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公开(公告)号:CN102622082A
公开(公告)日:2012-08-01
申请号:CN201110412458.4
申请日:2011-12-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于手机传感器控制电脑的方法,建立智能手机与计算机控制信息交互的系统;在智能手机端,首先从手机传感器得到相应的数据,进行数据的过滤拟合,得到动作命令,通过蓝牙传输至电脑端接口;手机主传感器打包消息,通过消息机制,利用流水线pipeline技术,将数据从传感器模块传递给当前模式控制器模块的动作拟合器模块;动作拟合器在初始化时已将预定义的动作初始化并存入动作池中,动作拟合器模块对传感器数据进行动作生成;动作拟合器接收通过消息队列由传感器模块产生的数据消息,并解析为实数数组,对数据通过算法抽象出动作;而在电脑端,通过编辑配置文件,将特定的动作或消息指令映射到某个键盘、鼠标或其他硬件操作,实现手机传感器控制电脑操作。
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公开(公告)号:CN116977193A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310039927.5
申请日:2023-01-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464
Abstract: 基于金字塔结构空间特征变换的高动态范围成像网络方法,基于三个子网络:可形变卷积对齐网络、PSFT条件网络和可形变卷积残差密集块的融合网络;流程是:1)利用gamma矫正将输入图像的曝光度对齐,再将曝光度对齐和曝光度未对齐的所有图像输入共享偏移量的可形变卷积对齐网络的两个卷积层得到初步图像特征;2)曝光度对齐的图像特征在共享偏移量的可形变卷积对齐网络中进行几何对齐,将在几何对齐过程中得到的偏移量同样应用于未曝光度对齐的LDR图像特征进行几何对齐;只通过gamma矫正对齐曝光度;3)将几何对齐后的曝光未对齐LDR图像特征输入基于PSFT的条件网络,得到优化特征得到高动态范围图像。
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公开(公告)号:CN112148609A
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN202011038003.6
申请日:2020-09-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36 , G06F40/194 , G06F40/253
Abstract: 一种对于在线编程考试中所提交的代码的度量方法,利用SonarQube来进行代码质量度量并获取数据结果、通过封装的SonarQube API获取项目的质量度量数据并展示到前端页面;通过代码相似度检测算法对代码与其他代码进行对比并将重复情况展示到前端页面;对代码与其他代码进行对比的过程是:对获取的代码进行预处理、对处理代码生成抽象语法树、对语法树进行处理并转换成线性结构、对线性结构进行相似度计算、对结果进行数据展示等个步骤。
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公开(公告)号:CN106056629A
公开(公告)日:2016-10-26
申请号:CN201610375939.5
申请日:2016-05-31
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T2207/20201
Abstract: 本发明提供一种通过运动物体检测和扩展去除鬼影的高动态范围成像方法,本发明的重要思想是对运动区域在边缘的约束下进行扩展来增强运动区域检测的结果;本发明使用一种基于马尔可夫随机场框架的方法来检测运动区域,并使用一种基于图像分割的方法对运动区域进行扩展;根据扩展后的运动区域的掩膜图像调整各像素的权重,并将各像素权重应用到最终的曝光融合中,可以有效地解决在高动态范围成像中出现的鬼影问题。
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