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公开(公告)号：CN113947537B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202111091274.2
申请日：2021-09-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像去雾方法、装置及设备，所述方法包括：获取待处理有雾图像，将有雾图像输入预先训练的去雾模型，获得有雾图像对应的无雾图像；所述去雾模型包括多个残差群组，所述残差群组包括若干串联的残差双重注意力融合模块，残差双重注意力融合模块包括残差块、第一卷积层、通道注意力模块、像素注意力模块和第二卷积层，所述残差块的输出经第一卷积层分别与所述通道注意力模块和像素注意力模块的输入连接，所述通道注意力模块和像素注意力模块的输出融合再进行输出处理，用于实现残差双重注意力融合模块的输出在每个通道图增强全局依赖的同时获得像素特征。本发明将残差双重注意力融合模块作为神经网络的基本模块，提高了去雾效果。
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公开(公告)号：CN117391968A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311332176.2
申请日：2023-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种人脸图像复原方法、系统、存储介质及设备，上述方法采用的复原模型，从人脸结构化信息出发，根据待复原的人脸图像的特征生成结构化的人脸图，通过结构化的人脸图和解码器进行人脸图复原，可改善基于传统卷积操作难以捕捉以及学习结构化信息的问题，提升人脸复原的数值精度以及丰富可视化效果。
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公开(公告)号：CN118396859B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410544518.5
申请日：2024-05-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于状态空间模型的人脸图像复原方法，方法包括：将待复原的人脸图像输入至复原模型，得到复原后的人脸图像；其中，所述复原模型包括编码器和解码器；所述编码器依次包括第一图像融合模块、第一多尺度状态空间模块、第二图像融合模块、第二多尺度状态空间模块、第三图像融合模块、第三多尺度状态空间模块；所述解码器依次包括第四多尺度状态空间模块、第一多尺度注意力融合模块、第五多尺度状态空间模块、第二多尺度注意力融合模块、第六多尺度状态空间模块、第三多尺度注意力融合模块。该方法在保证复原细节纹理的同时确保人脸语义信息的一致性，特别是对于真实退化场景下的低质量人脸图像能够取得较好的复原效果。
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公开(公告)号：CN117391952A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311333485.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/77 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种低分辨率退化图像处理方法、系统、存储介质及设备，本发明采用一个双分支处理模型，分别为图像复原分支和图像超分辨率分支，同时利用融合模块将两个领域的图像特征融合学习，从而改善二阶段处理方式导致的误差累计以及计算开销大的问题。
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公开(公告)号：CN113077471B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110325496.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U型网络的医学图像分割方法，首先将真实分割图及原图送入生成对抗网络中做数据增强，产生带有标签的合成图片；然后将合成图片放进原有数据集得到扩充后的数据集，将扩充后的数据集送入改进的多特征融合的分割网络中训练。本发明在分割网络浅层与深层特征跳跃连接间加入一个获取不同大小感受野的膨胀卷积模块，增强细节信息与深层语义的融合，提升对分割目标大小的适应性，同时提高医学图像分割的精确度。本发明通过使用生成对抗网络扩充数据集的方式缓解了训练分割网络时出现的过拟合问题，从多尺度特征连接的角度弥补了传统U型网络捕捉细节信息能力丢失、深浅层信息特征捕捉不完整的问题，改善了最终的分割结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113274022A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110498398.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/16 , A61M21/00 , G01N21/25 , A61B5/0531 , A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种匹配饮品咖啡因含量的音乐辅助调节情绪智能方法，其特征在于，包括：成分信息采集模块，从饮品中抽取样品，采集样品中的咖啡因光谱，分析样品中的咖啡因光谱获得用户当日累计饮用的咖啡因含量，输入信息处理模块；生理信息采集模块，采集用户的肌肉电位和皮肤电阻，输入信息处理模块；信息处理模块，基于用户当日累计饮用的咖啡因含量判断用户情绪，基于用户的肌肉电位和用户的皮肤电阻，修正判断的用户情绪；人工智能编曲模块，基于用户情绪，匹配对应的音乐种类；音乐输出模块，基于音乐种类，播放对应的音乐。
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公开(公告)号：CN113240691A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110654344.4
申请日：2021-06-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U型网络的医学图像分割方法，属于图像处理技术领域，包括如下步骤：首先将医学影像数据集的原图和实际分割图按照一定比例分成训练集、验证集以及测试集，并将训练集以及验证集送入改进的恒定缩放分割网络中训练；本发明针对传统传统U型网络中编码器和解码器的部分进行改进，提出恒定缩放的残差网络与循环神经网络结合代替原有的编解码器模块，增强浅层信息与深层语义的灵活性融合，更深入地提取了图像的特征信息，同时提高医学图像分割的精确度。本发明从改进模块结构的角度弥补了传统U型网络捕捉细节信息能力丢失、深浅层信息特征融合比例固定的问题，从而改善了最终的分割结果。
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公开(公告)号：CN113077471A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110325496.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于U型网络的医学图像分割方法，首先将真实分割图及原图送入生成对抗网络中做数据增强，产生带有标签的合成图片；然后将合成图片放进原有数据集得到扩充后的数据集，将扩充后的数据集送入改进的多特征融合的分割网络中训练。本发明在分割网络浅层与深层特征跳跃连接间加入一个获取不同大小感受野的膨胀卷积模块，增强细节信息与深层语义的融合，提升对分割目标大小的适应性，同时提高医学图像分割的精确度。本发明通过使用生成对抗网络扩充数据集的方式缓解了训练分割网络时出现的过拟合问题，从多尺度特征连接的角度弥补了传统U型网络捕捉细节信息能力丢失、深浅层信息特征捕捉不完整的问题，改善了最终的分割结果。
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公开(公告)号：CN112925611A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110264399.4
申请日：2021-03-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于共享式GPU的分布式容器调度方法及其系统，旨在解决多样化的云计算业务中容器调度不合理、GPU资源利用率低下的技术问题。所述方法包括：实时监听并校验对新的容器：利用校验成功的容器更新容器调度队列；按顺序从容器调度队列中读取待调度容器，并根据容器的GPU标签从集群中选出待调度容器对应的最佳节点；将待调度容器调度到最佳节点上，完成分布式容器调度。本发明能够针对待调度容器的需求选择最适配的节点进行容器调度，保证集群内部节点的负载均衡，提高集群的资源利用率。
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公开(公告)号：CN118262395B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410335303.2
申请日：2024-03-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义特征的人脸图像复原方法，步骤如下：获取待复原的人脸图像，输入至训练好的复原模型，得到复原后的人脸图像；复原模型包括：编码器，用于根据待复原的人脸图像，生成低质人脸语义特征；参考图像生成器，用于根据低质人脸语义特征，通过输入随机噪声，生成多张高质人脸参考图像；特征转移器，用于根据多张高质人脸参考图像，构建人脸组件特征字典；将人脸组件特征字典中的高质组件特征转移到低质人脸语义特征中，得到高质人脸语义特征；解码器，用于根据高质人脸语义特征，生成复原后的人脸图像。在保证复原结果细节与纹理的同时确保人脸语义信息的一致性，在真实场景下能够取得较高的评价指标得分与高质量的可视化效果。
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