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公开(公告)号：CN104616650A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510068988.X
申请日：2015-02-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明公开了一种适用于小空间的降噪装置，包括降噪控制电路和支架；降噪控制电路包括依次相连的噪声采集单元、信号放大单元、第一滤波单元、A/D转换单元、控制器单元、D/A转换单元、第二滤波单元、音频功放单元和反相噪声输出单元；支架包括底盘和与底盘连接的至少一组上层支架，底盘上开有输出口和输入口，输入口位于底盘中部，输出口位于底盘的边缘；降噪控制电路的电路板安装在上层支架上，降噪电路中的噪声采集单元设置在底盘上的输入口位置，反相噪声输出单元设置在底盘的输出口位置。本发明基于主动噪声控制技术的特点，从外界环境进入小空间的中低频噪声可以被有效的减少，从而有效的改善小空间内部的声学环境。
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公开(公告)号：CN117935070A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211301833.2
申请日：2022-10-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于RBAM注意力机制和RBE Loss的高分遥感影像道路提取方法，包括步骤如下：S1，在U‑Net网络基础上，通过在跳跃连接结构处加入RBAM注意力机制，构建改进的RBAU‑Net网络结构；S2，选取预提取的高分遥感道路影像作为中间特征图，通过通道注意力机制和空间注意力后得到重构后的增强特征图；S3，通过分析弱小道路的形态学特征，构建自适应的道路类型判定模块；S4，采用道路信息补偿的损失函数RBE Loss，完成道路类型判定模块对弱小道路目标的学习。本发明能较好地解决特征提取时的信息冗余问题，并提高模型对弱小道路的提取能力。
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公开(公告)号：CN117710800A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311697488.3
申请日：2023-12-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种城市场景零样本识别方法及系统，从获取到的数据集中，选定部分类别为训练集，其余部分则为测试集；其中训练集样本带有类别信息，而测试集样本不包括类别信息；构建用于零样本识别的多尺度局部景观与全局特征融合模型，其中包括局部景观的建议框提取、局部景观与全局特征融合；在此基础之上，构建基于语义相关矩阵的新的权重映射损失函数对构建的多尺度局部景观与全局特征融合模型进行更新不断的优化，得到训练完成的多尺度局部景观与全局特征融合模型，基于该模型分别在UCM、AID、NWPU三个数据集上进行测试，得出识别结果，从而识别未带标注信息的类别表示，能够提高零样本识别的精度，提升模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117055051B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311297102.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 国家气象中心(中央气象台) , 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95 , G01S7/41 , G01S13/86 , G01W1/00 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出一种基于多源数据的冰雹识别方法、系统、设备及存储介质，涉及天气识别技术领域，方法包括：首先，获取冰雹识别深度学习模型输入的多源数据并进行数据预处理，多源数据包括三维雷达反射率因子数据、FY4B卫星数据、ERA5环境场数据和DEM数据；随后计算冰雹单体的多属性特征，设置阈值，确定冰雹标签；最后，建立冰雹识别深度学习模型，冰雹识别深度学习模型包括融合模块和FEMU‑Net识别模块，融合模块负责实现多源数据的特征融合，FEMU‑Net识别模块负责将融合后的特征进行学习，输出冰雹识别结果。本发明的方案能准确区分冰雹和非冰雹区域，在冰雹识别方面取得了显著结果，在准确(56)对比文件张玉洁等.基于多源数据融合的综合气象观测产品系统设计与应用.气象与环境科学.2022,第45卷(第3期),96-102.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117055051A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311297102.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 国家气象中心(中央气象台) , 南京信息工程大学
IPC: G01S13/95 , G01S7/41 , G01S13/86 , G01W1/00 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/24
Abstract: 本发明提出一种基于多源数据的冰雹识别方法、系统、设备及存储介质，涉及天气识别技术领域，方法包括：首先，获取冰雹识别深度学习模型输入的多源数据并进行数据预处理，多源数据包括三维雷达反射率因子数据、FY4B卫星数据、ERA5环境场数据和DEM数据；随后计算冰雹单体的多属性特征，设置阈值，确定冰雹标签；最后，建立冰雹识别深度学习模型，冰雹识别深度学习模型包括融合模块和FEMU‑Net识别模块，融合模块负责实现多源数据的特征融合，FEMU‑Net识别模块负责将融合后的特征进行学习，输出冰雹识别结果。本发明的方案能准确区分冰雹和非冰雹区域，在冰雹识别方面取得了显著结果，在准确性和鲁棒性方面均有明显提升。
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公开(公告)号：CN113688696B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110891197.2
申请日：2021-08-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种超高分遥感影像震害建筑物检测方法，通过在DeepLabv3+和UNet两种网络的深层特征提取中分别嵌入对象上下文注意力模块以增强特征表示，并依据像素在对象内的空间位置信息，提出一种边界增强损失函数以细化分割边界，从而构建OB‑DeepLabv3+和OB‑Unet网络，并利用这两种网络实现震害建筑物检测。本发明能够显著提高震害建筑物检测精度。
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公开(公告)号：CN111340761B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010098359.2
申请日：2020-02-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/187 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了基于分形属性和决策融合的遥感影像变化检测方法，步骤：采集多时相高分辨率遥感影像；建立基于平均尺度间相关性最小值的目标函数，通过迭代计算，自适应确定各属性的尺度参数集合，提取具有自适应尺度参数的形态学属性剖面；构建多特征决策融合框架，计算变化强度指标和证据置信度指标来分别描述变化信息和相应的信任程度，利用多特征决策融合框架融合来自自适应尺度参数的形态学属性剖面和原始光谱的变化信息，得到最终的变化检测图。本发明通过基于最小平均尺度间相关性建立目标函数，自适应地获得一组尺度参数，在此基础上，构建多特征决策融合框架，通过减少不同来源的变化信息的不确定性来提高决策的可靠性。
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公开(公告)号：CN115376019A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211077432.3
申请日：2022-09-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种异源遥感影像对象级变化检测方法，通过设计一种多尺度特征提取差分模块实现多尺度特征差分图的提取，并作为UNet++的补充输入，以提高网络对变化区域特征的学习能力；在此基础上，为实现像素级结果到地理对象的映射，设计不同尺度的自适应证据置信度指标，进而构建一种基于DS证据理论的WDSEF识别策略，实现像素级检测结果到对象的跨越。通过对ZY‑3/GF‑2以及GF‑1/GF‑2两个多时相异源影像数据集进行实验，并与多种深度学习方法进行对比，结果表明本发明能够显著提高对变化区域的识别能力，并有效减少“伪变化”影响，OA和F1分别可达95%和63.31%以上，且目视分析和定量评价均显著优于对比方法。
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公开(公告)号：CN114742730A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210358969.0
申请日：2022-04-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于各向异性颜色通道衰减差异的水下图像增强方法，包括以下步骤：(1)对原始图像进行归一化处理；获取三个颜色通道，计算每个颜色通道的总像素值、均值和方差；(2)判断是否存在符合条件的颜色通道；存在一个满足条件的通道，以该通道作为基准图像，采用自适应伽马变换函数对剩余通道进行增强；若存在两个或两个以上满足条件的通道，随机选取一个通道作为基准图像，采用自适应伽马变换函数对剩余通道进行增强；若不存在满足条件的通道，选取总像素值最大的通道作为基准图像，采用变化后的伽马校正公式对剩余通道进行增强；(3)联合基准图像和增强图像形成最终的增强图像。本发明能够有效提高增强水下图像的亮度和对比度。
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