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公开(公告)号：CN107422473A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710774431.7
申请日：2017-08-31
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G02B26/0833 , G01S7/4814 , G02B26/10
Abstract: 本发明公开了一种用于激光雷达的MEMS微镜二维扫描准直发射光学系统，包括脉冲激光二极管、消像散镜组、光束变换镜组、MEMS微镜、像点位置补偿镜组、准直物镜组和MEMS微镜驱动电路，脉冲激光二极管发射的激光依次经过消像散镜组和光束变换镜组到达MEMS微镜反射面，MEMS微镜在MEMS微镜驱动电路的控制下进行角度摆动形成激光扫描面，激光扫描面的光束再经过像点位置补偿镜组和准直物镜组实现准直出射。本发明发射光学系统提高了发射光束的准直性。
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公开(公告)号：CN107271986A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710658908.5
申请日：2017-08-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/481
CPC classification number: G01S7/4816
Abstract: 本发明公开了一种用于MEMS微镜激光雷达的凝视成像接收光学系统，包括镜头压圈、滤光片、隔圈、平凸透镜、聚光锥、光电探测器和光学镜筒，其中镜头压圈、滤光片、隔圈、平凸透镜、聚光锥、光电探测器依次设置在光学镜筒内，滤光片、平凸透镜、聚光锥和光电探测器的光轴位于同一直线上，光线经滤光片、平凸透镜、聚光锥聚焦到光电探测器上，所述平凸透镜的凸面朝向滤光片的一侧，平凸透镜的平面朝向聚光锥的一侧，所述聚光锥为圆台结构，圆台的大端靠近平凸透镜，圆台的小端靠近光电探测器。本发明凝视成像接收视场达到30°以上，且限制了光学系统接收视场外的背景光干扰，改善了激光信号接收的光学信噪比。
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公开(公告)号：CN105931292A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610418249.3
申请日：2016-06-13
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于仿射标定的多方向莫尔层析装置由6路相互独立的单方向莫尔层析光路组成。本发明的多方向莫尔层析装置包含有6个发射模块、6个探测模块以及待测场区,装置模块化，装调简单，多方向莫尔层析装置强有力的支持了三维流场诊断的工程应用。本发明还公开了基于仿射标定的多方向莫尔层析方法通过建立多方向投影仿射标定模型及其求解方法，获得各方向之间的夹角，为每一路投影在层析重建坐标中定位,同时将各方向投影图统一到同一个层析重建坐标系中。该仿射标定模型不仅适用于莫尔层析光路，也适用于其它激光干涉层析技术。
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公开(公告)号：CN105607275A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610142127.6
申请日：2016-03-13
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G02B27/286 , G02B27/0927 , G02B27/0938
Abstract: 本发明涉及一种产生径向偏振余弦高斯谢尔模光束的方法及装置，方法包括：对激光进行扩束，通过空间光调制器调制光束的关联特性，得到具有余弦高斯关联特性的光束；对光束进行空间偏振调控，得到径向偏振光束；降低径向偏振光束的空间关联特性，得到非相干的余弦高斯关联光束；非相干的余弦高斯关联光束经透镜聚焦和高斯振幅滤波片滤波后得到线偏振的余弦高斯关联高斯光束；线偏振的余弦高斯关联高斯光束通过径向偏振光转换器得到径向偏振余弦高斯谢尔模光束。本发明提出了一种新型光束的产生方法，将进一步推动特殊相干性光束在传输、成像以及与物质相互作用等方面的研究，扩充光束种类。
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公开(公告)号：CN118759494A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410785585.6
申请日：2024-06-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多通道延时连续可调强度可控的激光雷达信号发生器，包括前端触发器、脉冲发生器、距离选通与延时触发模块、n路半导体激光器组、光纤传输模块、光纤合束器、光程细调模块、后端触发器、混合驱动模块、模拟回波源、程控光衰减器、准直光学系统、计算机终端。本发明引入光纤合束器来实现了大尺度下多通道光纤延时，引入光程细调模块实现小尺度光程的连续可调，增强了延时模拟的完备性与连续性；同时引入混合驱动模块对模拟回波信号进行调制，真实还原了背景光对回波信号的干扰。本发明通过改变激光雷达发射功率，控制距离选通开关，精确调节小尺度光程变化及光衰减器，有效表征出不同传输距离、目标反射率和大气衰减的影响，精确模拟出不同环境条件下的回波信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118537828A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410648306.1
申请日：2024-05-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于彩色图像路面覆盖物分类网络模型的图像分类方法，本发明提供的彩色图像路面覆盖物分类网络模型包括RGB色彩空间的特征提取分类网络和HSV色彩空间的特征提取分类网络。其中，RGB色彩空间的特征提取分类网络包括四组通道注意力残差模块；HSV色彩空间的特征提取分类网络具体包括：分类向量模块、位置编码模块、编码器模块。最后，将两者的结果进行加权处理。该发明可实现对道路表面的自动分类，提高了路面状态的智能化监控效率，有助于更准确地进行管理决策，同时也能为自动驾驶技术提供重要的基础信息。本发明具有分析精确、响应快速、稳定性强、使用范围广等诸多优点。
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公开(公告)号：CN118096531A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410120606.2
申请日：2024-01-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06T5/50
Abstract: 本发明提供一种基于深度图像超分辨率模型的图像处理方法，本发明提供的模型从输入端至输出端包括色彩图像特征提取网络、深度图像特征提取网络以及将两者结合的图像重建网络。其中，色彩图像特征提取网络包括3个并行的Markov特征提取模块；深度图像特征提取网络包括升维模块、亚像素卷积层、残差网络模块以及3个并行的卷积层。图像重建网络包含两组权重互反馈机制计算单元以及最后的残差模块。得到超分辨率模型的图像后，对模型进行训练，验证和测试。与现有技术相比，本发明提供的模型在深度图像重建过程中实现了高度失真情况下，重建深度图像的丢失细节，使得图像高度还原。
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公开(公告)号：CN118038134A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410069280.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于混合注意力机制和Transformer模型的DenseNet路面状态图像识别方法，包括：基于残差结构改进DenseNet网络作为骨干网络；建立并行的卷积注意力机制模块，将注意力模块引入FPN特征金字塔中，并将改进后的特征金字塔加入特征提取网络；构建Transformer模块，将Transformer模型与DenseNet网络结合，进行长距离建模；在Tensorflow学习框架下，利用训练集训练提出的网络模型，再用测试集验证效果，完成路面状态图像的识别。本发明通过注意力模块提高网络对主次信息的表征能力，DenseNet网络引入特征金字塔并结合Transformer模型，能够增强整体网络模型的特征提取能力，使得网络能够同时利用深层和浅层信息，提升网络对语义信息的理解和表达能力，进而显著提升了网络模型的分类准确率。
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公开(公告)号：CN117671764A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311664241.1
申请日：2023-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的动态说话人脸图像生成系统及方法，该系统包括生成网络和判别网络，生成网络包括全局语音特征提取模块、全局视觉特征提取模块、光流预测模块和图像渲染器；全局语音特征提取模块将输入的稀疏音频信号投影至高维空间，并从中提取语音特征；全局视觉特征提取模块从参考图像中提取出紧凑的视觉特征；光流预测模块用以计算真实视觉特征与参考视觉特征之间的差异，防止无关信息的泄漏；图像渲染器生成自然的嘴巴区域并潜嵌入原图像得到自然的动态说话人脸图像；判别网络用于监督生成模型的生成效果。本发明解决了动态说话人脸图像在生成时常见的信息泄露问题，并使生成结果有更高的唇形精度和图像质量。
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公开(公告)号：CN117129964A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210545130.8
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于BiGRU的激光雷达饱和信号复原方法，通过比例缩放、数值放大以及高斯滤波获得饱和回波对应的理想回波信号；按照指定宽度截取饱和回波信号和理想回波信号，作为数据集的样本和标签；根据划分的训练集和测试集构建、训练并优化BiGRU模型；截取指定宽度的饱和回波信号送入训练好的BiGRU模型中，获得恢复的回波信号。本发明可以综合不同因素对激光雷达回波饱和程度的影响，建立不同饱和程度下饱和信号与理想信号的对应关系，而且可以减小数据规模，缩短训练时间。本发明无需给出具体的数学表达式，适用于不同回波波形形状的全波形激光雷达系统，能够快速、准确地从含噪饱和回波信号中恢复出无噪理想回波信号。
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