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公开(公告)号：CN115902932A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211454844.4
申请日：2022-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种融合激光雷达及其旋转电机的标定与建图方法，包括：读取雷达及带动其旋转的电机角度数据，通过状态误差卡尔曼滤波方法求出当前激光雷达帧的位姿信息；得到在两帧激光雷达之间的电机角度数据并求得对应的电机位姿；通过旋转电机的位姿和激光雷达的位姿标定出两者之间的位姿转换矩阵；根据位姿转换矩阵将基于雷达坐标系的激光雷达点云转换到电机0度坐标系下；根据0度坐标系下点云和电机角度给出的初始位姿，进行点到面匹配和状态误差卡尔曼滤波估计，得出最终激光雷达帧的准确位姿，根据最终激光雷达帧的位姿将点云注册到全局地图上，得到最终的稠密地图。
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公开(公告)号：CN110289103B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201910535538.5
申请日：2019-06-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种软组织局部压缩形变模拟方法，包括：(1)采集软组织的医学图像数据，通过四面体网格生成方法将软组织的医学图像数据处理为三维四面体网格模型；(2)构造四面体质点‑弹簧模型并建立与质点‑弹簧模型对应的运动学方程；(3)利用模拟退火算法优化质点‑弹簧模型中的弹簧刚度和阻尼系数；(4)将软组织压缩变形划分为局部变形区和非变形区；(5)利用Verlet显示积分法对局部变形区的点进行运动学方程求解，获得在压力作用下软组织的压缩形变；(6)设定过度压缩约束条件，对不满足过度压缩约束条件的质点进行校正。本发明在保证计算效率的同时提高了模拟的精度，更快速、真实的反映了软组织的形变情况。
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公开(公告)号：CN115239982A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210830684.2
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种视频遮挡车辆重识别的方法，所述方法包括：将车辆图像输入3D‑CNN主干网模型进行特征提取；通过自适应边缘传递图卷积层对提取的特征进行处理，输出xout特征，并对xout特征多层级联得到关系特征xA；将关系特征xA输入跨层级对齐层得到相似拓补特征；对相似拓补特征计算相似性，将计算的结果与预设的阈值比较，若大于阈值，则车辆图像是相同的，反之则不同；本发明提出了车辆遮挡的重识别方法，通过主干网络对不同对象进行特征提取，并利用图像对比拓补的方法，对目标遮挡部分获取拓补信息，联合处理对象的部分特征，提高了该模型的训练效率，有效地提高了车辆遮挡重识别的准确度。
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公开(公告)号：CN115189869A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210757536.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/30 , H04L67/1097 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链交易的无载体隐写方法，包括：(1)发送方地址A00生成n个兄弟地址A01,A02,...,A0n，n为发送方和接收方共享的一个整数，生成一个儿子地址A10，A10生成n个兄弟地址A11,A12,...,A1n；(2)发送方将信息嵌入到zcash系统的交易金额里，随机选择A00,A01,...,A0n中的一个地址发送带有信息的金额给A10,A11,...,A1n中的一个地址，接收方通过链上监控地址和地址是否交易，从交易金额里提取信息。本发明增强用区块链嵌入秘密信息的隐蔽性，同时单笔交易具有较高的嵌入的容量。
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公开(公告)号：CN114283256A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111385044.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种非均匀软组织网格模型的自适应网格细化方法，属于计算机图形学技术领域，包括：根据用户注视一级四面体网格模型的眼动数据生成眼动热点图；根据眼动热点图提取一级四面体网格模型的初次细化区域，获取一级四面体网格模型的顶点密度值；对初次细化区域进行基于顶点密度值的初次细化，得到二级四面体网格模型；根据外力的传导范围从二级四面体网格模型中提取再次细化区域；对再次细化区域进行基于顶点密度值的再次细化，得到与非均匀软组织相适应的三级四面体网格模型；其中，所述一级四面体网格模型通过非均匀软组织的CT图像构建获取；提高了模拟仿真的真实性和实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109492596B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201811375081.8
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means聚类和区域推荐网络的行人检测方法，该方法包括以下步骤：(1)构建特征提取网络，所述特征提取网络为去除inception v1模块中所有最大池化层后的网络；(2)将K‑Means聚类算法加入所述特征提取网络的最后一个DepthConcat中，所述最后一个DepthConcat记为C9，得到检测候选区域；(3)将所述检测候选区域作为RPN网络的输入，得到带有矩形区域的包围框，采用ROI池化层采集所述包围框，并计算所述包围框的特征映射，对包围框进行分类和回归；本发明在增加网络的深度和宽度的同时，加入RPN，使得达到既能对行人进行分类，又能对行人进行具体定位的效果。
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公开(公告)号：CN114241225A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111466037.X
申请日：2021-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种端到端生成建议框的自底向上的三维目标检测方法，属于人工智能的目标检测领域。首先通过Ball k‑means聚类算法处理原始点云获取聚类中心，将原始点云划分为多个球形类簇，将每个球形类簇里边的原始点云输入到PointNet编码和解码器中，获得输入点的逐点级语义特征；然后Shell‑based方法计算建议框几何中心，通过前景点语义分割，得到前景掩膜，端到端的生成建议框；然后对点云区域池化，进行空间坐标转化，经过多层感知机，与语义特征进行特征融合；对融合后的特征进行PointNet编码；通过总损失函数，进行Shell‑based分类回归到几何中心。
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公开(公告)号：CN114091510A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111090479.9
申请日：2021-09-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 基于领域自适应的跨域车辆重识别方法。本发明公开了将图片输入预先训练好的三条Net网络模型中，对三条Net网络的参数进行加权平均得三条Mean‑Net网络模型；将源域图片输入Mean‑Net网络模型中输出的预测值标记为软伪标签；将目标域图片通过聚类算法得到硬伪标签；通过软伪标签和硬伪标签分别计算三条Net网络模型的软分类损失函数和硬分类损失函数；通过三条Net网络模型，即Net1，Net2和Net3，对应的软分类损失函数和硬分类损失函数构建循环平均学习框架；将车辆数据图片输入构建循环平均学习框架输出相同车辆图片。
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公开(公告)号：CN108564547B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810353009.9
申请日：2018-04-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法。所述自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法包括如下步骤：1、对数字图像进行图像分数阶的微分处理；2、基于遗传算法寻找最优控制参数实现自适应微分阶数的图像处理。本发明的有益效果是：所述自适应微分阶数的分数阶微分图像增强方法通过改变变异概率Pm优化遗传算法，降低了计算时间；利用改进的遗传算法优化分数阶微分增强图像，得到图像最适合的微分阶数。
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公开(公告)号：CN113808275A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111120772.5
申请日：2021-09-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于GCN与拓扑修改的单图像三维重建方法，该方法具体包括如下步骤：输入图像至VGG‑16编码网络，提取特定层的特征图与图像特征向量；预设初始球体网格；根据VGG‑16编码网络提取的特定层的特征图，为初始球体每个顶点赋予图像感知特征，得到附带图像感知特征的球体网格；将该球体网格输入网格形变网络中，变更网格顶点位置，并得到初始三维模型；拓扑修改网络对初始三维模型表面进行修剪，从而更新网格拓扑结构；得到最终三维网格模型；本发明提高重建模型的质量，同时减小变形计算。
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