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公开(公告)号：CN118505820A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410719339.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑尺度因子的相机位姿估计方法，包括：引入尺度因子矩阵，根据相机的小孔成像模型构建投影变换方程；引入观测噪声，将投影变换方程转换成线性测量方程；基于所述投影变换方程和所述线性测量方程，引入约束条件，将多个参考点对应的方程串联成矩阵形式，得到线性系统方程；基于所述线性系统方程和多个参考点的图像坐标系下二维坐标以及对应的世界坐标系下三维坐标，求解得到噪声的估计方差，并解出偏差一致的闭式解；从偏差一致的闭式解中恢复出旋转矩阵的闭式解和平移向量的闭式解；根据旋转矩阵的闭式解和平移向量的闭式解，得到世界坐标系下的相机位姿估计结果。本申请考虑了尺度因子的影响，提高位姿估计的精度。
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公开(公告)号：CN118298303A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410409774.3
申请日：2024-04-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多点裁剪的病虫害识别方法及系统，涉及病虫害分类识别技术领域，包括：接收害虫图像数据集，对害虫图像数据集进行预处理，得到处理后的害虫图像数据集，将处理后的害虫图像数据集输入至预先建立的第一级CNN网络模型内进行特征提取，输出得到特征图；对特征图进行压缩，获取对压缩后的特征图上数值大的部分的位置信息，根据位置信息对对应的害虫图像数据集进行裁剪，得到裁剪图；将裁剪图输入至预先建立的第二级CNN网络模型内，输出得到裁剪特征图，将特征图与裁剪特征图进行拼接压缩，得到拼接压缩特征图，将拼接压缩特征图输入至预先建立的分类器内，输出得到识别分类结果。
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公开(公告)号：CN118072109A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410431556.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/092 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增强和对比学习的图像识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：接收原始EEG数据，对原始EEG数据进行预处理，得到纯净的EEG数据，对纯净的EEG数据进行分段切片划分，得到EEG数据集；将EEG数据集输入至预先建立的VAE‑GAN的数据增强模型内，输出得到EEG人工样本；将纯净的EEG数据和EEG人工样本输入至预先建立的基于CRL和多任务自编码器的特征学习模型内，输出得到学习特征，将学习特征输入至Softmax分类器内得到分类识别结果。
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公开(公告)号：CN116035577A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310057960.0
申请日：2023-01-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种结合注意力机制与CRNN的脑电情感识别方法，涉及脑电情感识别领域。该结合注意力机制与CRNN的脑电情感识别方法，首先对输入的原始脑电信号进行基线去除以及分窗切片预处理。然后通过基于空间注意力的卷积神经网络(CNN)提取脑电数据的空间特征，并通过基于自注意力的循环神经网络(RNN)提取出时间序列信息。最后将两者相结合用于跨被试脑电情感识别。实验结果表明该方法能够从原始脑电信号中提取出更有辨识性的特征，在两个公开的脑电数据集DEAP和DREAMER上取得了89.29％和93.81％的平均分类准确率，相较于其他方法来说分类效果有了明显的提高。
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公开(公告)号：CN115762536A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211512964.5
申请日：2022-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G10L17/26 , G06F18/2415 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法，包括获取BTNN鸟声识别网络模型，提取鸟鸣声信号的短时傅里叶变换生成语谱图作为整体网络模型的输入特征；利用桥接Transformer结构对STFT语谱图局部特征与全局特征的信息进行提取及补全融合，获得鸟声特征参数；引入样本损失优化模块SLOBlock，利用单层Transformer编码器的交叉注意机制，对来自主干网络输出特征图进行关系建模，从内部优化网络本身对小样本数据集的训练测试；在Birdsdata数据集和xeno‑canto数据集上进行实验，将优化后的特征输入到Softmax分类器中得到识别结果。本发明通过设计BTNN模型以提升在样本数据稀缺情况下鸟声识别测试的准确率，同时加强对输入语谱图在全局与局部层面上的信息交互，提高对输入特征的提取利用。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN105184285A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510685005.7
申请日：2015-10-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/00268 , G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了直推式迁移组稀疏判别分析的跨姿态彩色图像表情识别(TTGSLDA)方法，本发明的训练和测试人脸图像在两种不同的面部视角下拍摄得到，通过从目标人脸姿态中选择一组辅助的未标记的人脸图像，把其整合到源人脸姿态中已标记的训练图像集中，辅助图像的标签为直推式线性判别分析(TTLDA)方法要优化的参数。在学习得到辅助图像集的类别标签后，基于此参数训练一个支持向量机(SVM)来完成测试人脸图像的分类。为充分利用彩色图像的面部信息以提高表情识别的准确性，采用彩色尺度不变特征变换(SIFT)来表示人脸图像的特征。本发明具有识别率更高、鲁棒性更好的表情识别效果。
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公开(公告)号：CN105069406A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510439601.7
申请日：2015-07-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00228
Abstract: 本发明公开了基于优化的核Fukunaga-Koontz变换的人脸识别方法，包括从训练样本中提取图像特征、选择高斯核函数并优化参数、对样本数据降维、计算各类样本的自相关矩阵和白化矩阵、确定人脸类别等步骤。本发明对KFKT方法进行核优化，从而改善其识别性能。
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公开(公告)号：CN102779271B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210218216.6
申请日：2012-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了基于谱稀疏典型相关分析的表情语义稀疏量化方法，属于图像处理的技术领域。本发明通过在典型相关分析中引入表情图像特征矩阵的谱分解表示方法，将典型相关分析与表情图像特征矩阵的谱稀疏选择相结合；通过采用方向交错优化法确定最佳投影参数以及最佳变换矩阵；在提取待测人脸图像表情语义特征向量时，通过在最小二乘回归方法中增加L1范式的稀疏惩罚项，实现对待测表情图像的表情语义信息的稀疏量化评估。本发明具有识别率更高、鲁棒性更好的表情识别效果。
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公开(公告)号：CN218848034U
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202223144709.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N27/22
Abstract: 本实用新型公开了一种基于多孔硅的湿度传感器，属于湿度传感器领域。包括多个阵列的单元结构；所述单元结构包括由上而下依次固定连接的二氧化硅薄膜、第二层和金属薄膜，所述第二层包括固定连接在二氧化硅薄膜的正下方的固体硅和固定连接在固体硅圆周外侧的多孔硅。与现有技术相比，本申请将多孔硅作为湿敏材料，由于多孔硅的吸水性，可以用来吸附空气中水分，随着环境湿度的变化，其介电常数也会明显改变，因此所设计的湿度传感器具有响应速度快，灵敏度高的优点。
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