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公开(公告)号：CN114373094B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202111489573.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的门控特征注意力等变分割方法，具体为：1、训练第一分类网络，权重共享得到第二分类网络；训练第一门控的部分融合模块，权重共享得到第二门控的部分融合模块；2、对原始图像进行仿射变换得到仿射图像；3、将原始图像、仿射图像分别输入至两个分类网络；4、将两个分类网络的最后一层的特征层分别作为类激活映射、仿射类激活映射；5、将两个分类网络的特定阶段输出的特征图输入至相应的门控的部分融合模块，得到门控特征图和仿射门控特征图；6、将步骤4和步骤5得到的结果输入至交叉特征注意力模型中，得到改进的类激活映射；7、根据改进的类激活映射实现图像的分割。本发明提高了弱监督网络的分割精度。
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公开(公告)号：CN119399082A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510013348.2
申请日：2025-01-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/77 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06T5/60
Abstract: 本发明公开了基于时谱域融合与时序自注意力增强的遥感云层修复方法，涉及遥感云层图像处理技术领域。本发明包括：接收遥感缺失图像作为源图像；构建生成器，将遥感缺失图像输入生成器进行初步处理，其中生成器包括特征提取器、ConformerPlus模块和云检测模块，且ConformerPlus模块中嵌入有新多头自注意力机制。本发明能够对数据进行时频谱域信息的提取与融合，从而增强特征的表达能力，并且提升模型对边缘信息的捕捉能力，进而引导模型实现从外向内的递进式云层去除，同时还能改善细节表现并抑制噪声干扰，有效提升了图像的细节清晰度和纹理保真度。
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公开(公告)号：CN115348215B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210876800.4
申请日：2022-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L47/2441 , H04L47/2483 , H04L69/22 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于时空注意力机制的加密网络流量分类方法，包括如下步骤：步骤1，解析报文，获取网络流量数据X，并进行归一化处理；步骤2，将归一化处理后的网络流量数据输入到空间特征提取组件SAtt，提取网络流量的空间特征Zs；步骤3，将归一化处理后的网络流量数据输入到时间特征提取组件TAtt，提取网络流量的时间特征Zt；步骤4，将空间特征Zs和时间特征Zt进行重构，得到网络流量特征Z。本发明利用空间特征提取组件SAtt和时间特征提取组件TAtt分(56)对比文件刘啸;赵文涛;刘强;闵尔学;李盼.基于网络流跨层特征的深度入侵检测方法《.计算机与数字工程》.2020,(03),全文.
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公开(公告)号：CN114734916A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210265402.9
申请日：2022-03-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B60R1/20 , B60R1/22 , B60R25/00 , B60R25/10 , B60R25/102 , B60R25/30 , B60R25/31 , H04N7/18 , G08B19/00
Abstract: 本发明涉及行车预警技术领域，且公开了一种基于FPGA的车辆A柱盲区的行车预警装置，包括：用于数据传输的LORA无线模块、用于报警信号发出的报警器，用于主要控制的系统核心FPGA板卡，用于进行环境图像信息采集的OV摄像头，用于检测外界环境距离的超声波传感器，用于判断外界环境光值的环境光传感器模块、用于补偿外界光强度的LED点阵和舵机云台、外壳A和光补偿电路模块。该基于FPGA的车辆A柱盲区的行车预警装置，通过结合了摄像头、超声波、环境光传感器等多传感器融合图像处理算法，同时具有人脸入侵检测、远距离通信报警功能，使用者在离开停车区域之前，将设备安装在车位附近，摄像头采集车外路况并成像到显示屏。
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公开(公告)号：CN114373094A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111489573.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/75 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的门控特征注意力等变分割方法，具体为：1、训练第一分类网络，权重共享得到第二分类网络；训练第一门控的部分融合模块，权重共享得到第二门控的部分融合模块；2、对原始图像进行仿射变换得到仿射图像；3、将原始图像、仿射图像分别输入至两个分类网络；4、将两个分类网络的最后一层的特征层分别作为类激活映射、仿射类激活映射；5、将两个分类网络的特定阶段输出的特征图输入至相应的门控的部分融合模块，得到门控特征图和仿射门控特征图；6、将步骤4和步骤5得到的结果输入至交叉特征注意力模型中，得到改进的类激活映射；7、根据改进的类激活映射实现图像的分割。本发明提高了弱监督网络的分割精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113269200A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110822084.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于少数类样本空间分布的不平衡数据过采样方法，属于电子、通讯、信息工程类的技术领域。其通过增加过滤噪声预处理、设计新的样本合成方法、构建权重值的计算规则以改善数据集的不平衡性，解决了样本混叠现象导致分类效果不佳的问题，提升了不平衡学习问题的性能。
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公开(公告)号：CN105118035A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510512444.8
申请日：2015-08-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的自适应光学光斑信号提取方法，包括如下步骤：S1、构建超完备目标字典；S2、基于稀疏理论提取光斑信号，根据S1构造的超完备字典，将待处理的哈特曼图像进行分块，然后计算各子块在字典下的表示系数，通过比较各表示系数的差异，来判断该图像子块中是背景区域还是信号区域，从而实现去除噪声及背景，提取出光斑的目的。本发明通过目标、背景及噪声在字典中的表示系数的差异，来判断该子块中是否含有光斑信号，以此达到提取目标，去除噪声的目的。
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公开(公告)号：CN102694855A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201210158517.4
申请日：2012-05-21
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02D70/10
Abstract: 本发明公开了基于北斗卫星的气象灾害预警信息发布系统及方法。所述预警信息发布系统包括预警信息发布平台、北斗短报文通信发布端、短报文处理模块、监控模块、区域识别模块、北斗预警信息发布模块、北斗专用接收终端，具有体积小，功耗低，实时性高的优点。预警信息发布方法中：短报文处理模块对北斗短报文预处理得到的待发布的预警信息；监控模块监控北斗专用接收终端位置信息；北斗预警信息发布模块根据位置信息发布预警信息。本发明对子数据包的自适应分组预处理提高了预警信息传输的灵活性，动态编码避免了编码树因为符号编码的改变而不满足最小加权路径长度条件的缺陷；利用补包流程和包查询流程增加了业务预警信息数据传输的差错检测功能。
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公开(公告)号：CN119646481A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411697459.1
申请日：2024-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于动态丢弃的图神经网络的随机丢弃方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括以下步骤：接收待处理代表图，将待处理代表图进行节点特征提取，得到节点领接矩阵，对节点领接矩阵进行归一化，得到归一化矩阵；基于归一化矩阵提取得出特征向量矩阵和特征值对角阵，基于特征向量矩阵和特征值对角阵计算得出消息传递矩阵；将消息传递矩阵输入至预先建立的基于动态丢弃的图神经网络模型内，对消息传递矩阵进行信息丢弃，输出得到丢弃后的消息传递矩阵，其中，所述预先建立的基于动态丢弃的图神经网络模型基于停止随机丢弃规则训练。
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公开(公告)号：CN114186482B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111421064.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/0639 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于DGWO‑SVM的气象环境下武器作战效能评估方法，包括以下步骤：步骤1、获取影响武器作战效能的气象环境因素；步骤2、将影响武器作战效能的气象环境因素作为武器作战效能评估模型输入，武器作战效能评估值作为武器作战效能评估模型输出，构建武器作战效能评估模型；步骤3、将采用径向基核函数的支持向量机SVM应用于武器作战效能评估模型；步骤4、运用强化首领决策能力的灰狼优化算法DGWO，对采用径向基核函数的支持向量机中惩罚因子以及核函数参数进行优化选取；步骤5、将最优的惩罚因子以核函数参数运用于武器作战效能评估模型中，获得最优武器作战效能评估结果。从而提升武器作战效能评估精确性。
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