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公开(公告)号：CN114237917A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210174497.3
申请日：2022-02-25
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种用于电网巡检的无人机辅助边缘计算方法，采用巡检无人机对目标电网区域进行视频图像采集工作，降低了巡检成本；并借助增强无人机辅助处理巡检无人机所采集的视频图像数据，以最小化系统无人机能耗为目标，在同载能的条件下延长了无人机的工作时间；而且采用深度强化学习中的DDPG算法与遗传算法相结合的方法求解增强无人机的轨迹、系统资源分配、以及任务卸载决策方案，具有迭代速度较快、时间复杂度不高、可以提高系统实时性的优点，进而确保系统无人机在能耗最小化的前提下实施电网巡检。
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公开(公告)号：CN114092917A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210019173.2
申请日：2022-01-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MR‑SSD的被遮挡交通标志检测方法及系统，包括：利用协同调制生成对抗网络进行图像填充，同时进行图像增强；构建MR‑SSD特征提取网络，其中骨干模块中提取特征图输入特征融合模块进行特征融合，由预测模块分类和定位获得初步预测分类及定位结果；根据初步预测的分类置信度值及属于同一区域的先验框和地面真值框之间的交并比IoU进行调整，得到二次预测的分类及定位结果；对被遮挡交通标志所属类别和定位结果划分，获得最终预测的分类和定位结果；不断进行网络训练；将待识别图像输入到训练好的网络中，判断图像中所含交通标志类型，同时将具体位置框出。本发明可有效地提高被遮挡交通标志检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN113723377B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111288146.7
申请日：2021-11-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LD‑SSD网络的交通标志检测方法，涉及计算机视觉图像识别技术领域，获取不同天气下分别包含有各个目标交通标志的图像作为样本图像，构建并训练交通标志识别网络，应用交通标志识别网络，对待识别目标图像内所含的目标交通标志进行类型识别，获得待识别目标图像中所包含各目标交通标志在待识别目标图像中的位置的输出，确定目标交通标志的交通标志类型。通过本发明的技术方案，在保证检测精度较高的同时，对模型进行轻量化处理，使模型可以部署在资源有限的嵌入式设备上，同时还提高了模型的实时性，最终实现快速准确地识别复杂天气条件下的交通标志，有效减少交通事故发生。
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公开(公告)号：CN113731832A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111297530.3
申请日：2021-11-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于垃圾转运站的垃圾分拣处理方法，包括：在滚筒筛出口处安装两层具有高度差的传送带，将被滚筒筛留下的直径大于80毫米的垃圾传入传送带，对传送带指定区域上的所有垃圾进行拍摄；采用安装在嵌入式处理终端上的垃圾识别模块，对垃圾进行分类；设置相应程序控制伺服电机，转动传送带旁的机械臂，采用机械手抓取垃圾送去相应的垃圾分类槽。本发明可接受任意尺寸的图像输入，轻量化网络适合垃圾转运站快速垃圾分拣处理，可部署在嵌入式处理终端上，同时兼顾了堆叠垃圾整体分拣处理时的精度和效率需求，有效地克服了垃圾转运站中可回收物分拣处理的不足。
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公开(公告)号：CN113256754B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110803605.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种分割后小面积肿瘤块的堆叠投影重建方法。其中，该方法包括：步骤1，将医学影像数据降维成离散的二维切片序列，利用改进的全卷积神经网络对不同模态切片进行小面积肿瘤块的大批量分割；步骤2，对含有肿瘤的切片根据相似性指标patch校准，精确定位肿瘤块；步骤3，堆叠小面积肿瘤块图像，重复约束多栏平行滤波偏移极小角度，将校准后的小面积肿瘤块进行投影重建病体。本发明方法的目标是实现对病体的快速分割、精确定位及逆向重建，并以此显示多维结构信息，单独或组合显示肿瘤组织的分布情况与相对位置，推动影像导航微创手术等新兴医疗方案的发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113343953A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110894846.4
申请日：2021-08-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于遥感场景识别的FGR‑AM方法，包括：对第3个和第5个瓶颈卷积模块提取的图像特征进行有效信息增强处理和无效信息抑制处理；分别从第3个瓶颈卷积模块提取的图像特征中同时提取遥感图像包含的轮廓信息和视觉中更感兴趣的特征，以及从第5个瓶颈卷积模块提取的图像特征中提取出遥感图像包含的细节特征；将通道注意力和空间注意力增强特征进行融合；将多维特征映射到正交的k维特征，对遥感图像进行识别分类。本发明兼顾了图像的主要特征和细节特征，对感兴趣的信息以及细节信息的提取并融合，使得网络的识别精度有所提升，并使得网络在复杂场景以及相似场景下都能够对场景进行精准的识别。
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公开(公告)号：CN113283428A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110820773.4
申请日：2021-07-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FCE‑SSD方法的图像目标检测方法，应用所设计特征单元信息增强网络框架，结合膨胀卷积模块提取特征单元感受野区域信息，并将信息融合进主干特征图中实现特征增强，在保持SSD网络深度情况下，通过特征增强的方式，提高主干网络特征单元感受野回归的精度，实现高精度目标检测定位；相较于传统的目标检测定位方法，精度方面显著提高，尤其在小目标检测方面效果显著；本发明设计方法在PASCAL VOC 2007与2012数据集上进行实验测试,FCE‑VGG平均均值精度值（mAP)可以达到79.1%与79.3%，相比SSD300方法提升了1.6%和1.9%。
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公开(公告)号：CN112070070B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011248497.0
申请日：2020-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于城市遥感场景识别的LW‑CNN方法，包括：输入原始城市遥感图像至LW‑CNN场景识别网络，采用多通道模块对城市遥感图像进行多视野特征提取；采用自适应池化层，根据提取得到的多视野特征图尺寸，自动调整其中部分通道的卷积核和卷积步长，以统一输出固定尺寸的特征图；基于深层特征提取模块，采用深度可分离卷积方式，对调整尺寸后的多视野特征图进行深层特征提取；采用跳跃连接方式对深层特征提取块输出的多层特征进行融合；对融合得到的特征进行全局平均池化处理，以提取遥感图像全局特征。本发明能够在保证网络层深度的情况下，减小网络参数，且图像输入尺寸不受限制，提升遥感场景识别的精度。
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公开(公告)号：CN112070070A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011248497.0
申请日：2020-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于城市遥感场景识别的LW‑CNN方法，包括：输入原始城市遥感图像至LW‑CNN场景识别网络，采用多通道模块对城市遥感图像进行多视野特征提取；采用自适应池化层，根据提取得到的多视野特征图尺寸，自动调整其中部分通道的卷积核和卷积步长，以统一输出固定尺寸的特征图；基于深层特征提取模块，采用深度可分离卷积方式，对调整尺寸后的多视野特征图进行深层特征提取；采用跳跃连接方式对深层特征提取块输出的多层特征进行融合；对融合得到的特征进行全局平均池化处理，以提取遥感图像全局特征。本发明能够在保证网络层深度的情况下，减小网络参数，且图像输入尺寸不受限制，提升遥感场景识别的精度。
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公开(公告)号：CN111866742A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010678294.9
申请日：2020-07-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于WiFi的室内被动式定位方法，该方法采用初步优化和二次优化，以及先单点后全局的优化方法对RSS值进行优化，有效避免RSS值因室内温度、湿度和障碍物不稳定带来的定位误差，从而提高定位准确性。该方法根据模糊决策理论，采用模糊决策法确定最佳AP作为无线接入点，保证了RSS数据来源的可靠性。该方法中采用K-means方法将相似度较大的训练样本聚为一类，降低了采用D-WKNN方法进行训练样本匹配的复杂度。该方法采用D-WKNN方法通过动态化K值，提高了数据匹配的灵活性，优化了系统性能。该方法利用目前通用的室内WiFi网络，无需进行额外的系统搭建，成本低，实现方便。
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