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公开(公告)号：CN112418014A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011238990.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和卷积长短期记忆神经网络的调制信号识别方法，首先通过无线通信系统预先获取无线连续时间信号，构成数据集；其次，通过选取合理的阈值将含噪信号滤除，然后将处理后获得的小波系数利用逆小波变换进行重构，恢复出有效的信号；最后，发挥卷积神经网络对信号特征的提取能力，结合长短时记忆网络的记忆性，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本有效地分类。本发明用小波去噪预处理技术抑制输入信号的高频噪声，构建卷积长短期记忆神经网络，充分学习全局特征，进而对具有时序性的信号样本更加有效地分类；提高复杂环境下识别准确率，是一种适用于真实信道环境下的调制识别方法。
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公开(公告)号：CN111861925A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010721312.7
申请日：2020-07-24
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨方法，首先，构建基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨网络架构，包含6个模块，前五个模块每个模块中都包含门控循环单元、空间注意力模块和激活函数；模块1作为编码器，模块2到模块5中分别使用扩张因子为1、2、4和8的膨胀卷积，对应的接受域大小分别为5×5，9×9，17×17，33×33；模块6包含卷积层、通道注意力模块和激活函数，模块6后连接一个1×1的卷积层，作为解码器生成残差映射；然后，选择MSE和SSIM作为损失函数；最后对构建的网络架构进行训练。本发明地解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留和细节模糊的问题，在去除图像中雨线的同时保留了图像的细节部分，使得图像清晰度大幅提高。
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公开(公告)号：CN111861925B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202010721312.7
申请日：2020-07-24
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06T5/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨方法，首先，构建基于注意力机制与门控循环单元的图像去雨网络架构，包含6个模块，前五个模块每个模块中都包含门控循环单元、空间注意力模块和激活函数；模块1作为编码器，模块2到模块5中分别使用扩张因子为1、2、4和8的膨胀卷积，对应的接受域大小分别为5×5，9×9，17×17，33×33；模块6包含卷积层、通道注意力模块和激活函数，模块6后连接一个1×1的卷积层，作为解码器生成残差映射；然后，选择MSE和SSIM作为损失函数；最后对构建的网络架构进行训练。本发明地解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留和细节模糊的问题，在去除图像中雨线的同时保留了图像的细节部分，使得图像清晰度大幅提高。
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公开(公告)号：CN112634161B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011573525.6
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明提供了一种基于两级反射光消除网络和像素损失的反射光去除方法，首先设置两级反射光消除网络中生成器的一级子网络和二级子网络；然后设定两级反射光消除网络中生成器基于像素损失的损失函数；再设定两级反射光消除网络中鉴别器的损失函数；训练两级反射光消除网络直到两级反射光消除网络参数收敛得到训练好的两级反射光消除网络；最后用训练好的两级反射光消除网络对测试数据集进行图像反射光去除，输出图像反射光去除以后的透射图。本发明克服了现有技术中容易出现色彩失真和细节损失的缺点，使得本发明对反射图像的去除效果更加明显，并且不存在色彩失真。
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公开(公告)号：CN113484254A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110885762.4
申请日：2021-08-03
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G01N21/27 , G01N21/3504 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了基于三光谱实时成像和多项式回归的修正能见度估计方法，属于大气能见度检测技术领域，利用三台近红外相机、三个分光镜、三个近红外成像波段对应的滤光片、三个镜组搭建三光谱实时成像光学系统；利用三光谱实时成像系统在雾天下对选定建筑物目标进行成像得到同一场景下不同波段成像的三幅近红外图像；进一步推导雾天下基于近红外三光谱成像和距离的能见度估计公式；得到多对标准能见度U与估计能见度V，然后使用多项式回归方程建立能见度修正公式，对后续得到的估计能见度V进行修正得到修正能见度Vx。本发明利用三光谱实时成像与多项式回归克服了现有技术中需要大量训练样本来优化神经网络性能，使得本发明测量雾天下能见度误差较低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112598069A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011573651.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明提供了一种基于特征提取和权重系数参数更新的高光谱目标跟踪方法，首先利用基于多维缩放和主成分分析的联合光谱降维方法对原始高光谱图像序列进行降维处理；然后分别提取降维处理后得到的图像序列的四对特征，将四对特征进行融合；并将融合后的特征送入核相关滤波器，得到四个基于第一到第四个特征的弱响应图；并利用权重系数对弱响应图进行加权得到强响应图；将强响应图中最大值位置作为目标的位置；并对权重系数进行更新。本发明克服了现有技术中计算量大，实时性差的缺点，使得本发明提高了复杂背景下高光谱图像序列中目标跟踪的速度，并且当目标出现形变和遮挡时有较好跟踪效果。
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公开(公告)号：CN112487703A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011238167.3
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法，首先引入互质阵列，互质阵列采用最小稀疏标尺重构空间协方差矩阵，采用非均匀采样方法；将协方差矩阵向量化，利用克罗内克积从互质阵列得到虚拟流形矩阵；其次，对向量化协方差矩阵进行预处理，初步抑制采集信号中的未知噪声信号，削弱噪声对目标信号定位的干扰；最后，引入稀疏贝叶斯算法，应用于稀疏信号恢复的模型中，通过贝叶斯规则得到后验概率，对所有超参数进行估计，更新出目标信号的真实波达角估计。本发明可以解决非凸优化问题，并利用定点更新自动确定稀疏性，在采集少量样本的情况下，尤其在低信噪比的情况下，有更好的处理效果。
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公开(公告)号：CN112241724A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011186593.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开一种基于双路卷积长短期神经网络的自动识别方法及系统，利用将无线电信号的同向分量和正交分量转换成幅度分量和相位分量；构造双路神经网络，将简单的同向正交分量送入到卷积神经网络，同时，将转换的幅度相位分量送入到长短期神经网络进行识别；然后，将两路神经网络提取的时空特征进行信息融合，连接成一个新的特征矩阵；训练神经网络，使用softmax分类器完成信号识别分类。本发明基于双路卷积长短期神经网络，可以同时提取信号的时间和空间特征，并且为不同的特征选择适合的神经网络，充分利用神经网络提取特征的能力，学习更好的性能，提高分类的准确率。
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公开(公告)号：CN111861926A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010722071.8
申请日：2020-07-24
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明提出了一种基于空域组增强机制与长短时记忆网络的图像去雨方法，首先使用膨胀卷积模块提取多尺度的特征信息，并采用空域组增强模块检测条纹信息，然后引入长短时记忆神经网络传播不同阶段深度特征的依赖性关系，最后利用残差密集块提取丰富的局部特征信息来进一步地提升复原图像的质量。本发明方法在图像去雨上有更优的视觉效果，更好地保持了图像的原有信息，进一步解决了在处理含密集雨条纹图像中出现的雨条纹残留，避免图像出现模糊现象，而且该方法在定量指标上超过了目前先进的对比方法。
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公开(公告)号：CN214355895U
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202120368253.X
申请日：2021-02-09
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本实用新型公开了一种智能感知小车用防撞机构，包括防撞前梁和用于连接小车车体的安装板，所述安装板的后侧均匀开设有安装孔，螺栓贯穿所述安装孔将所述安装板与智能车体连接，所述防撞前梁和所述安装板之间的两端均设置有缓冲组件，所述缓冲组件的活动端与所述防撞前梁的后侧面铰接；所述缓冲组件包括一端开口的安装盒，且开口处安装有顶盖，所述安装盒内安装有第一缓冲弹簧，所述第一缓冲弹簧的顶端设置有滑动座，所述滑动座的顶端安装有第二缓冲弹簧，所述第二缓冲弹簧的顶端安装有活动杆。本实用新型通过在防撞前梁背面增设两个劲度系数不同的缓冲弹簧，利用劲度系数越大形变量越小的特点，使得缓冲时能够产生二次形变，减小缓冲的行程。
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