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[发明专利]一种镀膜控制方法及系统-CN202210330655.X在审
发明人：张晴晴;俞菲;汤宝;熊永华;胡强高 -专利权人：武汉光迅科技股份有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： C23C14/30 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种镀膜控制方法及系统，所述方法包括：基于镀膜参数进行镀膜处理；在镀膜过程中，获取镀膜材料上至少一个目标区域的监测参数；根据所述监测参数得到对应于所述至少一个目标区域的监测曲线；根据所述监测曲线和标准曲线，对所述镀膜参数进行实时调整。
一种镀膜控制方法系统

[发明专利]一种基于多模态感知数据的文本生成方法及装置-CN202310676959.6有效
发明人：俞菲;刘江;万志国;白孟秋;陈玲慧 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本说明书公开了一种基于多模态感知数据的文本生成方法及装置，基于目标场景采集的音频数据表征的声音事件之间的原始关系构建初始声音事件图，在获取到的视频文本知识库和音频知识库中搜索到各声音事件之间的补充关系，并以补充关系构建补充场景图，基于从目标场景中采集的视频数据对应的原始描述文本构建语义场景图，将初始声音事件图、补充场景图和语义场景图三者融合，得到目标场景图，进而基于目标场景图得到描述目标场景的目标文本。可见，通过上述方案，使得目标场景图既包含多模态感知数据，也提高了场景的语义理解，从而提高了目标文本描述目标场景的准确性和完整性。
一种基于多模态感知数据文本生成方法装置

[实用新型]一种饮料生产加工用灌装装置-CN202320807257.2有效
发明人：俞菲 -专利权人：张嘉琪
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： B67C3/26 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种饮料生产加工用灌装装置，包括灌装装置台，所述灌装装置台的顶端安装有运输架和支架，所述运输架之间安装有运输带，且运输带上置放有饮料装瓶。本实用新型通过稳固机构，将饮料装瓶放到运输架之间的运输带上，并运输到饮料装箱的电磁阀出液管下方，接着启动电动推杆使得横板驱动下压斜面块下移，滚珠在平移斜面块斜面上滚动同时对其施加推力，压斜面块通过滑块在滑道板中的滑动进行移动，使得两处稳固压板将饮料装瓶两侧牢牢压住，接着通过电磁阀出液管进行灌装即可，饮料装瓶两侧被压固住避免了灌装过程产生偏移倾倒的现象，从而提高了生产效率，而弹簧在灌装结束后起到很好的复位作用。
一种饮料生产工用灌装装置

[实用新型]一种可复用加温毯-CN202222657727.X有效
发明人：罗鹭;俞菲;郑璋卉 -专利权人：广州中医药大学深圳医院（福田）
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： A61F7/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种可复用加温毯，包括加温毯本体，所述加温毯本体上分别设有躯体加温部和肢体加温部，所述躯体加温部与肢体加温部一体成型，所述躯体加温部部位的加温毯本体上对称布置有一对新风进口，所述新风进口部位设有绑带。本实用新型该可复用加温毯选用涤纶加腈纶面料层合组成，既保留了涤纶面料高强度高弹性的可塑性，又兼具腈纶面料的保暖性，在术后可进行消毒灭菌以实现重复使用，进一步地根据使用部位的不同设置为两组躯体加温部和肢体加温部的组合形式进行使用，患者使用舒适度更好，且不易产生浮动，外置的加厚层使本申请提出的复用加温毯具有更为丰富的搭配使用情形，更有利于术中患者多功能使用。
一种可复用加温

[发明专利]一种数据可信存储方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310391572.6有效
发明人：王海涛;万志国;俞菲;陈玲慧;白孟秋;黄步添;陈建海 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本说明书公开了一种数据可信存储方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例第一区块链节点和第二区块链节点属于不同的区块链网络，第一区块链节点确定各待存储数据和执行针对各待存储数据的传输任务的任务并发数。基于任务并发数，对各待存储数据进行分组，得到每个数据组。将每个数据组包含的待存储数据并行发送给执行针对每个数据组的传输任务所需的中继链节点。每个中继链节点将接收到的每个待存储数据发送给第二区块链节点。第二区块链节点在对每个待存储数据进行共识校验后，将每个待存储数据存储在第二区块链节点对应的区块链上。此过程中，可以将第一区块链节点的批量数据并行发送给第二区块链节点，从而提高了跨链数据传输的效率。
一种数据可信存储方法装置介质电子设备

[发明专利]基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标检测方法-CN202310436011.3在审
发明人：杨绿溪;郑志刚;谢昂;张翅;王潇祎;徐琴珍;俞菲 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变换器和跳跃路径聚合FPN的航拍目标检测方法，包括：获取待检测的航拍图像数据；将待检测的航拍图像数据输入预先训练好的航拍小目标检测网络模型进行目标检测，得到待检测的航拍图像数据的目标检测结果；其中，航拍小目标检测网络模型为利用可变形卷积和变换器模块结合的深度聚合残差变换网络进行特征提取，利用跳跃路径聚合特征金字塔网络进行特征融合，利用双路路解耦检测头进行目标检测。在无人机航拍视角拍摄的图片中，能够达到更高的检测精度，尤其是在有大量小目标存在的场景中。
基于变换器跳跃路径聚合 fpn 航拍目标检测方法

[发明专利]一种基于多尺度融合和可变形卷积的跨域故障检测方法-CN202310366161.1在审
发明人：俞菲;俞科栋;王潇祎;许诺;郑志刚;谢国烜;杨绿溪 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多尺度融合和可变形卷积的跨域故障检测方法，解决火车故障图像跨域目标检测中相应的问题。包括如下步骤：准备正常场景下的火车故障数据集作为源域数据集和雾天场景下的火车故障数据集作为目标域数据集；设计一个域自适应特征金字塔，加入到RetinaNet目标检测网络中，来实现源域和目标域的特征对齐；在目标检测网络中的backbone加入可变形卷积模块来实现对形态差异大的故障的适应能力；在原有检测网络中的FPN加入ASFF模块，解决FPN网络中不同尺度学习目标不一致的问题；将RetinaNet网络的回归子网络损失函数改为CIOU loss，优化模型的损失。该基于多尺度融合和可变形卷积的跨域故障检测方法是解决目标检测模型在有雾场景下对火车故障检测结果较差的问题。
一种基于尺度融合变形卷积故障检测方法

[发明专利]一种基于动态锚框和Transformer的小尺寸目标检测方法-CN202310406746.1在审
发明人：杨绿溪;谢昂;郑志刚;李春国;徐琴珍;俞菲 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态锚框和Transformer的小尺寸目标检测方法，属于图像处理、模式识别及计算机视觉领域，解决现有基于Transformer中小尺寸目标检测任务检测精度低且网络效率低的问题。本发明依次构建主干网络模块、编码器模块、解码器模块和预测输出模块作为目标检测网络；基于公开COCO图像数据，对提取的小尺寸目标样本图像数据进行预处理；得到预处理的小尺寸目标样本图像数据输入初始化了参数的小尺寸目标检测网络中进行训练，得到训练好后的小尺寸目标检测网络；将待预测的小尺寸目标图像输入已经训练好的小尺寸目标检测网络，通过前向传播，实现端到端地输出小尺寸目标的预测框位置与类别信息。
一种基于动态 transformer 尺寸目标检测方法

[发明专利]基于生成对抗网络的多样性主动学习方法-CN202310374235.6在审
发明人：俞菲;谢国烜;张翅;魏雯;杨绿溪 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种基于生成对抗网络的多样性主动学习方法，并结合分类任务模型ResNet‑18在铁路列车故障检测相关数据集中实现了落地应用。该策略包括如下步骤：准备铁路列车故障图像分类数据集，选定分类任务模型，利用数据集训练生成对抗网络并生成合成样本；利用任务模型特征图进行合成样本与原有样本额特征提取与匹配；依据基于网络参数梯度范数的自适应选取决策进行样本筛选；最后引入K‑means++聚类算法作为多样性策略进行样本筛选；重复迭代上述样本生成与筛选步骤实现主动学习样本选取。该策略通过上述多维度策略结合，提高了主动学习决策性能，为缩减项目标注成本提供了有效帮助。
基于生成对抗网络多样性主动学习方法

[发明专利]一种基于定位稳定性与注意力损失预测的主动学习方法-CN202310374230.3在审
发明人：俞菲;谢国烜;俞科栋;许诺;杨绿溪;徐琴珍 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种基于定位稳定性与注意力损失预测的主动学习方法，并结合目标检测模型YOLOv5在铁路列车故障检测相关数据集中实现了落地应用。该方法包括如下步骤：准备铁路列车故障图像作为目标检测数据集，选定图像目标检测模型作为任务模型；构建注意力模块以及损失预测模块；依据任务模型选定特征图作为损失预测模块输入；依据任务模型对噪声扰动前后样本的预测定位框变化，计算定位稳定性得分；最后综合考察预测损失与定位稳定性，实现主动学习样本选取。该方法利用基于注意力机制的损失预测模块进行损失预测，结合定位稳定性度量实现对样本的多维度考察，提高了主动学习决策性能，为缩减项目标注成本提供了帮助。
一种基于定位稳定性注意力损失预测主动学习方法

[发明专利]一种自监督下基于图像分割的表面缺陷异常定位和检测方法-CN202310362948.0在审
发明人：杨绿溪;魏雯;张亚中;许诺;徐琴珍;俞菲 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像异常定位领域，解决了先验知识少、样本数量与类型少、缺乏监督信息、无法实现高质量像素级异常精定位的问题，尤其涉及一种自监督下基于图像分割的表面缺陷异常定位与检测方法，基于轻量级的图像分割子网络，在多类样本参与的情况下，使用数据增广网络提供的自监督信息，以及添加通道注意力机制的重建子网络所提供的辅助异常分割的必要信息，完成了具有表面缺陷异常样本像素级的异常精定位，并基于分割网络输出的异常特征层，通过聚合局部响应信息等处理，得到了样本对应的实例级异常评分，同时实现了实例级的异常检测任务。
一种监督基于图像分割表面缺陷异常定位检测方法

[发明专利]面向大规模MIMO多用户迫零预编码的交替训练设计方法-CN202310352318.5在审
发明人：张铖;丁敏捷;刘畅;俞菲;黄永明 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向大规模MIMO多用户迫零预编码的交替训练设计方法，包括系统建模、天线分组、交替训练、数据传输阶段。其中基站在已分组的天线上发送导频进行训练，以供用户获得其信道并反馈给基站，直到已获取的信道可支持所有用户达到期望的信干噪比阈值，或者获得所有信道。本发明比起天线全训练以及部分训练，提高了系统传输成功率，降低了导频训练开销；同时比起单根天线交替训练可以进一步降低额外时间开销，也能相应地提升系统传输成功率。
面向大规模 mimo 多用户预编交替训练设计方法

[发明专利]基于中继链技术的隐私保护跨链资产交易方法、设备及介质-CN202310180287.X在审
发明人：白孟秋;万志国;王海涛;陈玲慧;俞菲;管章双 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于中继链技术的隐私保护跨链资产交易方法，包括：构建以应用链‑中继链的跨链网络拓扑结构，通过中继链进行跨链资产交易时，中继链采用两阶段事务方式对应用链进行通知，应用链根据通知内容执行资产的锁定或解锁；应用链对资产锁定后，生成对应账户当前余额和交易金额的密文，以及交易余额与交易金额之差和交易金额构成的范围证明，并将生成的密文和范围证明存储至账本中，以供中继链进行交易验证；中继链基于账本中的内容，对跨链资产交易的操作请求进行验证，当验证通过后应用链对资产进行解锁。本发明还提供了一种计算机设备和存储介质。本发明提供的方法能够满足不同的业务种类和需求，又能实现用户数据的隐私保护。
基于中继技术隐私保护资产交易方法设备介质

[发明专利]视频语义分割中的自适应关键帧选择方法-CN202010316625.4有效
发明人：杨绿溪;顾恒瑞;王路;朱紫辉;徐琴珍;俞菲 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：视频语义分割中的自适应关键帧选择方法。在处理视频的语义分割技术中，关键帧的选择是一个重要的问题，本发明提出一种自适应关键帧选择方法。该方法可以对场景变换进行感知，自适应地选择关键帧：当视频中场景变化较快时，增加关键帧选择的频率；视频中场景变化较慢时，减少关键帧选择的频率。该方法可以使网络在处理速度和分割精度上取得更好的平衡。经验证，相比于采取定长选择关键帧方法的视频语义分割网络，使用本发明提出的自适应关键帧选择方法的网络，测试中在同等处理速度的情况下有着更高的准确率。
视频语义分割中的自适应关键选择方法

[发明专利]一种基于宽学习的毫米波MIMO用户增量协作波束选择方法-CN202210474863.7有效
发明人：张铖;黄永明;俞菲;张璐佳;陈乐明 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于宽学习的毫米波MIMO用户增量协作波束选择方法，包括：针对多点协作毫米波大规模MIMO场景的下行波束选择问题，各用户收集下行宽波束响应与传输窄波束响应，训练本地宽学习网络，并基于预测的窄波束响应进行波束选择。进一步，通过将各用户本地网络的训练问题建模为具有一致性约束的分布式优化问题，利用相邻用户间的D2D通信，可实现训练数据的有效共享。进一步，设计协作模式下用户本地网络的增量式更新方式，可有效降低网络的训练复杂度。本发明充分利用分布式宽学习在小样本条件下挖掘多基站宽波束响应与传输窄波束响应关系的能力，可实现快时变场景多点协作毫米波大规模系统的低复杂度低开销波束选择。
一种基于学习毫米波 mimo 用户增量协作波束选择方法

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