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公开(公告)号：CN119206507A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411668533.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了高光谱遥感图像处理技术领域的一种高光谱图像异常检测方法、装置、电子终端及存储介质，所述高光谱图像异常检测方法包括：通过编码模块得到特征图；使用自注意力机制模块抑制特征图的异常信息表达；通过Transformer编码模块提取全局特征；将分别蕴含不同信息的特征图进行特征融合；使用解码模块进行图像重构，利用重构误差得到异常检测图。本发明进行了空间多尺度特征提取，并通过自注意力机制进行异常抑制，抑制异常像素点对网络重建能力的贡献，防止网络学习到异常点的特征并对异常点产生较好的重构效果。
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公开(公告)号：CN119181026A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411700034.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了高光谱图像技术领域的一种高光谱图像变化检测方法、装置及存储介质，方法包括：对高光谱图像进行特征提取，得到空间特征图和光谱特征图，聚合空间特征图和光谱特征图获得融合特征图；对双时相高光谱图像进行分割，生成超像素标签图，将超像素标签图投影到所述融合特征图中，形成超像素特征图，根据所述超像素特征图构建拓扑图；将拓扑图中的节点特征向量和邻接矩阵输入KAN‑GAT网络，获得节点嵌入向量；对节点嵌入向量进行相似性度量找出变化节点，通过超像素标签图检测出超像素特征图变化的超像素区域，生成像素级别的变化区域显示。本发明能够解决传统的差异度量方法导致误检率和漏检率增加的技术问题。
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公开(公告)号：CN117740727B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410182019.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于红外高光谱的纺织品成分定量反演方法，包括：S1利用近红外光谱分析仪对羊毛、涤纶、棉纺织样本布料进行红外高光谱数据采集；S2将采集到的样本布料的红外高光谱数据进行数据预处理；S3建立布料成分分析随机森林回归模型，获取模型的评价指标；S4利用麻雀搜索算法优化随机森林模型，寻找随机森林回归算法中的mtry最优值构建模型；S5将羊毛、涤纶、棉纺织样本布料高光谱训练集数据输入已建立的模型进行训练，将测试集数据输入至已建立的随机森林回归模型进行测试，获取模型的评价指标；S6获取待测布料的光谱数据，并按S2方法得到布料光谱处理后的数据，将数据输入到经过优化后的随机森林回归模型中，进行布料成分分析。
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公开(公告)号：CN117788538B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410211297.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了点云区间配对体积方差一致性的配准方法、装置和系统，涉及三维激光点云处理技术领域，包括：对待配准点云数据进行降采样处理，选取降采样处理后的待配准点云数据中任意一点作为中心点，运用k近邻算法找到离中心点最近的k个点；对选取的每个中心点和中心点周围的k个点计算局部方向中心性度量，得到源点云和目标点云所有点的局部方向中心性度量值；将局部方向中心性度量值进行排序，找到最大值和最小值，将最大值和最小值进行等分的区间划分，得到若干个区间；统计每个区间内局部方向中心性度量值的个数，并计算每个区间内局部方向中心性度量值的个数与局部方向中心性度量值的总数的比值；将比值进行比较，对配准精度进行判定。
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公开(公告)号：CN117094981A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311177090.7
申请日：2023-09-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种莫尔条纹有效区域提取方法、装置及存储介质，所述方法包括获取一幅直条纹图像和一幅大小位置完全相同的偏折条纹图像；将所述直条纹图像和偏折条纹图像转化为灰度图像，并对两幅灰度图像进行二值化处理，得到两幅二值化图像；将两幅二值化图像对应像素点的值相减并取绝对值，得到处理好的图像D；将处理好的图像D分别向横轴和竖轴投影后，找出条纹偏折的始末位置和图像外切矩形的坐标；通过对条纹偏折长度和外切矩形边长求均值的方式求得有效区域的边长；根据有效区域边长将条纹偏折处置于中心，最终提取出条纹图的有效区域，本发明实现了对莫尔条纹有效区域进行智能、精准地提取，并且普适性更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116955900A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310929586.9
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种相位解包裹方法，包括：获取待测流场的莫尔条纹；利用待测流场的莫尔条纹，获取其包裹相位；对包裹相位进行边缘检测，获取包裹的边缘位置及其矩形区域；对包裹边缘矩形区域内进行小波分析，获取其频域信息；对频域信息进行聚类分析，获取频域的高频部分并将其滤去，并对去除高频部分的频域信息进行小波逆变换，获取包裹边缘矩形区域的真实相位；将包裹边缘矩形区域的真实相位替换掉原包裹相位的值，获取初步的真实相位结果，并进行反复多次迭代，获取全部真实相位信息。本发明通过将莫尔条纹包裹相位进行无监督的聚类分析和小波分析，即可获得莫尔条纹的真实相位信息，有效降低了计算过程的复杂程度和理论难度。
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公开(公告)号：CN116893279A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310842830.8
申请日：2023-07-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01P5/26
Abstract: 本发明公开了一种基于莫尔层析技术测量热流场二维风速的方法，包括：获取无被测热流场时和有被测热流场时的莫尔条纹图；基于无被测热流场时和有被测热流场时的莫尔条纹图，采用傅里叶变换算法获得被测热流场的相位信息，根据被测热流场的相位信息获得被测热流场的偏折角信息；基于被测热流场的偏折角信息，采用滤波反投影算法进行重建得到被测热流场的折射率二维分布；基于折射率二维分布和气体流速的表达式进行反演，得到被测热流场的二维风速。本发明抗干扰能力强，对复杂流场环境具有更好的适应性。
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公开(公告)号：CN115310543A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210961446.5
申请日：2022-08-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法，包括：获取待测流场的莫尔条纹；对所述莫尔条纹进行预处理，得到第一矩阵，对第一矩阵进行峰值位置判定，得到波峰矩阵；将波峰矩阵输入到预训练的无监督学习聚类分析模型中进行计算，得到一级频谱位置；对一级频谱位置进行后处理，得到莫尔条纹的包裹相位分布。相对于传统的人眼观察，节省了人工确定的时间也减小了肉眼带来的误差。同时，相对于卷积神经网络的算法，通过无监督学习的聚类分析，可以处理无标签的数据，计算成本低，提取效率高。可以节省莫尔条纹的包裹相位计算时间，简化数据处理步骤，还可以为后期的相位解包提供更准确可靠的基础。
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公开(公告)号：CN112781502B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011631381.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 本发明公开了一种基于莫尔条纹方程验证和调节光栅平行的方法，实施于基于莫尔层析技术检测流场的实验装置。首先，确定好该实验装置的两光栅的栅线方向与y轴的夹角分别为，计算出两光栅面平行时的标准条纹间距。实际操作中，如果接收屏上的莫尔条纹间距与标准间距不同，则说明两光栅面不平行，即表明光栅面与x轴面有一定夹角。这时，将光栅绕x轴转动，调节其条纹间距与标准间距一致，即表明光栅面平行了。本发明方法操作方便，实施成本低，且可有效的提高实验数据的准确度，对莫尔层析技术用于流场测量领域有着重要的意义。
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公开(公告)号：CN114024810A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111294947.4
申请日：2021-11-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本公开属于光纤通信领域，公开一种多芯光纤信道调制格式识别方法及其装置，本公开采用斯托克斯空间映射提取信号的分类特征，对偏振混合、载波频偏和相位偏移等损耗不敏感，相对于传统的琼斯矩阵有着更好的特征表示能力，为后面作为识别器的深度神经网络准确地给出信号调制格式的识别结果提供支持；另外采用迁移学习解决了多芯光纤传输系统接收端的数据集训练深度神经网络但难获取有标记数据这一关键问题，加速了训练收敛，相较于传统的调制格式识别方法，此方法的分类效果好、精度高、处理速度快、复杂度低。
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