图片批量分割，如果分类错误可重新训练；此发明通过人机交互过程，引入了专家领域知识，使结果具有较高的可信度，可以解决小样本环境下复杂纹理图像分割问题，能够节省大量的时间成本和人力成本。
基于机器学习交互式图像分割方法

[发明专利]时序网络上基于检测和接触追踪的流行病干预方法-CN202110532703.9有效
发明人：王冰;洪潇;韩越兴;李卫民 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种时序网络上基于检测和接触追踪的流行病干预方法，该方法包括：首先，根据平均场理论构建基于检测和接触追踪的易感‑潜伏‑感染‑恢复‑死亡‑住院(SEIRDH)模型；其次，建立时序网络的演化规则；接着，根据时序网络的演化规则，模拟流行病传播的动态演化过程；然后，统计稳态时网络中恢复节点和死亡节点比例；最后，在检测、接触追踪以及隔离措施下，理论推导出流行病传播的临界阈值λc。本发明在时序网络上考虑检测和接触追踪等干预措施，通过平均场理论推导出基于检测和接触追踪的SEIRDH模型的动力学方程并理论求解了其临界阈值λc，可为应对Covid‑19或未来爆发的其它突发流行病提供指导。
时序网络基于检测接触追踪流行病干预方法

[发明专利]多源异质社会影响下信息—流行病耦合演化分析方法-CN202211635308.4在审
发明人：王冰;洪潇;韩越兴 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源异质社会影响下信息—流行病耦合演化分析方法。首先，构建多源异质社会影响下的无意识U‑意识A‑无意识U—易感S‑感染I‑易感S模型；然后，根据微马尔可夫链方法，理论推导无意识U‑意识A‑无意识U—易感S‑感染I‑易感S模型在不同情形下的流行病阈值βc；最后，在多层时序网络框架下，实施多源异质社会影响下信息—流行病耦合演化过程。本发明在活跃度驱动的多层时序网络中考虑社会影响的多源性和异质性对信息—流行病耦合演化过程的影响，通过微马尔可夫链方法推导出信息—流行病耦合动力学方程，并理论求解了不同情形下流行病传播的临界阈值βc，可为制定有效抑制流行病传播的干预措施提供可供参考的理论指导。
多源异质社会影响信息流行病耦合演化分析方法

[发明专利]一种基于深度学习的钢铁微观组织结构识别方法及装置-CN202211507567.9在审
发明人：任姿颖;张宇;王璐;韩越兴;周天鹏;宋宝宇;耿志宇;宋君;曹忠华 -专利权人：鞍钢集团北京研究院有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/69 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的钢铁微观组织结构识别方法及装置，结合计算机视觉技术中的超像素分割方法提取出图像中的晶粒信息，利用深度学习模型对提取出的不同相的晶粒特征进行学习，实现对钢微观组织结构的识别和分类。包括：利用计算机视觉的超像素分割方法将钢铁微观组织图像进行分割，将预处理的数据保存在本地作为训练集和验证集；对用于训练的数据集根据灰度阈值进行初步划分，随机裁剪成较小的图像块，获得更易训练的数据；使用LetNet5—SCAM模型对训练数据进行训练，并保存训练好的网络模型及其参数；对需要识别的钢铁微观组织图像进行像素级的采样，将其该像素扩展至n*n的大小，放入训练好的模型中，可自动识别出该像素块对应的相。
一种基于深度学习钢铁微观组织结构识别方法装置

[发明专利]考虑个体感染状态和个体属性实施隔离的流行病传播控制方法-CN202011558900.X有效
发明人：王冰;解泽洋;韩越兴 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：考虑个体感染状态和个体属性实施隔离的流行病传播控制方法。本发明公开了一种考虑个体状态和干预措施的时序网络流行病研究方法，该方法包括：首先，初始化网络中节点的活跃度和吸引力属性；其次，进行时序网络结构演化；接着，选定某种被动隔离策略和隔离率π，根据时序网络结构模拟流行病传播过程；然后，统计稳态时网络的感染态节点比例；最后，推导出随机隔离措施和隔离率π下，流行病的临界感染率阈值λc。本发明通过在符合真实情况的时序网络模型上考虑主动隔离和被动隔离等控制措施，通过均场近似的方法推导出随机隔离策略下的临界感染率阈值λc，为判断流行病能否在人群中传播和分析隔离措施的效率提供依据。
考虑个体感染状态属性实施隔离流行病传播控制方法

[发明专利]时序网络上基于动态社交距离干预的流行病传播控制方法-CN202211313494.X在审
发明人：王冰;洪潇;韩越兴 -专利权人：上海大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种时序网络上基于动态社交距离干预的流行病传播控制方法，首先，根据均场近似理论，构建基于动态社交距离干预的易感S‑潜伏E‑感染I‑隔离Q‑恢复R流行病传播模型；然后，在时序网络框架下，利用雅克比矩阵理论推导易感S‑潜伏E‑感染I‑隔离Q‑恢复R流行病传播模型在恒定社交距离下的临界阈值λc；最后，实施不同社交距离的开始时间、干预周期以及不同的接触追踪策略下的流行病传播过程。本发明在时序网络上综合考虑动态社交距离和检测追踪等联合干预策略对流行病传播的影响，通过均场近似理论推导出节点流行病状态转化的动力学方程并理论求解了联合干预策略下的流行病传播阈值λc，可为制定合理高效应对COVID‑19或未来突发流行病的控制策略提供理论指导。
时序网络基于动态社交距离干预流行病传播控制方法

[发明专利]基于检测直线和线段的菊池花样几何信息提取方法-CN202010297634.3有效
发明人： 韩越兴;李睿祺;王冰 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-04-16 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于检测直线和线段的菊池花样几何信息提取方法，运用计算机图像检测方法，实现对材料图像中的信息获取和描绘。首先对图像提取边缘，并在边缘检测图上进行直线和线段检测；再通过双向筛选算法剔除虚假结果，获得多组包含一条中心线与多条线段的集合，中心线使用两条角度相同、距离相近的直线检测结果合并而得；之后利用生成的中心线运用渲染算法得到的结果图，检测并定位各菊池带交点；随后由检测得到的交点和部分单侧边缘，使用翻折算法补充检测结果；最后通过双曲线描绘菊池花样边缘。本发明菊池花样检测方法能实现对材料菊池带花样及其交点的检测、定位和描绘，提高研究速度，降低研究成本，促进这些学科的研究和发展。
基于检测直线线段花样几何信息提取方法

[发明专利]热障涂层裂纹的几何信息提取方法-CN202011429047.1有效
发明人： 韩越兴;刘宇虹;王冰;钱权 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种热障涂层裂纹的几何信息提取方法，首先对图像进行预处理；然后进行图像分割，提取出片层中孔隙，使目标片层的完整并消除干扰噪声；再将二值化后的图像与该结果做差，得到仅有裂纹的目标图像，再将像素点缺失的裂纹断线进行连接，去除片层图像噪声黑点，对连接后的裂纹线条骨架提取；然后根据已得到裂纹骨架，寻找片层图像中裂纹像素点，从像素点相邻两侧延伸寻找裂纹线条，对裂纹进行检测；随后根据检测到的裂纹线条，采用随机上色方法对裂纹进行描绘与标注，从而完成对每条裂纹的长度计算。本发明方法能实现对热障涂层裂纹及其他各种线条的检测、描绘、统计和长度计算，提高研究速度，降低研究成本，促进学科的研究和发展。
热障涂层裂纹几何信息提取方法

[发明专利]一种基于计算机视觉和深度学习的材料图像分割识别方法-CN202210684129.3在审
发明人：任姿颖;韩越兴;王璐;宋宝宇;耿志宇;周天鹏;张宇;宋君 -专利权人：鞍钢集团北京研究院有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于计算机视觉和深度学习的材料图像分割识别方法，构建了一套基于计算机视觉的Trip钢图像处理方法，利用计算机视觉方法对图像进行高精度分割，并结合深度学习方法对Trip钢图像进行准确的分类和识别应用于金相微观组织图像数据，利用计算机视觉方法对Trip钢图像进行分割，之后在分割后的结果上，利用深度学习进行训练，对Trip钢的微观组织结构识别，该方法同时提高了钢铁微观组织结构的分割和识别准确率，进一步提升了金相晶粒中相的统计准确率，对后续材料性能的分析起到了决定性的作用。
一种基于计算机视觉深度学习材料图像分割识别方法

[发明专利]基于图像处理的文献表格内容识别与信息提取方法-CN202110185627.9有效
发明人： 韩越兴;张家旺;张瑞;陈侨川;钱权;夏锦桦;王迎港 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-02-10 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的文献表格内容识别与信息提取方法，运用计算机图像检测方法，实现对文献表格图片进行的内容识别、信息提取和结构复原；首先读取一张表格图片，利用形态学方法去除表格框线；然后利用轮廓检测找出字符区域，将区域截取出来并保存；随后选取若干张字符块图片拼接成大图，调用文字识别模型识别大图上文字，解析并保存识别结果；最后读取字符块信息数据，按照基于字符块坐标的行发现与自适应列对齐复原算法，对表格进行复原，并保存到数据库；本发明文献中表格图片内容识别与信息提取方法能够实现框线去除、内容识别和结构复原，提高文献信息提取速度，为构建相应学科数据库提供一种方法，促进对应学科的研究和发展。
基于图像处理文献表格内容识别信息提取方法

[发明专利]一种基于多模态学习的材料性能预测方法及系统-CN202110807296.8有效
发明人：钱权;曾毅;韩越兴;张瑞 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态学习的材料性能预测方法，包括：建立训练样本集；采用模态映射方法，将材料样本的成分参数进行模态变换，获得材料样本的灰度图像；进行多模态模型训练；采用模态映射方法，将待测材料的成分参数进行模态变换，获得待测材料的灰度图像；将待测材料的灰度图像和成分参数输入训练后的多模态模型，获得待测材料的性能参数预测结果。本发明使用了成分特征灰度图映射方案将数值模态的特征转换为灰度图像，大大增强了成分特征的表达能力，模态映射完成后的灰度图像和非成分参数组成多模态数据，使用多模态模型进行材料性能预测，大大提高了材料性能预测的准确性。
一种基于多模态学习材料性能预测方法系统

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