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公开(公告)号：CN108615229B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810193958.5
申请日：2018-03-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于曲率点聚类及决策树的碰撞检测优化方法，包含以下步骤：步骤一、基于曲率点聚类和几何特征选择层次包围盒；步骤二、基于决策树模型优化混合层次树的建立。本方法通过计算不同类型碰撞物轮廓点的曲率，分析其几何特征，采用K均值聚类算法选择合适的包围盒，提高包围盒和碰撞物的匹配度；运用Boosting算法提高决策树模型精度，省去原有碰撞检测算法中的冗余计算，优化混合层次树的建立过程，提高碰撞检测的效率。
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公开(公告)号：CN113361623A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110691248.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量级CNN结合迁移学习的医学图像分类方法，包括：(1)获取医学图像数据集，并对其预处理，包括调整大小，使用高斯模糊和直方图均衡化进行增强处理，之后将预处理后的医学图像数据集按照一定比例划分得到训练集、验证集以及测试集；(2)构建预训练好的MobileNetV2网络并进行微调，对MobileNetV2网络的损失函数使用L2正则化进行处理，通过贝叶斯优化方法调整MobileNetV2网络中的超参数，之后利用训练集对MobileNetV2网络进行训练，利用验证集对MobileNetV2网络进行验证，得到重新训练好的MobileNetV2网络；(3)将测试集输入重新训练好的MobileNetV2网络，得到分类结果。本发明所述方法提高了分类精度，缩短了MobileNetV2网络的训练时间，并且对于硬件设备的要求不高，适合资源匮乏的地区使用。
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公开(公告)号：CN113284037A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110690957.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的陶瓷水印载体恢复方法，首先，基于Evo‑BiSeNet的图像分割网络，对预先获取的陶瓷三维图像进行检测，获取水印载体部位；其次，基于空间变换网络的水印载体平面化处理；最后，基于GAN的水印载体复原，恢复载体并提高水印的鲁棒性。本发明采用归一化激活层提高图像分割的实时性，利用卷积注意力机制对陶瓷表面不规则图像的细小边缘特征进一步优化提取，更有效的保留水印载体的信息；使用GAN对水印载体复原，其中包括对水印载体的鲁棒训练，提高水印的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113255202A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110591597.1
申请日：2021-05-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小波域粒子群的三维模型水印嵌入方法，涉及多媒体数据处理保护技术领域，对三维模型进行降维，获得降维后的三维模型的特征点，结合特征点生成矩阵，将水印嵌入矩阵的中频区域，并调整嵌入深度，得到包含水印的三维模型，对含有水印图像的三维模型进行鲁棒性计算评价，确定三维模型的水印信息。通过本发明的技术方案使嵌入的水印可以抵抗平移、旋转和缩放的几何攻击，并且利用多小波嵌入水印，根据质量的大小自适应选择中频嵌入水印，提供了一种确保医学数据完整、安全的鲁棒水印方法。
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公开(公告)号：CN108416270B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201810117900.2
申请日：2018-02-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多属性联合特征的交通标志识别方法，首先对图像进行预处理，然后设计卷积神经网络结构，通过该CNN网络自动提取交通标志特征，为了充分利用CNN多层特征的有用信息，提取最后3层特征图，将提取出的每层特征图通过多尺度池化操作形成3个尺度的特征矩阵，将3个尺度的特征矩阵按列展开并级联成列向量；然后将得到的3个列向量级联成一个具有多尺度多属性的联合特征向量；最后将联合特征向量通过ELM分类器进行分类，从而高效地完成交通标志的识别分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113035320A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110416444.3
申请日：2021-04-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G16H20/40 , G16H50/50 , G06F30/23 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种肺部虚拟手术变形模拟方法，包括以下步骤：(1)虚拟肺部数据采集；(2)整理样本数据；(3)采用变步长四阶龙格库塔方法构建有限元软组织模型；(4)柔性体变形计算；(5)力反馈计算。本发明采用有限元模型对肺部进行三维物理建模，具有极高的仿真度和高精度；采用变步长四阶龙格库塔方法，在保证高精度的前提下节省了步长选择过程中的计算时间；采用最速下降法与牛顿迭代法相配合的方式，并配合GPU进行加速，在保证了高保真度、高精确度及高逼真度的基础上，弥补了最速下降法在极小点附近收敛速度差的问题，保证了对柔性体变形的快速计算，从而保证了手术的实时性，有效地权衡了手术的实时性和保真度。
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公开(公告)号：CN112085016A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010644952.2
申请日：2020-07-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ROI和IWT医学图像篡改认证及恢复的鲁棒水印方法，步骤如下：(1)完整性认证及水印生成预处理；(2)水印的嵌入；(3)水印的提取及认证。首先将医学图像通过OTSU算法划分为感兴趣区域和非感兴趣区域两部分，采用哈希算法验证ROI区域的完整性，并计算ROI区域的恢复数据序列，再对带有病人信息的二值图像进行Logistic混沌映射加密处理，最后将合成水印采用IWT变换嵌入图像RONI区域。本发明将恢复数据用于水印信息传输，可验证医学图像ROI的完整性，精确定位图像ROI篡改区域并恢复原始ROI；同时嵌入图像RONI区域的水印对噪声、压缩、滤波攻击等均有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107103637B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710218574.X
申请日：2017-04-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种增强纹理力方法，其特征包括对二维纹理图像表面三维微观形状重建和纹理力触觉渲染两部分。第一部分采用SFS算法中的演化方法从二维纹理图像中重建表面三维微观形状；第二部分在传统纹理力触觉再现方法的基础上增加一个梯度反馈力，达到更加真实的力触觉再现效果。纹理力触觉渲染是建立在表面三维微观形状上，SFS技术利用单幅图像中物体表面的明暗变化来恢复表面各点的相对高度，为进一步物体的表面三维微观形状建立奠定基础；梯度反馈力是当物体表面梯度满足条件的情况下存在的一种力，方向与虚拟点速度方向相反，其目的是让操作者在触摸物体表面时能更好感知物体表面凹凸变化。
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公开(公告)号：CN111339654A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010112635.6
申请日：2020-02-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G16H50/50 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种虚拟手术系统中软组织按压及形变恢复方法，所述方法用于模拟虚拟手术中的软组织按压及形变恢复过程，包括以下步骤：(1)使用添加弯曲弹簧的四面体弹簧质点模型对软组织进行建模；(2)使用局部变形计算变形范围；(3)在变形范围内，计算质点实时的位移和速度；(4)根据LIBSVM训练的参数模型，选择模型参数。本发明所述方法在保留弹簧质点模型计算简单快速的前提下，弯曲弹簧可保证有效的形状恢复行为，同时控制软组织按压模拟过程中软组织的形变范围，解决了传统弹簧质点模型受力过大产生形变失真问题，优化了模型参数。
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公开(公告)号：CN106599792B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201611037118.7
申请日：2016-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种手部驾驶违规行为的检测方法，包括从监控视频中读取图像；对读取的图像进行预处理，包括格式变化、建立椭圆肤色模型和确定像素点的肤色概率值；从预处理后的图像中检测定位手部的轮廓；以方向盘为中心框定五个感兴趣区域，并对框定的区域进行坐标划分；通过判断手部轮廓是否位于方向盘中心区域，来辨别手部姿态是否属于违规驾驶行为，通过建立椭圆形肤色模型和利用logistic回归分析,进行手部像素信息的初步确定，以及通过运用区域生长法进行连通区域的分析和标记，提取到手部肤色图像，得到完整的手部图像，通过把图像划分为五个感兴趣的区域，能够精准的判断出驾驶室内的操作是否违规。
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