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公开(公告)号：CN116524419A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310802044.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于时空解耦与自注意力差分LSTM的视频预测方法、系统，该方法包括：引入对抗性损失约束和相似性约束构建时空解耦网络，获得视频的解耦特征；利用差分运算设计动态差分模型，替换传统LSTM单元的遗忘门；在注意力基础上设计一个门控机制，将长时记忆与被注意的特征深度融合，组建新的全局自注意力模型；结合动态差分模型和全局自注意力模型，组建DISA‑LSTM单元，并使用对角循环体系结构堆叠该单元，构建DISA‑LSTM预测网络；基于卷积自编码器搭建网络整体架构，并联合损失函数训练模型。本发明有效提高了网络捕获高维动态复杂特征的能力和视频预测的精确性，降低了高维视频数据给预测工作带来的复杂程度。
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公开(公告)号：CN115113301B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211010895.8
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据融合的应急短临预报方法及系统，涉及短临天气预报技术领域。本发明的步骤为：将多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子打包作为数据样本，进行预处理和数据增强，得到训练样本；构建用于融合多源数据的网络，将训练样本输入网络中进行训练，得到训练好的多源数据融合网络；将预测区域之前符合短临预报有效时间内的多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子输入所述训练好的多源数据融合网络，对区域未来若干时间段进行天气预测。本发明的应急短临预报方法，极大提高了预测的准确率。
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公开(公告)号：CN116524419B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310802044.5
申请日：2023-07-03
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于时空解耦与自注意力差分LSTM的视频预测方法、系统，该方法包括：引入对抗性损失约束和相似性约束构建时空解耦网络，获得视频的解耦特征；利用差分运算设计动态差分模型，替换传统LSTM单元的遗忘门；在注意力基础上设计一个门控机制，将长时记忆与被注意的特征深度融合，组建新的全局自注意力模型；结合动态差分模型和全局自注意力模型，组建DISA‑LSTM单元，并使用对角循环体系结构堆叠该单元，构建DISA‑LSTM预测网络；基于卷积自编码器搭建网络整体架构，并联合损失函数训练模型。本发明有效提高了网络捕获高维动态复杂特征的能力和视频预测的精确性，降低了高维视频数据给预测工作带来的复杂程度。
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公开(公告)号：CN116563284A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310835135.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了定量描述MRI中脑胶质瘤特征边界变化评估指标的系统，包括：图像预处理模块、MSC度量值计算模块、有效性评估模块和预测性评估模块。所述图像预处理模块将获取的脑胶质瘤数据进行去噪和去除孤立体素并填充处理；所述MSC度量值计算模块构建肿瘤的边界划分采样，设计计算脑胶质瘤的边界清晰度系数的模型；所述有效性评估模块利用Bland‑Altman检验和卡方检验分析评估MSC的准确性；所述预测性评估模块通过脑胶质瘤边界清晰度系数验证脑胶质瘤的侵袭性，结合机器学习线性回归、Cochran‑Armitage趋势卡方检验以及皮尔逊相关系数来评估MSC的预测性能。本发明可以满足在计算脑胶质瘤边界清晰度的同时，进一步的了解MSC与脑胶质瘤的侵袭之间的关系。
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公开(公告)号：CN116563284B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310835135.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了定量描述MRI中脑胶质瘤特征边界变化评估指标的系统，包括：图像预处理模块、MSC度量值计算模块、有效性评估模块和预测性评估模块。所述图像预处理模块将获取的脑胶质瘤数据进行去噪和去除孤立体素并填充处理；所述MSC度量值计算模块构建肿瘤的边界划分采样，设计计算脑胶质瘤的边界清晰度系数的模型；所述有效性评估模块利用Bland‑Altman检验和卡方检验分析评估MSC的准确性；所述预测性评估模块通过脑胶质瘤边界清晰度系数验证脑胶质瘤的侵袭性，结合机器学习线性回归、Cochran‑Armitage趋势卡方检验以及皮尔逊相关系数来评估MSC的预测性能。本发明可以满足在计算脑胶质瘤边界清晰度的同时，进一步的了解MSC与脑胶质瘤的侵袭之间的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612288A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310884464.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多尺度轻量级实时语义分割方法、系统，该方法包括对互联网上公开的图像数据集进行预处理；构建基于下采样模块和轻量化可分离非对称残差模块的编码器主干网络，生成编码器主干网络浅层、中间层和最深层特征图；将浅层、中间层和最深层特征图分别输入到轻量化注意力模块中，生成增强的特征图；将中间层和最深层特征图分别输入到轻量化物体上下文特征融合模块中并进行上采样操作，生成二倍增强的区域上下文信息特征图；将增强的浅层特征图和二倍增强的区域上下文信息特征图进行连接、池化、上采样操作，生成最终网络分割结果。本发明改善了传统语义分割网络模型体量过大、在算力资源有限的移动平台上平衡分割精度和实现效率的问题。
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公开(公告)号：CN115113301A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211010895.8
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据融合的应急短临预报方法及系统，涉及短临天气预报技术领域。本发明的步骤为：将多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子打包作为数据样本，进行预处理和数据增强，得到训练样本；构建用于融合多源数据的网络，将训练样本输入网络中进行训练，得到训练好的多源数据融合网络；将预测区域之前符合短临预报有效时间内的多时次多通道卫星云图序列、多时次雷达回波图序列和相同时序下的基本气象预报因子输入所述训练好的多源数据融合网络，对区域未来若干时间段进行天气预测。本发明的应急短临预报方法，极大提高了预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117152657A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311067149.7
申请日：2023-08-23
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/86 , G06N3/0442 , G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种结合时空记忆特征和运动感知的视频预测方法、系统，包括：在标准门控循环单元的基础上，添加调制门，利用调制门和重置门协同作用控制遗忘信息；引入时空记忆和注意力机制设计时空注意融合单元；在梯度高速公路单元的基础上引入运动感知，提出运动梯度高速公路单元，获得帧间的瞬态变化和运动趋势；将时空注意融合单元与运动高速公路调制单元协同工作，构建新型循环神经网络，实现对视频的预测。本发明减少了特征提取过程信息的丢失以及梯度消失问题的影响，获得多粒度的时空特征和运动信息，大大提高视频的预测精度和效率。
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公开(公告)号：CN116612288B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310884464.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 南京信息工程大学 , 南京中网卫星通信股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多尺度轻量级实时语义分割方法、系统，该方法包括对互联网上公开的图像数据集进行预处理；构建基于下采样模块和轻量化可分离非对称残差模块的编码器主干网络，生成编码器主干网络浅层、中间层和最深层特征图；将浅层、中间层和最深层特征图分别输入到轻量化注意力模块中，生成增强的特征图；将中间层和最深层特征图分别输入到轻量化物体上下文特征融合模块中并进行上采样操作，生成二倍增强的区域上下文信息特征图；将增强的浅层特征图和二倍增强的区域上下文信息特征图进行连接、池化、上采样操作，生成最终网络分割结果。本发明改善了传统语义分割网络模型体量过大、在算力资源有限的移动平台上平衡分割精度和实现效率的问题。
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公开(公告)号：CN118795575B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411267221.5
申请日：2024-09-11
Applicant: 南京中网卫星通信股份有限公司
IPC: G01W1/10 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q10/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于复频域深度注意力体素流的短临降水预测方法。该方法包括将连续时间序列的气象图像数据构建为三维视频流数据；将三维视频流数据输入至构建的三维时空体素运动模型中，所述三维时空体素运动模型包括空间路径、运动路径和频域路径；空间路径用以根据输入的三维视频流数据预测未来时间点的三维体素状态；所述运动路径用以基于时空属性随机游走相似性算法捕获三维视频流数据节点间的动态关系；所述频域路径用以将输入的三维视频流数据反演获得时域的预测信息；对三维体素状态、节点间的动态关系和时域的预测信息进行融合，以获得最终的短临降水预测结果。本发明可以及时捕捉到云图的演变和降水的形成过程，提高预测精度。
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