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公开(公告)号：CN114455790A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210204589.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 南京大学
IPC: C02F11/00 , C02F11/02 , C02F11/122 , C02F11/127 , C01B21/50 , C02F101/16
Abstract: 本发明公开了一种基于铁氨氧化稳定高效产生亚硝酸盐的方法及其应用，属于环境工程的废水处理领域。该方法将生物脱氮工艺中的生化排泥进行发酵，发酵后的生化排泥含有较高浓度的氨氮，然后将发酵后的生化排泥与芬顿污泥混合，生化排泥中的铁氨氧化菌在Fe(Ⅲ)存在下，将氨氮氧化成亚硝酸盐。本发明还提供了基于铁氨氧化稳定高效产生亚硝酸盐的方法的应用，将其与厌氧氨氧化工艺进行耦合，该方法产生的亚硝酸盐为厌氧氨氧化工艺提供稳定的亚硝酸盐，提高了高氮污废水的脱氮效率。
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公开(公告)号：CN111253221B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010107537.3
申请日：2020-02-21
Applicant: 南京大学 , 南京全凯生物基材料研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种大麻二酚分离纯化的方法，将含有大麻二酚的母液上样到含有固体吸附材料的色谱分离柱中，用洗脱液洗脱，收集洗脱液，将洗脱液蒸发结晶，即得。固体吸附材料的粒径为5～50μm、比表面积400～1000m2/g、孔径为80～1000A、孔容为0.6～1.2cm3/g。优势：(1)本发明对设备要求低，控制在3Mpa以内，为工业化提供可能；且分离效率高，大麻二酚纯度高于99.5％；(2)采用一步提纯，不需要通过活性炭、大孔吸附树脂除杂，更便捷。(3)采用高分子材料，更耐酸、耐碱。(4)洗脱液的用量较少，当洗脱液的流速为0.3BV/min，6个柱体积可以全部将大麻二酚洗脱出来。
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公开(公告)号：CN112702699A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011520518.X
申请日：2020-12-21
Applicant: 南京大学 , 南京和光智能制造研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合UWB和LiDAR的室内定位方法，包括：部署UWB和LiDAR，进行相关测定；获取UWB传感器的输入，解算UWB的大致定位信息；获取LiDAR的输入，获取LiDAR的大致定位信息；计算坐标转换，将不同传感器的定位信息转换到同一坐标系下；对两者运动状态拟合求得UWB定位的朝向信息，补全UWB的定位信息；判断定位异常；在定位异常情况下进行重定位；输出实时定位结果。相对于现有技术，能够提高定位的精度，并解决机器人绑架问题，同时保证定位效率。
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公开(公告)号：CN110308419B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910565034.8
申请日：2019-06-27
Applicant: 南京大学 , 江苏唐恩科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于静态求解和粒子滤波的鲁棒TDOA定位方法，包括：步骤1，读取TDOA向量；步骤2，根据历史信息对目标当前的坐标、运动速度、运动方向进行估计；步骤3，利用状态估计对TDOA向量进行异常检测，删除异常值；步骤4，如果剩余基站数小于3，将坐标估计作为目标当前坐标，如果剩余基站数等于3，通过联立方程求解目标当前坐标，如果剩余基站数大于3，将坐标估计作为Taylor算法的初始值求解目标当前坐标；步骤5，将得到的坐标输入受限粒子滤波算法，得到最终的定位结果；步骤6，该TDOA向量处理完毕，如果还有数据待输入，返回步骤1。
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公开(公告)号：CN109460709B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811186813.9
申请日：2018-10-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于RGB和D信息融合的RTG视觉障碍物检测的方法，包括：步骤1，获取双目摄像头中左摄像头的RGB图像，由双目计算得到的Depth深度图像以及需要检测障碍物的ROI感兴趣区域；步骤2，基于Depth深度图通过U/V视差法检测障碍物；步骤3，对RGB图做边缘轮廓检测，检测障碍物；步骤4，使用神经网络模型做目标检测，检测训练过的物体类别；步骤5，使用训练的分类模型对步骤2和步骤3中的检测结果判断是否属于障碍物；步骤6，对步骤4和步骤5中的物体框做合并过滤等操作；步骤7，根据物体框与ROI感兴趣区域的位置关系判断是否属于ROI检测区域；步骤8，由Depth深度图计算障碍物的距离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444467A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010316990.5
申请日：2020-04-21
Applicant: 南京大学 , 南京唐恩软件科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于实时定位轨迹数据进行局部线性插值和预测的方法，包括：步骤1，读入一条实时轨迹解算数据；步骤2，若步骤1中解算失效或需要进行插值预测且历史解算数据多于5个，转步骤3，否则转至步骤8；步骤3，取出最新解算的6条历史轨迹解算数据；步骤4，对步骤3中的6条历史轨迹解算数据，解算线性系数，得到系数矩阵；步骤5，用步骤3中取出的6条数据的后五个数据和步骤4中得到的系数矩阵进行矩阵相乘对下一个坐标进行预测；步骤6，对预测数据及历史轨迹解算数据进行优化；步骤7，滤波过后将新预测的数据加入历史轨迹解算数据集；步骤8，进行下一轮的定位数据解算，转至步骤1。
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公开(公告)号：CN110369466B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201910674675.7
申请日：2019-07-25
Applicant: 南京大学环境规划设计研究院股份公司
Abstract: 本发明公开了一种重金属铜镍混合污染土壤的修复装置，包括壳体，所述的壳体内部上方设置有碾碎装置；所述的碾碎装置下方设置有搅拌装置；所述的壳体内底部两端分别设置有阳极电极和阴极电极；本发明首先将受到铜镍污染的土壤从碾碎装置的上方倒入，在碾碎装置的作用下土壤受到碾压，从而能够更好更加彻底的进行粉碎，粉碎后的土壤便于在阳极电极和阴极电极的作用下，其内的铜镍金属离子能够向电极方向运动，进而更加好的实现土壤的修复。
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公开(公告)号：CN110910310A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911024313.X
申请日：2019-10-25
Applicant: 南京大学 , 南京和光智能制造研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于身份信息的人脸图像重建方法，包括：步骤1，创建深度网络模型；步骤2，读取经过预训练的人脸识别模型；步骤3，将训练数据进行降采样以及剪裁处理；步骤4，将训练数据输入到深度网络模型，得到重建后的图像；步骤5，将重建后的图像输入到人脸识别模型中得到特征向量；步骤6，将剪裁后的原图像输入到人脸识别模型中，得到特征向量；步骤7，计算Quadruplet-loss；步骤8，计算MSE-Loss；步骤9，通过反向传播来更新深度网络模型的参数；步骤10，通过重建前后的图像，以及对应的标签信息，更新人脸识别模型的权重参数；步骤11，重复步骤3～步骤10，直到步骤9中的损失函数值收敛。
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公开(公告)号：CN110850363A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911005643.4
申请日：2019-10-22
Applicant: 南京大学 , 江苏唐恩科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于实时定位轨迹数据进行动态滤波优化的方法，包括：步骤1，读入实时解算出的定位坐标数据；步骤2，读取历史解算出的定位坐标数据；步骤3，若历史解算数据少于4条，则转至步骤4，否则转至步骤5；步骤4，将新解算出的数据和已解算的最多偶数个历史数据融合形成长度为奇数的滑动窗口数据；步骤5，将新解算的数据和最近解算出的四条数据进行融合，形成滑动窗口数据；步骤6，对获得的窗口数据进行平滑处理；步骤7，滤波过后将新解算的数据加入历史数据集，将窗口内平滑处理过后的历史数据更新到历史数据集；步骤8，清空窗口数据，进行下一步的定位数据解算，解算完成后，转至步骤1，读取下一条数据。
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公开(公告)号：CN110807793A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910930500.8
申请日：2019-09-29
Applicant: 南京大学 , 南京和光智能制造研究院有限公司
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明提供了一种基于孪生网络的目标跟踪方法，包括：步骤1，读入要跟踪的图像序列或者视频的第一帧，并通过框选的方式指定所要跟踪的目标的位置；步骤2：记录跟踪目标的位置，并将目标的RGB图像输入网络，得到特征图；步骤3：读入图像序列或者视频的下一帧，选择上一帧目标位置周围的部分图像输入网络，得到特征图；步骤四：将两张特征图进行卷积操作，获得新的特征图；步骤五：在新的特征图上用小卷积核进行卷积，得到更抽象的特征图；步骤六：将最后的特征图经过全连接层，输出目标在当前帧的坐标与图像中心的偏移量以及宽高比；步骤七：根据步骤六的输出，在当前帧画出目标的位置。
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