-
公开(公告)号：CN110490899A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910624338.7
申请日：2019-07-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种结合目标跟踪的可变形施工机械的实时检测方法，首先通过目标检测将KCF手动框选变成自动框选。采用SSD模型进行施工机械的实时检测，一旦检测到施工机械，将其作为KCF跟踪器初始帧的目标位置。训练相关滤波器，捕获下一帧后进入目标跟踪预测阶段，获得预测样本进行响应值计算，找到响应最大的位置，如果响应值大于阈值则表明跟踪到目标，更新模型，重新训练权重参数，进行下一帧的预测。如果响应值小于阈值，则重新进行目标检测，更新目标位置状态，进行跟踪。本发明提出了一种结合目标跟踪的可变形施工机械的实时检测技术，适用于视频图像序列中场景复杂的情况下对可变形施工机械进行准确检测、跟踪并预警，具有广阔的应用前景。
-
公开(公告)号：CN110296687A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910495518.X
申请日：2019-06-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于定点视频监控中预置点最优布设的目标定位方法，包括如下步骤：S1：确定出监控场地中监控设备在每个监控圈中所对应的垂直倾角；S2：根据监控圈的垂直视场角和水平视场角，获取每个监控圈视场所对应的地面面积，确定出监控场地中每个监控圈中所有的监控预置点；S3：将每个监控预置点对应的垂直视场角、水平视场角和垂直倾角进行编号，并存储在预置点信息库中；S4：通过预置点信息库，确定出监控目标在监控场地中的具体位置。本发明解决了利用定点监控系统获取待测图像时预置点人工布设复杂、困难的问题，确定了目标相对摄像机的位置，提高了在检测后人工核对目标的效率，实现了定点视频监控的闭环检测。
-
公开(公告)号：CN107909081A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711027026.5
申请日：2017-10-27
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/4647 , G06K9/40 , G06K9/6215
Abstract: 本发明公开了一种深度学习中图像数据集的快速获取和快速标定方法，将采集的视频经过电子稳像处理后，经中值滤波进行消噪和平滑处理，然后用高斯混合模型进行前景提取；根据提取出的前景的外轮廓的位置定位到原视频帧中对应的位置信息，以实现自动获取特定目标的最小包围盒；基于hog特征的局部模板匹配算法进行视频帧前景目标的分类；利用帧间匹配算法，将相邻帧中的对应连通区域进行同类别标记；得到了前景的位置信息和类别信息就实现了图像数据集的快速标定。本发明解决了深度学习中带标签数据数量非常少且获得新的带标签数据非常困难代价昂贵的问题，为特定类别的图像数据的训练和识别提供了很大的便利。
-
公开(公告)号：CN102207386A
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201110053500.8
申请日：2011-03-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于方位效应误差补偿的寻北方法，先将光纤陀螺和加速度计安装于含有测角系统的转台，再将转台安装在载体上，步骤如下：步骤1：定义地理坐标系、载体坐标、方位角H和倾斜角θ、γ，步骤2：安装光纤陀螺和加速度计于载体上，步骤3：将当前位置记为位置1，并依次将转台顺时针转动90°，记为位置2、3、4，采集这四个位置下的光纤陀螺和加速度计的30s输出值并计算均值，进而计算出当前的纵摇角θ、横摇角γ和粗方位角H1，步骤4：若|H1|≤1°或|H1-180°|≤1°，则实际方位角即为H1；否则，控制转台顺时针转动(90°-H1)，重复步骤3，计算出当前的精方位角H2，再以(H1+H2)作为寻北的实际方位角。
-
公开(公告)号：CN116751563A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310204571.6
申请日：2023-03-06
Applicant: 东南大学 , 中铁四局集团有限公司
IPC: C09K3/22
Abstract: 本发明涉及一种适用于工程施工现场的抑尘剂及其制备方法，所有原料的质量份数分别为：氯化镁1.5‑4份、三乙醇胺2‑3.5份、聚丙烯酰胺2.5‑3.75份、十二烷基苯磺酸钠0.5‑2.25份以及水100‑200份；该抑尘剂有效抑尘期长，对空气颗粒物削减能力强，应用成本较低廉，综合抑尘效果理想。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110084169B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201910323850.8
申请日：2019-04-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑Means聚类和轮廓拓扑约束的违章建筑物识别方法，包括以下步骤：采集到的图像信息经预处理后得到图像直线段，通过K‑Means聚类对图像直线中点进行分类；检测每类直线簇的直线数量，并计算直线间相对位置距离及角度关系；构建常见违章建筑物直线轮廓角度分布直方图，并将其与检测图像的直线角度分布情况相匹配，计算欧氏距离；然后根据每个直线簇直线数量、位置距离约束及角度分布与常见违章建筑物角度分布直方图相似度对违章建筑物特征进行识别。本发明解决了利用定点视频监控自动发现违章建筑物时，违章建筑物特征提取困难及受自然场景下各种物体干扰多的问题，大大提高了违章建筑物自动识别的效率和检测结果的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113923312A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111146369.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了一种基于无线通信的数字图像编码层鲁棒可逆水印方法，首先发送端结合所使用的发送方式、编码方案、信道特征等进行秘密信息嵌入容量的分析反馈；随后其对待传输的载体和秘密信息进行信道编码，并通过编码重分块，伪随机加扰等操作进行预处理；在得到预处理后的载体和秘密信息后，发送端通过一轮随机位置嵌入和多轮近似均匀的循环移位嵌入将秘密信息隐藏在编码后的载体比特流中；接收端在收到伪装载体比特流后，一方面可以在解码前依据密钥从接收到的比特流中提取秘密信息，也可以直接进行逆预处理步骤和解码，恢复出原始的载体信息。
-
公开(公告)号：CN108052917B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201711419679.8
申请日：2017-12-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于新旧时相变化发现的违章建筑自动识别的方法，包括如下步骤：将采集到的大量视频信息经过跳帧处理，通过高斯混合模型得到新旧时相背景图像；对其设定灰度阈值，剔除雾天视频信息；配准新旧时相背景图片以获得差值图片，进行形态学的去噪处理得到新时相图像的多个变化区域，分析各变化区域的纹理确定是否存在违章建筑物空间结构特征，得到疑似违章建筑变化；检测挖掘机，排除常见运动物体停留造成的误判，并以此为先验知识进一步筛选建筑物；本发明解决了视频监控自动发现违章建筑过程中，违章建筑与合法建筑区分的困难，并去除了新旧时相背景图片差值后产生的各种干扰因素，大大提高了违章建筑的识别率和检测结果的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN109468280A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811328372.1
申请日：2018-11-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种过表达circScmh1基因的神经干细胞外泌体，通过以下方法制备得到：使用无血清培养基培养原代神经干细胞至2代或以后，采用过表达pEGFP-N1质粒转染使原代神经干细胞过表达circScmh1，然后收集细胞上清，依次离心去除漂浮细胞、死细胞、细胞碎片，再次离心收集沉淀，重悬，离心重悬液，收集沉淀得到过表达circschm1的神经干细胞外泌体。本发明提供的过表达circScmh1基因的神经干细胞外泌体能够高效靶向脑卒中梗死侧皮层部位，显著减少脑缺血诱发的脑梗死范围，提高神经功能学评分，有望开发为治疗缺血性脑卒中疾病的潜在药物。
-
公开(公告)号：CN108510441A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810224544.4
申请日：2018-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交错网格的影像多分辨率显示方法，利用交错网格的方式，在传统影像瓦片金字塔的基础上建立了三类交错网格影像瓦片金字塔，并根据实际显示情况选择相应的影像瓦片金字塔进行加载显示；主要包括以下几个步骤：设计影像金字塔层级和瓦片尺寸；制作原始影像的高斯金字塔；建立传统影像瓦片金字塔；使用交错网格法建立交错网格影像瓦片金字塔；计算选择影像金字塔类型索引及瓦片行列号；根据瓦片类型索引和行列号加载相应瓦片进行显示。相比于现有的显示方法，本方法减少了系统的内存开销，提高了影像加载速度，而且控制屏幕加载的瓦片数不超过四张，保证了内存使用量的稳定。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
58
records
(took 0.037 seconds)
