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公开(公告)号：CN118068543A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410474037.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种长工作距高分辨率物方远心镜头，该镜头采用正、负、正、负、正的光焦度构成形式，与现有常规物方远心镜头相比，透镜数量少且结构紧凑，便于加工与检测。本发明物方远心镜头工作距离为常规远心镜头工作距离的四倍多，工作距离长，且兼具了成像分辨率高、成像保真度好等优势，有益于扩大工业检测范围，提高目标测量精度，广泛用于机器视觉、工业检测与目标模拟测试等领域。
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公开(公告)号：CN117786617A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410214228.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16C20/20 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法及系统，涉及检测技术领域，包括：接收样本布料光谱数据，对样本布料光谱数据进行预处理，得到样本数据，将样本数据进行分类得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入至预先建立的长短期记忆神经网络LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到一次训练LSTM的布料成分分析回归模型；优化一次训练LSTM的布料成分分析回归模型的学习率，将优化后的学习率输入至一次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到二次训练LSTM的布料成分分析回归模型；将待测布料的融合后的光谱数据输入至二次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，得到布料成分分析结果。
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公开(公告)号：CN116363135B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310637222.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开基于高斯相似度的红外目标检测方法、装置、介质和设备，检测方法包括以下步骤：S1：获取待检测的热红外图像，得到灰度图像矩阵；S2：构建面核，并利用面核对灰度图像矩阵进行滤波，得到候选目标像素点集合；S3：将候选目标像素点集合映射至热红外图像中，对每个候选目标像素点构建纵向灰度分布向量和横向灰度分布向量；S4：构建得到高斯函数向量，基于高斯函数向量对每个候选目标像素点进行相似度分析，得到目标像素点集合；S5：基于目标像素点集合构建得到红外目标的检测图像。
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公开(公告)号：CN116309759A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310596936.4
申请日：2023-05-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于快速三角特征直方图的点云粗配准方法，包括：对原点云P和目标点云Q体素降采样；根据Delaunay三角剖分规则进行点云表面三角网构建；计算其简易三角特征直方图，并进行距离加权求和，得到快速三角特征直方图特征描述子；找到相似度最高的三角形进行对应匹配；采样一致性初始配准算法计算出点云之间的最佳旋转矩阵与位移向量，完成对原点云P和目标点云Q的粗配准；本发明提高低密度点云配准精度以及缩短配准时间，得到鲁棒性好的点云配准特征描述符；在0.005米体素采样条件下的点云配准旋转误差为0.7535度，位移误差0.0026米，提高了低密度点云配准成功率。
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公开(公告)号：CN119762761A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510039933.X
申请日：2025-01-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于频域注意力的红外小目标检测方法、系统及存储介质，属于红外小目标检测技术领域，所述方法包括：获取待测红外图像数据并进行预处理，得到标准红外图像；将所述标准红外图像输入预先训练的红外小目标检测模型，得到检测出的红外小目标；其中，所述预先训练的红外小目标检测模型的获取方法包括：获取历史红外图像样本集；对所述历史红外样本集中的各红外图像数据进行预处理，得到标准历史样本集；将所述标准历史样本集输入预先构建的检测模型，得到训练好的红外小目标检测模型，其中，所述检测模型的解码模块通过融合频域注意力加权特征图以及空间域特征图对目标图像进行重构，降低了计算复杂度，提高了红外小目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119649135A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411798370.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种多源遥感数据分类方法，属于遥感领域中的高光谱图像处理领域，包括：获取多种目标物的遥感数据；提取每种遥感数据的浅层特征；获得每种遥感数据的多个频率特征；将所有遥感数据的相同频率特征进行融合，获得多个同频融合特征；将多个同频融合特征拼接起来获得多源融合特征；将多源融合特征依次通过叠加的调频层和注意力层获得融合的全局特征和局部特征；在光谱维度上对全局特征和局部特征进行加权获得目标物的预测分类结果。本发明实现多源数据的定向频率特征分解与融合，基于多源遥感数据提取多源融合特征作为分类的依据，为目标物的分类提供更全面的信息，能够充分捕捉复杂的地物特征，使分类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN119181026B
公开(公告)日：2025-02-14
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：CN119226777A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411719238.X
申请日：2024-11-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/213 , G01N15/075 , G01N21/84 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种高分辨大气气溶胶反演方法、装置及系统，涉及遥感信息技术领域，对研究区域的各波段卫星影像统一重采样为60m，并通过SCL场景分类图进行掩膜操作；然后提取出各波段的大气底层反射率数据以及对应的几何角度信息，通过对站点数据进行插值并与卫星数据进行时空匹配从而构建数据集；最后，构建深度学习模型，对数据进行归一化处理并输入到模型之中进行气溶胶反演，得到高分辨率的气溶胶光学厚度(Aerial Optical Depth，AOD)分布图。本发明具有较好的反演效果和较高的空间分辨率，并且无需大量参数和预构建查找表。
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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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