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公开(公告)号：CN110858412B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201810971400.5
申请日：2018-08-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了基于图像配准的心脏冠脉CTA模型建立方法。其步骤包括：对心脏CTA实验数据进行预处理，随后，利用图像的配准算法，将实验数据映射到同一坐标空间下；然后，利用形状平均方法对8个映射到同一坐标空间下的分割标记图求平均，多次迭代配准，建立具有一定泛化能力的心脏冠脉CTA模型。利用建立的CTA模型和配准算法，对未知待检测心脏CTA数据进行分割；本发明主要提出了一种基于图像配准的心脏冠脉CTA模型的建立方法，通过对已有实验数据进行配准，建立一个具有一定泛化能力的CTA模型，利用该模型，对未知的心脏CTA数据，可以进行自主分割以及中心线的提取，为临床医学工作者提供辅助诊断。
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公开(公告)号：CN114815805A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210231373.4
申请日：2022-03-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种基于CAPT算法改进的无人船集群复杂任务下路径规划方法，该方法包括以下内容：针对CAPT算法无法解决复杂路径和避障的集群路径规划问题，将Theta*路径算法引入到集群路径规划中，解决了无人船集群的避障问题，最终实现了集群编队且目标位置可以任意分配的运动规划问题。本发明运用了基于无标号问题的CAPT算法，并引入Theta*算法在无人船遇到障碍物的情况下进行路径规划。本发明针对在有水面障碍物的复杂海况下无人船集群任务规划问题，提出将Theta*算法用于CAPT算法中距离代价矩阵的更新，在有障碍物情况下使用Theta*算法进行无人船路径规划并更新距离代价矩阵，达到用改进的CAPT算法进行无人船集群任务规划的效果，为无人船集群问题提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN109062079A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811010111.5
申请日：2018-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于ROS的水下机器人多自由度运动控制的仿真方法，首先对水下机器人建立运动模型，通过分析运动模型得到各自由度运动方程；然后采用数字PID控制算法，控制水下机器人推进器的推力，包括垂直推进器和水平推进器。通过试凑法得出PID的比列系数、积分系数、微分系数；再然后在ROS中建立水下机器人以及运动环境三维模型，将模型导入Gazebo仿真器中，编写水下机器人运动的仿真节点；最后，利用基于ROS的水下机器人仿真环境，对水下机器人多自由度运动控制进行实验验证。采用本发明可使仿真平台与ROS进行集成，充分利用ROS中的软件资源，且具有可扩展性、稳定性、通用性以及代码可重用性的优点。
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公开(公告)号：CN104217428A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410419997.4
申请日：2014-08-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种融合特征匹配和数据关联的视频监控多目标跟踪方法，针对现有视频监控目标跟踪方法进行改进，在采用卡尔曼滤波器进行预测的基础之上，引入联合概率数据关联、以及RGB颜色直方图特征和Surf特征的匹配检验，能够实现针对目标的各种运动状态进行跟踪，保证了目标跟踪的准确度。
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公开(公告)号：CN119861702A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411327940.1
申请日：2024-09-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Boids模型和领航者跟随者模型的无人集群控制方法，该方法对Boids集群模型和领航者跟随者模型进行了改进。主要针对Boids模型中的三个运动原则进行了修改。首先，在移除了对齐原则的基础上，保留分离原则以确保个体间的空间距离。其次，针对集群的聚合原则，不再以集群的中心为聚合目标，而是通过选定集群中的领航者来引导其它跟随者的聚合方向，这一调整使得集群的动态行为具有指导性。最后，为了增强集群中个体的自主避障能力，引入了避障原则，确保集群中的个体在遇到障碍物时能有效规避，从而提升了整个集群对于环境的适应性。最终，本发明提出的无人集群方法解决了传统领航者跟随者模型中过度依赖领航者的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110858412A
公开(公告)日：2020-03-03
申请号：CN201810971400.5
申请日：2018-08-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了基于图像配准的心脏冠脉CTA模型建立方法。其步骤包括：对心脏CTA实验数据进行预处理，随后，利用图像的配准算法，将实验数据映射到同一坐标空间下；然后，利用形状平均方法对8个映射到同一坐标空间下的分割标记图求平均，多次迭代配准，建立具有一定泛化能力的心脏冠脉CTA模型。利用建立的CTA模型和配准算法，对未知待检测心脏CTA数据进行分割；本发明主要提出了一种基于图像配准的心脏冠脉CTA模型的建立方法，通过对已有实验数据进行配准，建立一个具有一定泛化能力的CTA模型，利用该模型，对未知的心脏CTA数据，可以进行自主分割以及中心线的提取，为临床医学工作者提供辅助诊断。
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公开(公告)号：CN107610095A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710659635.6
申请日：2017-08-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了基于图像融合的心脏CT冠脉全自动分割方法，所述方法首先对心脏CT图像采用Vesselness算法进行图像滤波，随后沿冠脉中心线计算原始三维图像和Vesselness增强三维图像的二维截面，生成大小是100×100像素的二维图像序列。在二维截面上利用图像灰度信息和Vesselness图像信息进行自适应融合。最终，采用Levelset(水平集)算法在融合后的二维截面上进行演化自动分割出冠脉区域，分割后的图像根据逆变换关系，映射回三维空间，实现心脏CT图像的冠脉自动分割。本发明主要提出了一种针对心脏三维CT图像进行冠脉自动分割的方法，在提取冠脉中心线的基础上，生成三维图像的二维截面，利用两种图像信息进行融合，最大程度地保证了在心脏CT图像质量较低的情况下，对心脏冠脉的准确的分割。
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公开(公告)号：CN104217428B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201410419997.4
申请日：2014-08-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种融合特征匹配和数据关联的视频监控多目标跟踪方法，针对现有视频监控目标跟踪方法进行改进，在采用卡尔曼滤波器进行预测的基础之上，引入联合概率数据关联、以及RGB颜色直方图特征和Surf特征的匹配检验，能够实现针对目标的各种运动状态进行跟踪，保证了目标跟踪的准确度。
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公开(公告)号：CN104299243A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410507656.2
申请日：2014-09-28
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于霍夫森林的目标跟踪方法，针对视频中目标相似物造成干扰的解决方案，结合卡尔曼滤波校正与计算帧间目标中心位置均值的欧氏距离达到准确的目标检测和跟踪目的，考虑目标运动的方向和速度，对场景中发生的运动目标相似物交叉和部分遮挡现象具有较好的稳定性和鲁棒性，有效避免了由于干扰产生的目标中心位置漂移现象，同时提高了跟踪速度。
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公开(公告)号：CN119377833A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411327914.9
申请日：2024-09-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G01M13/045 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于IGRO‑LSSVM的轴承故障诊断方法。该发明先提取原始信号时频域特征及SVD降噪信号基于信息熵的特征构建原始特征集。针对原始特征集会存在无关或冗余特征，采用特征评估方法进行特征选择，得到敏感性好且稳定性高的特征子集。鉴于淘金优化器全局和局部搜索能力不足且易陷入局部最优，引入精英反向学习策略、余弦控制因子的动态边界策略和自适应t分布变异，组成多策略增强淘金优化器(IGRO)。由于LSSVM的参数选取会影响分类效果，采用IGRO对参数进行寻优，最后构建基于IGRO‑LSSVM的故障诊断模型实现故障诊断。实验表明该方法的故障诊断准确性高，能够对不同类型、不同损伤直径的轴承故障进行精确分类。
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