-
公开(公告)号：CN114612709A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210185676.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像金字塔特征指导的多尺度目标检测方法，包括步骤：S1，以彩色图像作为网络输入，以FPN作为目标检测的框架，采用排序下采样方法提取图像特征；S2，以同一幅彩色图像作为输入，采用构建的双瓶颈子卷积网络提取图像金字塔中每层级的位置信息和细节特征；S3，将步骤S2中提取的每层级的图像特征和主干网络对应的深层特征输入到构建的分层式特征融合模块中，完成高分辨率、弱语义特征与低分辨率、强语义特征的融合；S4，引入Focal loss重构损失函数，完成目标检测。本发明不仅能加强空间位置信息，而且能避免在下采样中丢失大量细节信息，从而增加了目标检测网络对小目标和邻近目标的辨识度。
-
公开(公告)号：CN111327631B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010143788.7
申请日：2020-03-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TCP和UDP的秘密信息传输方法及其系统，包括以下步骤：(1)建立隐信道；(2)对待发送的秘密信息明文B进行加密，生成组秘密信息密文S；(3)通过编码将秘密信息密文S嵌入到TCP和UDP发送窗口序列中，使之随着TCP和UDP数据包一起传输；(4)对已收的TCP和UDP报文序列进行反向解码和解密，得出秘密信息明文B。本发明在传输层协议TCP和UDP数据包的发送序列中引入信息编码技术来构建隐信道，对秘密信息的传输更加简便高效，不仅避免了给现有TCP连接信道带来额外的通信负荷，而且引入信息校验机制，进一步提高了秘密信息传输的隐蔽性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN114004052B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210000687.3
申请日：2022-01-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06F111/02
Abstract: 本发明公开了一种面向网络管理系统的故障检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取原始不均衡网络故障数据集NF，对NF进行压缩和过滤操作，得到处理后数据集NF＇，NF＇包括样本，样本包括两种类型样本，两种类型样本是指非故障样本和故障样本；步骤2、获取不均衡比例I，所述不均衡比例I=非故障样本的数目/故障样本的数目；步骤3、预先设置一个采样后的两种类型样本数目的比例,根据获取新合成故障数据样本的数目N；步骤4、构建新合成故障数据样本的空间分布分配规则；步骤5、构建新合成故障数据样本的合成规则；步骤6、建立XGB‑RF网络故障检测模型。本发明有效提高了网络故障检测的准确率。
-
公开(公告)号：CN114244711A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210170591.1
申请日：2022-02-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L41/0823 , H04L67/06
Abstract: 本发明公开了基于平均队列长度及其变化率的自适应主动队列管理方法，具体为：1、等待新分组数据；2、新分组数据到达路由器缓冲区，根据当前时刻t时路由器缓冲区的平均队列长度变化率和平均队列长度判断是否将该新分组数据中的全部数据直接丢弃；如果是，则重新等待新数据到达，再次执行步骤2，否则转步骤3；3、新分组数据进入至缓冲区后，时间单位为t+1，更新t+1时平均队列长度和平均队列长度变化率；4、更新t+1时路由器缓冲区的中间阈值；5、计算丢弃概率；6、根据丢弃概率对新分组数据进行丢弃，剩余数据从路由器缓冲区中出队，再次等待新数据到达，并转步骤2。本发明流程简单，可操作性强，应用范围广。
-
公开(公告)号：CN112769619A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110021897.6
申请日：2021-01-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于决策树的多分类网络故障预测方法，通过对预设数据集内各个样本所对应的网络状态类型，构建与各个网络状态类型一一对应的各个大类，分别将各个大类构建为将所对应网络状态类型作为一大类中的一小类和预设数据集中除该网络状态类型以外、其余各个网络状态类型的非一小类，根据一小类和非一小类的类中心确定各个大类的类间距，并按照类间距从大到小的顺序，调取预设数据集内的各个大类所对应的网络状态的样本进行机器学习，获得各个网络状态类型所对应的网络分类模型，根据网络状态类型之间的排序、以及各个网络状态类型分别所对应的网络分类模型，构建多分类网络故障决策树模型。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369449A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010107191.7
申请日：2020-02-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的红外盲元补偿方法，用于红外成像技术领域，通过对抗网络模型结合盲元补偿函数，以生成新图像的方式实现对原图像盲元像素灰度的预测。首先，基于生成式对抗网络构建盲元补偿网络模型，通过训练使得模型学习到红外盲元图像特征并对用于训练的盲元图像数据集实现较好的补偿效果；然后，对待补偿的盲元图像进行盲元检测生成二值矩阵，结合盲元补偿损失函数生成伪造图像；最后，通过泊松融合算法将盲元图像和生成的伪造图像融合，通过迭代来提高补偿精度，最终完成对红外盲元的补偿。本发明对盲元像素灰度值的预测更加准确，恢复的图像拥有较好的细节和纹理信息，对于大量孤立盲元和盲元簇有较强的适应性。
-
公开(公告)号：CN104915931A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510182605.1
申请日：2015-04-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知理论的自适应光学波前信号去噪方法，其包括对自适应光学波前信号建立数学模型，设计由仿真生成的波前信号及噪声信号构成的训练波前信号，将所述训练波前信号作为构造字典的训练样本；采用K-SVD算法对所述训练波前信号通过训练来构造一个过完备K-SVD字典；基于所构造的K-SVD字典，对所述光学波前信号的数学模型采用基于l0-范数优化的压缩感知信号算法，进行波前信号的稀疏分解，在远小于Nyquist采样率的条件下，获取该光学波前信号在K-SVD字典下稀疏表示的估计，由该稀疏表示的估计和K-SVD字典的乘积重构得到时域波前信号，去除噪声，并简化庞大的自适应光学系统，降低成本，拓展自适应光学系统的应用领域。
-
公开(公告)号：CN214283632U
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202022564657.4
申请日：2020-11-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A43D3/14
Abstract: 本实用新型公开了一种防失效充气式的鞋子支撑器，支撑器本体为由弹性材料制作的可充气脚形气囊，可充气脚形气囊内固定安装有蓄电池、充气泵、控制器以及压力开关，蓄电池、充气泵、控制器以及压力开关形成串联回路，充气泵上开设有充气口，充气口穿至可充气脚形气囊外，控制器与一手控开关连接，手控开关位于可充气脚形气囊外部，手控开关能控制控制器开断串联回路，压力开关固定安装在可充气脚形气囊上，压力开关在压力超过阈值时，断开串联回路，压力位于阈值内时，保持串联回路连通，充气泵通电时，能通过充气口向可充气脚形气囊内充气，使可充气脚形气囊鼓起。本实用新型具有能保持充气气囊内气压、携带方便的优点。
-
公开(公告)号：CN212781224U
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202021666183.8
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01S15/08 , G01S7/481 , G01S7/484 , G01S7/486 , G01S7/4911 , G01S7/4912
Abstract: 本实用新型涉及一种基于CPLD的全向超声水平测距装置，其中，超声波发射头和超声波接收头分别位于PCB板上、下侧。PCB板设置有CPLD、以及分别与CPLD相连的超声波发射电路和超声波接收电路。超声波发射头接入超声波发射电路，超声波接收头接入超声波接收电路。PCB板通过若干第一立柱支承于水平设置的底板上，底板上端面固定有第二反射锥，第二反射锥尖端向上正对超声波接收头。PCB板上位于超声波发射头两侧位置各垂直固定有一第二立柱，两第二立柱顶部固定有顶板，顶板下侧固定有第一反射锥，第一反射锥尖端向下正对超声波发射头，两反射锥锥角相等。本实用新型的装置通过单个发射头和接收头，借由发射锥实现全向发射和接收，因而功率和装置成本大大降低。
-
公开(公告)号：CN212779086U
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202021574298.4
申请日：2020-07-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 一种基于FDC2214电容传感器的测微器，包括外壳、步进电机、FDC2214电容传感器、MCU控制器、按键、上载盘、下载盘、压力传感器以及蓝牙模块；测微器的外壳上设有一个握把，步进电机置于外壳底部内；连接外壳上部与下部之间竖直平行地设有两个丝杆；垂直穿过上载盘与下载盘，下载盘固定在测量口底部位置；两根丝杆的下端各连接一齿轮，上、下载盘分别安装两个圆形金属极板连接至电容传感器的测量通道正、负极；MCU控制器与电容传感器均设置在外壳上部内侧；MCU控制器分别与步进电机、压力传感器、蓝牙模块、按键、FDC2214电容传感器相连接。本实用新型测量精度高，具备自校准以及自检功能，能够实现测量的自动化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
76
records
(took 0.039 seconds)
