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公开(公告)号：CN112817982B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110182544.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于LSM树的动态幂律图存储方法，包括：图数据动态更新时，统计图的顶点出度信息，以内存顶点表的形式对大度数顶点和普通顶点进行分离存储；对大顶点表和普通顶点表，根据幂律分布比例分配内存；当各顶点表的数据量超过阈值时，根据内存分配比例对应的线程数对图数据进行并发溢写。本发明能减轻基于幂律分布的图数据更新频繁时产生的数据合并开销和存储资源浪费等问题，在知识图谱和图计算领域具有良好的实用价值和前景。
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公开(公告)号：CN115062690A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210566773.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于域自适应网络的故障诊断方法，利用域特定注意力机制对轴承数据的低层特征进行重点关注。该域特定注意力机制包括两个子模块：通道注意力子模块和空间注意力子模块。通道注意力子模块通过对数据特征张量的通道层面进行关注，找到什么是感兴趣的信息，而空间注意力子模块关注的是数据空间层面，找到哪里是感兴趣的信息。通过域特定注意力模块可以有效提取数据的低层特征。构建的三层特征校正模块用于进一步减小源域和目标域的特征分布差异，利用最大均值差异度量源域和目标域的特征差异，然后将目标域特征通过特征校正模块获得和源域特征相似的分布，最终使得诊断模型可以很好地作用于目标域的故障诊断。
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公开(公告)号：CN114491166A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210087632.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于节点重要性的图摘要算法，包括：建立节点集合，对集合中所有点进行重要性指标计算和排序；根据重要性顺序，选择重要性较低且相距两跳的节点组成节点对，合并生成新的图摘要顶点，同时更新图摘要顶点集合，直至所有摘要节点均达到算法阈值时停止；遍历摘要顶点集合，根据MDL(最小描述长度)原则选择摘要点对生成边，并根据原始图和摘要图生成修正边集合，最终输出摘要图和修正边集合。本发明能够根据大图中节点的重要性进行摘要，避免了传统图摘要算法中存在的重要节点被提前合并等缺陷，在图处理领域具有广泛实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN110852292B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201911126783.7
申请日：2019-11-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06K9/62 , G06V10/778 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态多任务深度度量学习的草图人脸识别方法，首先构建人脸样本图像数据库并进行预处理，对样本进行两两配对，形成草图和正常图片的两种模态的配对；然后对每一个草图和正常图片这两种模态使用对应的神经网络来学习特征，同时让两种模态的网络结构进行参数共享；最后，将两种模态得到的特征投影到公共空间中，计算特征向量之际的距离，通过设计目标函数，根据距离大小来验证结果；通过在两个常用的基准数据集上的实验结果可以直观看出，本发明提供的方法比现有的方法具有更好的跨模态分类性能。
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公开(公告)号：CN112598587A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011494588.2
申请日：2020-12-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种联合人脸去口罩和超分辨率的图像处理系统及方法，所述图像处理系统包括去噪网络模块和超分网络模块；首先将低分辨率的戴口罩人脸图像送入去噪网络进行噪声估计并实现图像的盲去噪，通过调整估计的噪声水平图交互地纠正去噪结果，增强去噪结果的鲁棒性；然后将去除噪声后的低分辨率图像送入卷积层进行浅层特征提取，将提取的特征送入循环特征提取模块进行深层特征提取并重构图像，获得高分辨率图像进入先验知识提取模块估计Landmark，将Landmark信息进行加权形成相应的面部组件热图，通过分组卷积再次送入到循环特征提取模块提取特征，循环此过程；上述两个过程可以互相促进，并逐步达到更好的性能，最终输出高分辨率图像及对应的Landmark。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112597866A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011489557.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的可见光‑红外跨模态行人重识别方法，以残差网络为基础，包括特征提取部分、特征映射部分和损失函数三部分；初始输入K对图片至特征提取部分，进行浅层特征提取；所述K对图片中每对包括针对同一目标的一张可见光图片和一张红外图片，并且引入知识蒸馏函数，计算损失函数；然后将浅层特征提取结果输入至特征映射部分，提取可见光模态和红外模态的模态共享特征；最后依次经过GEM池化层、批归一化层和全连接层，输出分类结果；本发明还设计了改进枚举损失函数，进一步解决传统可见光图像模式到红外图像模式模态差异大的问题。
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公开(公告)号：CN110909623A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911052349.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种三维目标检测方法及三维目标检测器。所述三维目标检测方法主要包括以下步骤：对三维目标检测数据集的图像数据进行语义分割，得到语义预测；将语义预测投影到点云空间中，并筛选特定类别的点形成视锥；构建三维目标检测网络，并将视锥作为三维目标检测网络的输入；通过损失函数强化三维目标检测网络对目标的敏感程度；优化三维目标检测网络。本发明大大减少了三维检测的时间并且降低了计算需求，使得输入更加简单，具有很好的实时目标检测性能，在保持实时检测的同时也能获得很好的检测效果。
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公开(公告)号：CN116959098A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310720600.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于双粒度三模态度量学习的行人重识别方法及系统包括：获取跨模态行人图像数据集，并划分为训练集和测试集；对训练集的彩色行人图片进行颜色空间转换生成灰度图像，并将训练集的三个模态的图像进行特征提取；对提取的特征进行处理得到细粒度特征和粗粒度特征，根据粗、细粒度特征构造三元组，并设计三元损失函数对粗、细粒度特征进行学习；设计多模态分类器和正样本优化器，并结合三元损失函数训练网络模型，待网络模型收敛后，对测试集的行人图片进行检索；本发明提供的方法可以增加同类不同模态特征的紧凑性，缩小模态间差异，提高行人图像的检索准确率。
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公开(公告)号：CN116506211A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310584122.9
申请日：2023-05-23
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , G06F18/23213 , G16Y40/50 , G16Y40/30
Abstract: 本发明公开了物联网基于联盟链和信任网的跨域访问控制方法包括，通过信任网系统中的信任传递算法Appleseed提供信任值列表，借助联盟链上部署的跨域访问实现访问控制决策；对区块链参与节点进行筛选和监督，保证可信度和参与维护系统的积极性；通过信任评估算法对各个域之间的信任值进行评估。本方法可以消除出现访问决策错误、访问记录被篡改的影响，利用信任网系统中的信任评估算法Appleseed对各个域之间的信任值进行评估，随着每次交互过程而对各个域的信任值进行动态更新，使得对跨域访问控制过程变的更加清晰可控，解决传统的跨域访问控制方案所存在的中心化问题。
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公开(公告)号：CN112598587B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202011494588.2
申请日：2020-12-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种联合人脸去口罩和超分辨率的图像处理系统及方法，所述图像处理系统包括去噪网络模块和超分网络模块；首先将低分辨率的戴口罩人脸图像送入去噪网络进行噪声估计并实现图像的盲去噪，通过调整估计的噪声水平图交互地纠正去噪结果，增强去噪结果的鲁棒性；然后将去除噪声后的低分辨率图像送入卷积层进行浅层特征提取，将提取的特征送入循环特征提取模块进行深层特征提取并重构图像，获得高分辨率图像进入先验知识提取模块估计Landmark，将Landmark信息进行加权形成相应的面部组件热图，通过分组卷积再次送入到循环特征提取模块提取特征，循环此过程；上述两个过程可以互相促进，并逐步达到更好的性能，最终输出高分辨率图像及对应的Landmark。
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