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公开(公告)号：CN110473144A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910725326.3
申请日：2019-08-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于拉普拉斯金字塔网络的图像超分辨率重建方法，包括通过多张低分辨率图像依次对生成器网络和判别器网络进行优化，得到训练后的生成器网络；通过训练后的生成器网络，将待重建的低分辨率图像重建为高分辨率图像。其中，本发明的生成器网络采用拉普拉斯金字塔网络，以逐步上采样重建HR图像，从而可以更好地重建大尺度的图像；同时，本发明通过沿着通道轴连接高级和低级特征以学习残差图像，以提高泛化能力，使重建的图像在视觉上边缘更清晰，纹理更丰富。
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公开(公告)号：CN110148138A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910432731.6
申请日：2019-05-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重调制的视频目标分割方法，包括步骤一：将当前视频帧图像输入至调制好的分割网络中，输出当前视频帧图像中分割目标对应的特征图；步骤二：将分割网络输出的特征图输入至特征注意金字塔模块中得到分割目标对应的最终特征图，完成目标分割；所述特征注意金字塔模块借助于该输入的特征图的全局上下文表示，来学习得到输入的特征图的不同尺度信息，得到分割目标对应的最终特征图。
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公开(公告)号：CN110120064B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910392629.8
申请日：2019-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互强化与多注意机制学习的深度相关目标跟踪算法，其步骤为：输入上一帧目标区域及下一帧的搜索区域；初始化特征提取器参数，经过均方误差损失通过梯度下降进行学习特征提取器的参数，将搜索区域通过特征提取器进行提取特征；计算特征的自相关性，通过岭回归封闭解学习到滤波器模板；下一帧通过上一帧推测出的目标位置确定搜索区域，通过设计好的特征提取器进行特征提取，计算目标区域和搜索区域特征的互相关；将其特征与滤波器模板进行相关操作，输出值中最大值就是目标跟踪的最新位置；每一帧都对目标滤波器模板进行学习更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110120064A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910392629.8
申请日：2019-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互强化与多注意机制学习的深度相关目标跟踪算法，其步骤为：输入上一帧目标区域及下一帧的搜索区域；初始化特征提取器参数，经过均方误差损失通过梯度下降进行学习特征提取器的参数，将搜索区域通过特征提取器进行提取特征；计算特征的自相关性，通过岭回归封闭解学习到滤波器模板；下一帧通过上一帧推测出的目标位置确定搜索区域，通过设计好的特征提取器进行特征提取，计算目标区域和搜索区域特征的互相关；将其特征与滤波器模板进行相关操作，输出值中最大值就是目标跟踪的最新位置；每一帧都对目标滤波器模板进行学习更新。
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公开(公告)号：CN110473144B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201910725326.3
申请日：2019-08-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于拉普拉斯金字塔网络的图像超分辨率重建方法，包括通过多张低分辨率图像依次对生成器网络和判别器网络进行优化，得到训练后的生成器网络；通过训练后的生成器网络，将待重建的低分辨率图像重建为高分辨率图像。其中，本发明的生成器网络采用拉普拉斯金字塔网络，以逐步上采样重建HR图像，从而可以更好地重建大尺度的图像；同时，本发明通过沿着通道轴连接高级和低级特征以学习残差图像，以提高泛化能力，使重建的图像在视觉上边缘更清晰，纹理更丰富。
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公开(公告)号：CN105093346A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510255943.3
申请日：2015-05-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01V8/10
Abstract: 本发明公开了一种可检测静止与运动人体的红外探测装置及方法，通过定位开孔挡板上孔的位置，使孔正对热释电传感器，实现运动人体检测，而无需电机一直工作；对于静止人体检测通过控制挡板周期性遮挡红外热释电传感器，使传感器输出变为脉冲信号，通过判断脉冲信号峰峰值的区别，设别是否有人。本发明通过判断信号的峰峰值识别是否有人，大大提高了识别的准确性；同时，本发明使用一个传感器可同时检测运动和静止人体，而且电机仅在检测静止人体时工作，从而避免了其他主动式热释电传感器为检测静止人体而让电机一直运作，造成能源浪费。
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公开(公告)号：CN208578457U
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201820461241.X
申请日：2018-04-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: E05F15/73 , E05F15/603 , G06K9/00 , G08B21/24
Abstract: 本实用新型涉及一种基于人脸识别的儿童防坠楼系统，包括主控制器模块、人脸识别模块、电机控制模块、报警模块和视频采集模块，人脸识别模块、电机控制模块、报警模块和视频采集模块均与主控制模块连接，视频采集模块用于采集窗户附近的视频信息并将视频信息传输给主控制器模块，人脸识别模块用于接收和识别主控制器模块发送的视频信息，并将识别结果反馈给主控制器模块，主控制器模块用于接收人脸识别模块反馈的识别结果，并根据识别结果向电机控制模块和报警模块发送指令，电机控制模块用于接收主控制器模块的指令并控制窗户的启闭，提醒模块用于接收主控制器模块的指令并发出提醒信号，该系统能自动识别靠近窗户的儿童并做出提醒。
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公开(公告)号：CN205049760U
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201520326173.2
申请日：2015-05-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01V8/10
Abstract: 本实用新型公开了一种可检测静止与运动人体的红外探测装置，通过定位开孔挡板上孔的位置，使孔正对热释电传感器，实现运动人体检测，而无需电机一直工作；对于静止人体检测通过控制挡板周期性遮挡红外热释电传感器，使传感器输出变为脉冲信号，通过判断脉冲信号峰峰值的区别，设别是否有人。本实用新型通过判断信号的峰峰值识别是否有人，大大提高了识别的准确性；同时，本实用新型使用一个传感器可同时检测运动和静止人体，而且电机仅在检测静止人体时工作，从而避免了其他主动式热释电传感器为检测静止人体而让电机一直运作，造成能源浪费。
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