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[发明专利]一种柔性湿度传感材料、传感器及其制备方法-CN202111595406.5有效
发明人：李阳;郭楷其;朱健;于金明;岳文静;高嵩;陈贞翔;阚皞;张春伟 -专利权人：济南大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01N27/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种柔性湿度传感材料、传感器及其制备方法。该柔性湿度传感材料包括：静电纺丝膜和附着在其上的聚多巴胺和银纳米颗粒。静电纺丝膜表面具有凸起结构。所述柔性湿度传感器包括：电极和上述柔性湿度传感材料制备的柔性湿度传感层。所述柔性湿度传感材料的制备方法包括：将聚合材料、银离子置换剂、多巴胺以及水混合，得到前体溶液；采用前体溶液制备静电纺丝膜；将静电纺丝膜按先后顺序依次置于多巴胺单体溶液中进行原位聚合，置于银离子盐溶液中进行银离子置换反应，置于弱氧化剂和保护剂补充溶液中氧化出银纳米颗粒，最终得到柔性湿度传感材料。本发明提供的湿度传感器能够舒适的穿戴于人体上，并实现对人体出汗量的检测。
一种柔性湿度传感材料传感器及其制备方法

[发明专利]一种基于氧化锌量子点的多值阻变存储器及其制备方法和应用-CN201910791592.6有效
发明人：李阳;王文晓;陈月辉;岳文静;高嵩 -专利权人：济南大学
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H10B63/00 文献下载
摘要：本发明涉及阻变存储器技术领域，尤其涉及一种基于氧化锌量子点的多值阻变存储器及其制备方法和应用。所述多值阻变存储器包括：底电极、PMMA层、ZnO QDs层和顶电极；其中，所述PMMA层和ZnO QDs层交替设置后夹在底电极和顶电极之间，且所述ZnO QDs为纳米级颗粒，其分布在PMMA层表面；所述PMMA层的主要作为电荷阻挡层；所述ZnO QDs层的主要作为电子俘获与脱陷中心层。相比于现有的RRAM，本发明的制备方法简单，展现出的低操作电压与无需电激活的特性有利于降低器件的功耗，而且通过调控施加在器件上的限制电流实现了多值存储，制备的器件在高密度低功耗存储中展现出了巨大的应用潜力。
一种基于氧化锌量子多值阻变存储器及其制备方法应用

[发明专利]一种双模柔性触觉传感器及其制备方法和应用-CN202110909735.6有效
发明人：李阳;李浩;牛闳森;岳文静;高嵩 -专利权人：济南大学
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01L5/00 文献下载
摘要：本公开属于传感器技术领域，具体涉及一种双模柔性触觉传感器及其制备方法和应用，所述双模柔性触觉传感器由气流传感器和压力传感器集成一体；所述气流传感器的传感层与压力传感器的顶部电极层连接；所述压力传感器的顶部电极层依次与双面分级微锥结构的离子凝胶传感层、压力传感器的底部电极层连接。该双模柔性触觉传感器能够同时、无干扰的检测电阻和电容两种信号，并且，检测灵敏度较高。将压力传感器与气流传感器有机的结合，能够同时实现对呼吸状态和脉搏情况的实时监测并且互相没有干扰。
一种双模柔性触觉传感器及其制备方法应用

[发明专利]一种基于物联网场景下的边缘计算卸载方法-CN202310792578.4在审
发明人： 岳文静;李可;陈志;黄晓萍;曹家澳 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物联网场景下的边缘计算卸载方法，属于物联网任务卸载技术领域，构建云边协同的物联网边缘计算系统模型；初始化边缘计算系统模型相关参数；针对云端和边缘服务器建立时延模型和能耗模型；根据移动设备卸载方式的不同构建系统效益函数；使用改进的麻雀搜索算法不断迭代更新麻雀位置并获得最佳的卸载策略和系统效益值。本方法引入正余弦算法思想提高算法跳出局部最优解的能力。引入Levy飞行策略和随机游走策略可以在搜索空间中全面地进行探索，保证系统模型中每个用户设备都能将任务卸载到云端或边缘服务器，提高系统效益，减少任务丢弃的比率。
一种基于联网场景边缘计算卸载方法

[发明专利]基于改进Bert4Rec的中医药方推荐方法-CN202310539523.2在审
发明人： 岳文静;王晓玲;王乙乔;梅忆寒 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Bert4Rec的中医药方推荐方法，根据从公开中医药数据集中获取的药方数据生成症状集合‑中药集合，从而得到样本数据集，对每个样本数据集分别进行掩码处理，然后对症状和中药分别进行编码得到编码向量，基于Bert4Rec模型构建包括输入处理模块，输入嵌入模块，Transformer模块，中药掩码特征向量筛选模块，中药预测模块和药方预测模块的药方推荐模型，采用掩码处理后的样本数据集对药方推荐模型进行训练，对于需要进行中药药方推荐的症状集合，生成全掩码的药方集合，一起输入训练好的药方预测模型得到推荐中药集合作为推荐药方。本发明基于改进Bert4Rec模型得到中医诊疗中涉及到的症状和中药两类实体的表示，实现更为准确的药方推荐。
基于改进 bert4rec 中医药方推荐方法

[发明专利]基于中药关系预测的图神经网络药方推荐方法-CN202310539516.2在审
发明人：王晓玲;岳文静;关明;胡冬娟 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于中药关系预测的图神经网络药方推荐方法，根据从公开中医药数据集中获取的药方数据生成症状集合‑中药集合，从而得到样本数据集，根据样本数据集构造症状‑中药图并获取每味中药的正例中药集合和负例中药集合，构建基于图神经网络的中医实体表示模型、药方推荐模型和中药关系预测模型，将这三个模型组合成一个多任务网络并采用样本数据集进行训练，得到训练好的中医实体表示模型和药方推荐模型，将需要进行中药药方推荐的症状集合输入训练好的药方推荐模型得到推荐中药集合。本发明将中药关系预测作为药方推荐的辅助任务进行多任务联合训练，在显式挖掘中药关系、增强中药实体表示的同时，实现较为准确的药方推荐。
基于中药关系预测神经网络药方推荐方法

[发明专利]一种基于联邦学习的多协作频谱感知分类方法-CN202310893080.7在审
发明人： 岳文静;曹家澳;陈志;李可;黄晓萍 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的多协作频谱感知分类方法，属于无线通信技术领域；该方法包括以下步骤：数据预处理；对每个次用户信道中的历史传输信号，通过格拉姆角场算法将其转换为图像，得到子数据集，作为联邦学习模型的输入；构建联邦学习模型；联邦学习模型包括一个主用户、M个次用户和一个中央聚合器；对构建联邦学习模型进行训练；采用门限判决算法对数据集进行判决，输出最终的判决结果。本发明通过基于残差块的联邦学习模型，解决模型训练时间长、信号特征提取不完全的问题；通过设置门限判决使感知结果利用空闲频谱，最大限度地减少对主用户的干扰；解决单用户感知结果的不可靠性，得到频谱占用状态的正确判断，提高频谱感知的准确性。
一种基于联邦学习协作频谱感知分类方法

[发明专利]一种基于残差网络的视频人物时空特征提取方法-CN202110793379.6有效
发明人：陈志;江婧;岳文静 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于残差网络的视频人物时空特征提取方法，解决提取视频中时空特征存在计算成本高和内存需求大的问题。本发明首先将3D滤波器分解为空间上和时间上的形式，然后对分解的(2D+1D)形式的卷积核基于残差网络设计三种不同形式的残差块，然后将每个残差块设计在在整个ResNet结构的不同位置。最后在与设计的在残差路径末端添加深度卷积的沙漏结构进行结合构成新的3D残差网络进行视频人物空间‑时间特征的提取。本发明可以增强网络结构的多样性，使得整个网络能够通用于各类视频分析任务且提升性能以及时间的效率。
一种基于网络视频人物时空特征提取方法

[发明专利]一种多目标车辆跟踪方法-CN202110795714.6有效
发明人：周昕;陈志;李玲娟;岳文静 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供了一种多目标车辆跟踪方法，首先输入实际拍摄的车辆视频，检测模块使用RFB‑Net网络，使用VOC2007数据集中的车辆数据训练，将检测器输出作为跟踪模型输入；然后获取目标检测框，进行表观特征或运动特征的提取；接着进行相似度计算，根据前后两帧目标之间的匹配程度进行数据关联，为每个对象分配目标的ID；本发明可以较好地解决车辆移动速度快、目标相似度高以及目标相互遮挡导致跟踪失败的问题。
一种多目标车辆跟踪方法

[发明专利]基于虚拟仪器的微差压传感器测试系统及测试方法-CN202310589430.0在审
发明人：阚皞;史浩男;刘昭麟;田延童;汪肖阳;李阳;张春伟;高嵩;岳文静;刘建行;李欣蕊 -专利权人：济南大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01L27/00 文献下载
摘要：本发明属于微差压传感器测试领域，提供了一种基于虚拟仪器的微差压传感器测试系统及测试方法，包括密闭压力罐，所述密闭压力罐内设置有托台，所述托台上固定微差压传感器、温度传感器以及热源；所述微差压传感器、温度传感器以及热源通过真空连接器与控制平台连接，所述控制平台与上位机通信连接，所述上位机通过虚拟仪器控制控制平台；所述微差压传感器连接导管的一端，所述导管的另一端穿过密闭压力罐向外伸出。本发明通过可调温热源来控制温度，通过微差压泵、气源与电气比例阀来改变密闭压力罐内气体压强，从而对微差压传感器在不同温度、压力下的线性度和重复性等性能进行测试。
基于虚拟仪器微差压传感器测试系统方法

[发明专利]一种基于步态序列视频的人物轮廓特征提取方法-CN202110795727.3有效
发明人：陈志;周松颖;岳文静 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开一种基于步态序列视频的人物轮廓特征提取方法，该发明首先获取一个周期内的步态轮廓序列，在获取到的步态轮廓序列基础之上获取步态能量图，分别对步态能量图进行水平方向和垂直方向特征提取，得到人物轮廓共性特征；利用双流Inception网络进行特征学习，引入注意力机制来获取人物显著性特征，最后将两种特征聚合，获取人物轮廓特征表示。本发明通过对人物步态能量图进行水平方向和垂直方向的特征提取，有助于获取人物行走时的共性特征，通过引入注意力机制可得到人物显著性特征，最后将其聚合有助于获取人物的轮廓特征，得到每个人的个性特征表达，有效提升人物识别的准确性与可靠性。
一种基于步态序列视频人物轮廓特征提取方法

[发明专利]一种基于人体姿态估计的罚球命中预测方法-CN202110793365.4有效
发明人：陈煜;陈志;李玲娟;岳文静 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人体姿态估计的罚球命中预测方法，首先输入球员发球视频，并对视频进行逐帧预处理，然后对关键片段中人体姿态进行识别；使用了层数适中的网络对视频中的人体行特征提取；通过帧间姿态距离计算方法，对视频中球员进行人体跟踪，同时通过超像素方法对图像进行超像素分割，通过设置阈值的方法，对检测的人体骨骼关节点进行筛选；进一步通过特征转换方法将提取的人体姿态坐标位置转换为角度特征；最后采用支持向量机作为篮球罚篮结果预测的算法，对球员发球命中与否进行预测。
一种基于人体姿态估计罚球命中预测方法

[发明专利]一种基于特征聚合网络的人群区域监控方法-CN202110794943.6有效
发明人：朱明明;陈志;岳文静 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征聚合网络的人群区域监控方法，首先对人群分布不均匀的图像进行标签化处理生成人群区域信息的yaml文件，使用Mobile‑Net轻量级网络架构接受标签化图像的输入，使用U‑Net神经网络提取输入图像的特征信息，并将特征还原之后带有人群信息的序列与数据库进行匹配，得到最终具体的人群区域；使用警报模块通知用户紧急的消息；通过用户界面调整和系统的运行，使用模块化记录模式建时整个系统的运行，通过这些方法的结合运用与配套系统支持对分布散列的人群定位和数据的匹配，能提高人群区域定位的准确性和稳定性，同时提高方法的实时性。
一种基于特征聚合网络人群区域监控方法

[发明专利]一种基于自适应融合生成多尺度时间特征的步态识别方法-CN202310540692.8在审
发明人：陈志;袁强健;岳文静;刘洁;王俊;王晓晓 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉、人物分割、特征融合、身份识别等交叉技术领域,公开了一种基于自适应融合生成多尺度时间特征的步态识别方法，首先对输入的单人步态视频进行预处理，提取步态轮廓序列，经过一组连续的CNN网络层，并应用全局最大池化和全局平均池化，提取轮廓序列的部分级特征，接着经过自适应融合生成步态序列的多尺度时间特征，针对不同尺度的时间特征，分别聚合全局时间特征并学习突出空间特征，最后将这两种特征沿通道维度串联起来作为最终的步态特征。本发明保留每帧的空间外观特征，有效地用于全局时间特征聚合和突出空间特征学习，充分挖掘行人的步态运动特征，有效提升在复杂场景下进行步态识别的准确性和鲁棒性。
一种基于自适应融合生成尺度时间特征步态识别方法

[发明专利]一种基于图像深度学习的无人机平台人群计数方法及系统-CN202110793315.6有效
发明人：孔昊;陈志;岳文静 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像深度学习的无人机平台人群计数方法及系统，解决固定摄像头覆盖范围较小和无人机视角下因行人目标尺度小、人体比例不标准而导致人群计数误差大等问题。首先采集多张不同场景的无人机航拍图，使用k‑means算法提取先验框，并预训练了改进和的YOLO v3算法；通过无人机机载摄像头采集图像，根据飞行高度阈值判断是否对图像进行有重叠的分割，再使用改进后的YOLO v3算法对处理后的图像进行行人检测，输出行人数量后，采用非极大值抑制方法对行人定位做去重处理，最终得到具体的行人数量信息，最后采用HTTPS协议和JWT技术进行无人机对外的信息传输和安全认证。
一种基于图像深度学习无人机平台人群计数方法系统

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