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公开(公告)号：CN113807318B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111182076.7
申请日：2021-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络和双向GRU的动作识别方法，包括以下步骤：对视频等间距采样M帧图像，缩放；将第一帧图像输入空间流CNN，得到空间流特征图；计算堆叠，将其输入时间流CNN，得到时间流特征图；级联，使用三层卷积神经网络融合，得到融合后的特征图；将特征图送入两层全连接层，然后送入softmax函数得到单帧分类结果；继续以上的步骤，计算剩余帧的分类结果；将识别结果送入双向门控单元，得到各视频抽样帧的分类结果ht；基于高斯加权的融合方式，将M组ht进行融合，得到最终的视频分类结果，本方法在保持模型准确性的情况下，减少了模型参数，简化了模型结构，提高了模型运算速度；采用高斯加权融合的方式，提高了分类结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN112863186A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110062889.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载无人机的逃逸车辆快速识别和追踪方法，具体包括步骤：(1)构建逃逸车辆所在路段位置预测模型，将概率值最大的前三个区域作为候选区域(2)对三个候选区域的车辆进行扫描并5G网络上传至云端(3)建立基于改进DenseNet121的轻量化逃逸车辆重识别模型，基于待查询逃逸车辆分别在每个候选区域的图片上进行车辆特征提取和重识别；(4)将逃逸车辆重识别率最高的图片所在候选区域的位置信息传输至执勤人员，完成肇事逃逸车辆的追踪。本发明实现无人机对逃逸车辆快速可靠的重识别，提高破案效率。
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公开(公告)号：CN113148204B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110346532.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种水陆两用多功能无人机，在无人机体本体的两侧安装飞行板，飞行板的表面对称安装飞行螺旋桨；在飞行板的底面对称安装平衡杆，在平衡杆的底端安装平衡块；飞行板的底面安装支撑板，支撑板底面固定调节框，调节框封闭端内部开设电动滑轨，齿条通过电动滑块可滑动连接在电动滑轨内；齿条的两端连接在调节框开口端的两个垂直臂上；齿条相对地面的一侧啮合一个半齿轮，半齿轮通过转动轴与调节框连接；在半齿轮的底部设有安装座，安装座的底面中心位置开设卡槽，摄像头顶部设置卡块，卡块卡接在卡槽内，将摄像头固定在安装座上；本发明将摄像器与无人机结合，一体化设计，实现了摄像角度的自由调节，提高了使用效率。
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公开(公告)号：CN112863186B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110062889.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载无人机的逃逸车辆快速识别和追踪方法，具体包括步骤：(1)构建逃逸车辆所在路段位置预测模型，将概率值最大的前三个区域作为候选区域(2)对三个候选区域的车辆进行扫描并5G网络上传至云端(3)建立基于改进DenseNet121的轻量化逃逸车辆重识别模型，基于待查询逃逸车辆分别在每个候选区域的图片上进行车辆特征提取和重识别；(4)将逃逸车辆重识别率最高的图片所在候选区域的位置信息传输至执勤人员，完成肇事逃逸车辆的追踪。本发明实现无人机对逃逸车辆快速可靠的重识别，提高破案效率。
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公开(公告)号：CN114387539A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111572410.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SimAM注意力机制的行为识别方法，充分利用无参数注意力模块SimAM的无参数特点，将之与双流网络模型有机结合，可以在提高识别准确率的同时减少网络参数和训练难度，且可以根据输入视频高低层特征含量(即分辨率)的不同，适应性地采用不同的融合方式，提高对细节的感知能力，得出一种高性能的行为识别算法，对双流网络模型进行了更加有效优化，增加了这种方案的行为识别算法的工程性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113807318A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111182076.7
申请日：2021-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络和双向GRU的动作识别方法，包括以下步骤：对视频等间距采样M帧图像，缩放；将第一帧图像输入空间流CNN，得到空间流特征图；计算堆叠，将其输入时间流CNN，得到时间流特征图；级联，使用三层卷积神经网络融合，得到融合后的特征图；将特征图送入两层全连接层，然后送入softmax函数得到单帧分类结果；继续以上的步骤，计算剩余帧的分类结果；将识别结果送入双向门控单元，得到各视频抽样帧的分类结果ht；基于高斯加权的融合方式，将M组ht进行融合，得到最终的视频分类结果，本方法在保持模型准确性的情况下，减少了模型参数，简化了模型结构，提高了模型运算速度；采用高斯加权融合的方式，提高了分类结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN113148204A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110346532.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种水陆两用多功能无人机，在无人机体本体的两侧安装飞行板，飞行板的表面对称安装飞行螺旋桨；在飞行板的底面对称安装平衡杆，在平衡杆的底端安装平衡块；飞行板的底面安装支撑板，支撑板底面固定调节框，调节框封闭端内部开设电动滑轨，齿条通过电动滑块可滑动连接在电动滑轨内；齿条的两端连接在调节框开口端的两个垂直臂上；齿条相对地面的一侧啮合一个半齿轮，半齿轮通过转动轴与调节框连接；在半齿轮的底部设有安装座，安装座的底面中心位置开设卡槽，摄像头顶部设置卡块，卡块卡接在卡槽内，将摄像头固定在安装座上；本发明将摄像器与无人机结合，一体化设计，实现了摄像角度的自由调节，提高了使用效率。
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公开(公告)号：CN114519472A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210414037.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维模型的应急管理监测方法，属于无人机监测技术领域。其通过探测无人机快速定位危险源并分析出危险区域、救援区域和安全区域，并设置建图避障模块和引入辅助势场后的人工势场算法，生成最佳三维应急救援路径，降低了无人机的不必要的折损，同时有助于提高救援人员的搜救效率，从而可防止救援人员清除危险源时造成人员无意义伤亡。
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公开(公告)号：CN114387539B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111572410.X
申请日：2021-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SimAM注意力机制的行为识别方法，充分利用无参数注意力模块SimAM的无参数特点，将之与双流网络模型有机结合，可以在提高识别准确率的同时减少网络参数和训练难度，且可以根据输入视频高低层特征含量(即分辨率)的不同，适应性地采用不同的融合方式，提高对细节的感知能力，得出一种高性能的行为识别算法，对双流网络模型进行了更加有效优化，增加了这种方案的行为识别算法的工程性和准确性。
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公开(公告)号：CN114519472B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210414037.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维模型的应急管理监测方法，属于无人机监测技术领域。其通过探测无人机快速定位危险源并分析出危险区域、救援区域和安全区域，并设置建图避障模块和引入辅助势场后的人工势场算法，生成最佳三维应急救援路径，降低了无人机的不必要的折损，同时有助于提高救援人员的搜救效率，从而可防止救援人员清除危险源时造成人员无意义伤亡。
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