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公开(公告)号：CN119863400A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411937005.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T5/77 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于超分形多模态深度融合的虚拟视点遮挡区域修复方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域，利用构建的超分形多层级特征融合网络对输入图像进行多模态特征提取；利用构建的深度估计模型对输入图像的遮挡区域周边进行深度信息估计，以获取遮挡区域填充内容；基于获取的遮挡区域填充内容的多模态特征，从给定的修复方案中选择当前修复方案，并根据当前修复方案中各模态特征的权重，对输入图像的遮挡区域进行初步修复；对初步修复的效果进行评估，且在修复效果不符合预期时，不断优化当前修复方案的各模态特征的权重，直至输出遮挡区域修复效果满足预期的图像。本发明能够提高虚拟视点的质量和视觉效果。
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公开(公告)号：CN104973519B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201510316018.7
申请日：2015-06-10
Abstract: 本发明提供了一种双起重臂节的塔式起重机，包括塔身、与塔身相连的第一臂节、以及与第一臂节相连的第二臂节，所述第一臂节和第二臂节之间设有折叠机构，所述第一臂节和第二臂节折叠后，在折叠机构的作用下，呈水平相邻状态。与老式固定吊臂塔机相比，起重臂通过折叠机构相互铰接并折叠在一起，减少了运输高度，便于运输，而且起重臂能够在动力系统的帮助下从折叠状态到水平状态有序展开，大幅减少了塔机的安装时间，对于低层楼房以及厂房建筑节约了成本。
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公开(公告)号：CN104973519A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510316018.7
申请日：2015-06-10
CPC classification number: B66C23/68 , B66C23/16 , B66C23/70 , B66C2700/03
Abstract: 本发明提供了一种双起重臂节的塔式起重机，包括塔身、与塔身相连的第一臂节、以及与第一臂节相连的第二臂节，所述第一臂节和第二臂节之间设有折叠机构，所述第一臂节和第二臂节折叠后，在折叠机构的作用下，呈水平相邻状态。与老式固定吊臂塔机相比，起重臂通过折叠机构相互铰接并折叠在一起，减少了运输高度，便于运输，而且起重臂能够在动力系统的帮助下从折叠状态到水平状态有序展开，大幅减少了塔机的安装时间，对于低层楼房以及厂房建筑节约了成本。
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公开(公告)号：CN104944301A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510317467.3
申请日：2015-06-10
CPC classification number: B66C23/68 , B66C23/62 , B66C23/74 , B66C23/78 , B66C23/821 , B66C2700/0392
Abstract: 本发明提供了一种折叠式快速安装塔机，包括塔身、第一臂节、第二臂节、第三臂节和小车变幅机构，所述塔身顶端与第一臂节通过连接，第一臂节与第二臂节通过第一折叠机构连接，第二臂节与第三臂节通过第二折叠机构连接。本发明中，所述塔身上设有塔顶滑轮组，塔顶滑轮组分别连接平衡重斜撑和塔帽斜撑的一端，平衡重斜撑的另一端和塔帽斜撑的另一端分别与一下支撑杆的两端相连，所述平衡重斜撑与下支撑杆的连接处下部连接平衡重斜撑下拉杆，平衡重斜撑下拉杆下端连接配重。
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公开(公告)号：CN119720097A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411905396.4
申请日：2024-12-23
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06V10/20 , G06T5/90 , G06V10/72 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06T7/262 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于海雾识别技术领域，公开了一种多源数据融合的监控视频海雾识别与态势预测方法及系统。本发明提出一种基于监控相机视频数据的海雾预报方法，通过图像处理与深度学习相结合，融合多源观测信息，实现对海雾的准确识别与预报。该技术方案的核心在于利用监控视频数据，结合图像特征提取、深度学习模型和气象数据的融合，实时分析和预报海雾的形成、变化和消散过程，进而提高海雾预警的准确性和实时性。本发明采用暗通道方法对监控视频数据进行预处理，有效去除光照干扰，增强海雾特征，从而提高海雾的检测与识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117333745B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311308376.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G10L21/055 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/57
Abstract: 本发明公开了一种监控视听数据融合的降水定量估算方法，包括：基于张量和稀疏编码方法，从监控视频中将雨线层与监控背景层分离，将视频雨线层作为降雨的视觉特征；提取音频数据的时域特征和频域特征，将时域特征和频域特征的融合结果作为降雨的听觉特征；以降雨的视觉特征和听觉特征为输入，以降雨强度为输出，选取卷积神经网络、长短期记忆网络，搭建权重动态自适应的监控视听融合深度学习模型，采用监控视听融合深度学习模型对降雨强度进行估算。本发明无需对监控相机参数进行复杂的标定，估算精度高，可适应于复杂多变的真实监控场景中，具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119620451A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411921405.9
申请日：2024-12-25
Applicant: 南京工程学院
IPC: G02F1/13 , G02F1/1334 , G02F1/1335 , G02F1/13357 , G02F1/1347
Abstract: 本发明公开了一种基于偏振体全息光栅的分区显示系统及方法，属于显示技术领域，系统包括由下到上依次设置的光源层、准直光学层、电控散光层、偏振体全息光栅阵列层和液晶显示层；光源层能够独立产生左旋圆偏振光和右旋圆偏振光；准直光学层能够将光源层发出的光变为准直光束；电控散光层具有透明模式和散射模式，能够切换；偏振体全息光栅阵列层由左旋圆偏振光栅和右旋圆偏振光栅交替排布；电控散光层为透明模式时，液晶显示层仅对偏振体全息光栅阵列层折射光穿过的区域进行渲染显示；电控散光层为散射模式时，液晶显示层对所有光穿过的区域进行渲染显示。本发明具有光效利用率高、视区串扰低、超薄等优点。
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公开(公告)号：CN118837937A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410867554.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开一种基于城市监控相机传感网的地震识别方法，对地震音频和负样本音频归一化处理并滤波；将地震音频、负样本音频的音频类别与监控位置信息写入标签文件；提取地震音频的频域特征，获得梅尔频谱图；提取地震音频的时域特征，获得过零率图；将梅尔频谱图和过零率图融合，获得融合特征；将获得的融合特征输入Transformer模型中，获得特征张量；将特征张量输入改进的LSTM模型，获得地震音频时间序列上的特征；利用离群点检测法校正地震观测点错误判断的地震事件；采用空间内插法分析多个地震观测点识别的地震事件，获得地震时空分布和演变信息。本发明充分发挥了城市监控传感网数量多、密度大、传输快等观测优势，为高时空分辨率的地震监测提供契机。
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公开(公告)号：CN104944301B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510317467.3
申请日：2015-06-10
Abstract: 本发明提供了一种折叠式快速安装塔机，包括塔身、第一臂节、第二臂节、第三臂节和小车变幅机构，所述塔身顶端与第一臂节通过连接，第一臂节与第二臂节通过第一折叠机构连接，第二臂节与第三臂节通过第二折叠机构连接。本发明中，所述塔身上设有塔顶滑轮组，塔顶滑轮组分别连接平衡重斜撑和塔帽斜撑的一端，平衡重斜撑的另一端和塔帽斜撑的另一端分别与一下支撑杆的两端相连，所述平衡重斜撑与下支撑杆的连接处下部连接平衡重斜撑下拉杆，平衡重斜撑下拉杆下端连接配重。
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公开(公告)号：CN119229328B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411746051.9
申请日：2024-12-02
IPC: G06V20/17 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/60 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N7/18 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于内涝监测领域，公开了一种基于深度学习的低空无人机内涝巡检方法及系统，该方法包括：通过低空无人机获取高时空分辨率的遥感可见光图像，并利用5G通信技术将无人机数据上传至云端；基于无人机内涝图像分割的深度学习内涝自动识别及分析模型，进行内涝的实时识别、分割，高效、精准、快速地实现城市内涝信息的巡检；结合无人机轨迹信息以及图像边缘特征拼接巡检区域图分割内涝区域并绘制、更新城市内涝时空分布格局，为城市内涝灾害的减灾防灾、救急抢险、灾情评估提供技术支持与基础数据支撑。
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