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公开(公告)号：CN106043617A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610551394.9
申请日：2016-07-13
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: B63B39/062 , B63B43/18 , B63B2043/185
Abstract: 本发明公开了一种避让障碍且防倾覆的无人船及其避让和防倾覆的方法，船体上设有防倾覆装置和避让装置；防倾覆装置包括被动式防倾覆结构和主动式防倾覆结构。与现有技术相比，本发明的有益效果是：船体上设有防倾覆装置和避让装置；防倾覆装置包括被动式防倾覆结构和主动式防倾覆结构，被动防倾覆方案是在船体上安装船翼，被动增加将要侧倾时的阻力，减小侧倾可能性，船身周围还会贴上缓冲垫以减小未知冲击力，该设计可以提高船体的稳定性，避让装置可以防止无人船碰撞障碍物而造成船体的损失，并帮助无人船顺利避让障碍。
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公开(公告)号：CN104867162A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510275727.5
申请日：2015-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/215
Abstract: 本发明公开了一种基于多成分鲁棒PCA的运动目标检测方法，包括：S101、对待检测视频序列进行行列向量化，获得视频数据矩阵；S102、根据所述视频数据矩阵，构建多成分鲁棒PCA模型；S103、采用增广拉格朗日乘子法对所述多成分鲁棒PCA模型进行交替迭代优化和乘子更新；S104、更新迭代次数，计算并判断当前次迭代是否收敛；S105、若当前次迭代收敛，则根据当前次迭代结果计算得到背景矩阵、所检测得到的运动目标矩阵和背景中的动态变化矩阵，从而实现运动目标检测，否则返回执行步骤S103。本发明可以从背景扰动中分离出有意义的显著运动目标，提升检测算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102915582A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210355933.3
申请日：2012-09-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人脸识别的住宅访客系统，该系统包括室外人脸采集和识别客户端、无线路由、服务器、GSM模块、无线网络模块、门锁单片机控制模块；其中：所述室外人脸采集和识别客户端用于采集访客人脸图像信息，并将采集的信息经过预处理后通过无线路由发送至服务器；服务器通过无线网络模块发送开锁指令至门锁单片机控制模块，由门锁单片机控制模块控制门锁驱动结构开启门锁。本发明是一种集访客管理、数字射频门锁控制及住宅远程监控为一体的智能家居系统。
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公开(公告)号：CN118571216B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411060512.7
申请日：2024-08-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于语音语料对齐与自适应融合的语音分类方法，方法包括：构建语音分类数据集，并划分为训练集与测试集；构建语音分类网络模型，包括对齐构造模块、语音关联性构建模块、片段重要性挖掘模块、融合检测模块；将融合检测模块输出特征输入分类器以获得预测结果；设计用于优化网络模型参数的损失函数，根据损失函数在训练集上采用Adam优化器实现模型参数的迭代优化与更新；训练完成的语音分类网络模型可实现对语音信号的端对端分类。本发明利用深度学习技术通过语音信号实现自动分类，可应用于不同场景，如对情感、性别、年龄等特征的识别，有助于企业分析用户的情感、性别、年龄，从而提供更人性化、更具针对性的服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936145B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111173394.7
申请日：2021-10-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力图排序的细粒度识别方法，属于计算机视觉和模式识别技术领域；首先，获取原图像特征；使用3*3卷积Conv、全局最大池化GAP和全局平均池化GMP对第三个卷积层的输出结果进行处理，将处理结果进行全连接来得到多尺度的原图像特征；然后，进行弱监督注意力学习；然后，进行定位与细化，通过边界框定位出细粒度识别区域并提取该区域的特征；然后，将注意力图按重要性排序算法进行排序，通过边界框选取出最有鉴别性的区域并提取该区域的特征；通过注意力图重要性排序算法，强化对最有鉴别性区域的学习；最后，将原图像、定位出的细粒度识别区域、选取的最有鉴别性的区域三个层面的特征进行级联。
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公开(公告)号：CN117809203B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410217961.1
申请日：2024-02-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多任务持续学习的跨海域热带气旋强度估计方法，包括：构建热带气旋强度估计模型，热带气旋强度估计模型包括相互连接的海域聚合残差模块和风‑压任务模块，将红外通道和水汽通道拼接后的单帧热带气旋图像作为热带气旋强度估计模型的输入，将神经网络回归得到的最大持续风速和最低气压值作为热带气旋强度估计模型的输出；输入单帧的红外水汽数据和指定的海域ID至训练完成的热带气旋强度估计模型，输出对应的最大持续风速值。本发明能够同时在多个海域上泛用，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN113361623B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110691248.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种轻量级CNN结合迁移学习的医学图像分类方法，包括：(1)获取医学图像数据集，并对其预处理，包括调整大小，使用高斯模糊和直方图均衡化进行增强处理，之后将预处理后的医学图像数据集按照一定比例划分得到训练集、验证集以及测试集；(2)构建预训练好的MobileNetV2网络并进行微调，对MobileNetV2网络的损失函数使用L2正则化进行处理，通过贝叶斯优化方法调整MobileNetV2网络中的超参数，之后利用训练集对MobileNetV2网络进行训练，利用验证集对MobileNetV2网络进行验证，得到重新训练好的MobileNetV2网络；(3)将测试集输入重新训练好的MobileNetV2网络，得到分类结果。本发明所述方法提高了分类精度，缩短了MobileNetV2网络的训练时间，并且对于硬件设备的要求不高，适合资源匮乏的地区使用。
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公开(公告)号：CN117237859B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311509301.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/50 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于低光照增强的夜间高速公路雾天能见度检测方法，包括：实时获取高速公路上的摄像头拍摄的夜间高速公路雾天情况的图像数据；输入至低光图像增强的能见度检测网络模型，该模型包括增强网络模块、亮通道先验计算模块、融合分类网络，分别获得夜间图像的深度视觉特征、亮度特征，并通过融合分类网络进行能见度预测，输出能见度等级分类；设计低光图像增强的网络模型的损失函数并进行训练；训练好的低光图像增强的网络模型实现对夜间图像进行低光照增强，并通过Transformer实现特征的融合分类，能够有效提升夜间高速公路(56)对比文件文星等.面向路灯照明自适应调节的雾天能见度分类《.无线电通信技术》.2023,第49卷(第2期),第325-330页.张晨.雾天条件下图像可见度复原算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2021,(第1期),第I138-2024页.沈克成等.可见光-远红外图像的多模态能见度深度学习模型《.计算机辅助设计与图形学学报》.2021,第33卷(第6期),第939-946页.Jiaping Li等.A Transfer LearningMethod for Meteorological VisibilityEstimation Based on Feature FusionMethod《.applied sciences》.2021,第11卷(第3期),第1-21页.
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公开(公告)号：CN112396137B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202011464131.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种融合上下文语义的的点云语义分割方法。属于人工智能技术领域；具体操作步骤：利使用高层编码特征反馈机制增强低层编码特征，从而使高层语义特征在级联过程中获取高区分度，改善基础的点云语义分割结果；利用高层语义特征的局部上下文信息以自适应地调整每个点的语义特征，从而进一步的优化分割结果的细节信息。本发明设计合理，得到的点云语义分割模型具有分割精度高、噪声小的优点。
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