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公开(公告)号：CN108484468A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810451086.8
申请日：2018-05-11
Applicant: 南京大学
IPC: C07D205/06
Abstract: 本发明涉及芳基氮杂环丁烷类化合物的制备方法，以商业化的3-羟基氮杂环丁烷盐酸盐为原料，它和邻碘甲苯以碘化亚铜催化通过Ullmann偶联来获得3-羟基-N-芳基氮杂环丁烷，然后经过一步Swern氧化得到3-羰基-N-芳基氮杂环丁烷，再经历一步Wittig反应从而得到最终产物3-亚甲基-N-芳基氮杂环丁烷类化合物。本发明原材料价廉易得；单元操作简单，设备要求低，适合快速构建新型氮杂环丁烷类化合物。
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公开(公告)号：CN104182765A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410415993.9
申请日：2014-08-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种互联网图像驱动的三维模型最优视图自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理；图像视角分类器训练：得到一个用以估计图像的观察视角的分类器，包括训练集生成、图像视角分类器训练两个步骤；互联网图像采集：通过图像搜索引擎和社交网络中用户上传的大量图像，采集互联网中相应模型的图像，包括互联网图像抓取、无关图像过滤以及前景物体图像提取三个步骤；视图投票评价：通过互联网图像对三维模型相应的视图投票，选择排序靠前的视图为最优视图，包括互联网图像视角估计以及视图排序两个步骤。本发明可以适用于包括刚体和非刚体在内的多种类别的三维模型，符合人们的视觉习惯。
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公开(公告)号：CN111950720A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010868408.6
申请日：2020-08-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种新型类脑视觉系统，包括视网膜形态阵列和神经网络，所述视网膜形态阵列用于将视觉信息转化成电学信号，所述神经网络将输入的电学信号进行信息处理，得到视觉认知结果；通过视网膜形态阵列对视觉信息的感知和同步预处理，避免了从光感受器端向图像信息处理器传输大量冗余的视觉信息，节省了带宽资源，提高了视觉信息处理效率；利用交叉阵列配置结构更复杂、功能更多样的神经网络，通过神经网络对视觉信息的更高层次处理，实现了集图像识别，动态追踪，轨迹预测为一体的新型类脑视觉系统。
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公开(公告)号：CN108170907B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201711316820.1
申请日：2017-12-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种过程式计算机辅助乱针绣制作方法，包括：步骤1，采用图像分割和区域矢量场提取方法提取输入的彩色图像不同的对象区域、区域矢量场；步骤2，根据乱针绣的特点建立包括单根绣线、单个交叉针数字化针法模型；步骤3，对每个对象区域的内部和边缘生成单层针迹，对于区域内部生成绣线分布均匀且能表现区域纹理方向的区域针迹，对于区域边缘生成能表现对象结构的拟合针迹，对所有对象区域执行上述操作得到最终的针迹序列；步骤4，计算每个对象区域的覆盖率，判断当前覆盖率是否达到指定要求，如果没有，则更新参数，继续生成针迹，否则结束当前区域的针迹生成；步骤5，将针迹序列的坐标转换为电脑刺绣机的坐标。
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公开(公告)号：CN109272467A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811113242.6
申请日：2018-09-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度边缘线索的层次化图像分割方法，包括以下步骤：对输入图像进行超像素化，获得图像的过分割区域；对输入图像进行多尺度的内容风格分离，从而提取图像的内容部件，并使用边缘检测方法检测图像内容部件的边缘信息，获取多尺度的边缘概率图；根据多尺度边缘线索度量过分割区域之间的相似度，并进行迭代式区域合并，生成层次合并树；根据层次合并树和先验信息建立能量函数，并采用动态规划方法求解能量函数从而优化层次合并树结构，实现图像的层次化分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104392253B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410764689.5
申请日：2014-12-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种计算机中草图数据集的交互式类别标注方法，包括以下步骤：学习过程，对已标注草图数据集进行多特征提取，特征空间度量学习，计算距离度量函数。选择过程，如果判断草图数据集中不存在未标注草图，则结束，得到最终结果。否则，根据度量学习结果，对待标注草图数据集进行特征空间构造，层次化聚类，并选择最优样本子集。在线标注，用户对最优样本子集中的草图进行交互确认，对确认的样本进行类别标注，并更新已标注草图数据集。剩余的非同类草图，将保持未标注状态，并更新待标注草图数据集。进而不断循环上述过程，直到用户完成所有草图标注，获得最终标注结果。
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公开(公告)号：CN104392253A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410764689.5
申请日：2014-12-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
CPC classification number: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种计算机中草图数据集的交互式类别标注方法，包括以下步骤：学习过程，对已标注草图数据集进行多特征提取，特征空间度量学习，计算距离度量函数。选择过程，如果判断草图数据集中不存在未标注草图，则结束，得到最终结果。否则，根据度量学习结果，对待标注草图数据集进行特征空间构造，层次化聚类，并选择最优样本子集。在线标注，用户对最优样本子集中的草图进行交互确认，对确认的样本进行类别标注，并更新已标注草图数据集。剩余的非同类草图，将保持未标注状态，并更新待标注草图数据集。进而不断循环上述过程，直到用户完成所有草图标注，获得最终标注结果。
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公开(公告)号：CN109272467B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201811113242.6
申请日：2018-09-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度边缘线索的层次化图像分割方法，包括以下步骤：对输入图像进行超像素化，获得图像的过分割区域；对输入图像进行多尺度的内容风格分离，从而提取图像的内容部件，并使用边缘检测方法检测图像内容部件的边缘信息，获取多尺度的边缘概率图；根据多尺度边缘线索度量过分割区域之间的相似度，并进行迭代式区域合并，生成层次合并树；根据层次合并树和先验信息建立能量函数，并采用动态规划方法求解能量函数从而优化层次合并树结构，实现图像的层次化分割。
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公开(公告)号：CN108170907A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711316820.1
申请日：2017-12-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种过程式计算机辅助乱针绣制作方法，包括：步骤1，采用图像分割和区域矢量场提取方法提取输入的彩色图像不同的对象区域、区域矢量场；步骤2，根据乱针绣的特点建立包括单根绣线、单个交叉针数字化针法模型；步骤3，对每个对象区域的内部和边缘生成单层针迹，对于区域内部生成绣线分布均匀且能表现区域纹理方向的区域针迹，对于区域边缘生成能表现对象结构的拟合针迹，对所有对象区域执行上述操作得到最终的针迹序列；步骤4，计算每个对象区域的覆盖率，判断当前覆盖率是否达到指定要求，如果没有，则更新参数，继续生成针迹，否则结束当前区域的针迹生成；步骤5，将针迹序列的坐标转换为电脑刺绣机的坐标。
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公开(公告)号：CN104182765B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410415993.9
申请日：2014-08-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种互联网图像驱动的三维模型最优视图自动选择方法，包括以下步骤：三维模型集预处理；图像视角分类器训练：得到一个用以估计图像的观察视角的分类器，包括训练集生成、图像视角分类器训练两个步骤；互联网图像采集：通过图像搜索引擎和社交网络中用户上传的大量图像，采集互联网中相应模型的图像，包括互联网图像抓取、无关图像过滤以及前景物体图像提取三个步骤；视图投票评价：通过互联网图像对三维模型相应的视图投票，选择排序靠前的视图为最优视图，包括互联网图像视角估计以及视图排序两个步骤。本发明可以适用于包括刚体和非刚体在内的多种类别的三维模型，符合人们的视觉习惯。
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