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公开(公告)号：CN119294466A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411825310.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/084 , G01S7/41 , G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N5/045 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于气象预报技术领域，公开了一种信息融合的双偏振雷达城市强降水短临预报深度学习方法及系统。本发明基于深度学习技术，结合强降水的物理机制，通过“空间→时间→时空融合”的研究思路，提出了一种新的基于气象雷达数据的城市强降水短临预报方法。该方法通过分析强降水的时空分布特征，提取高维空间特征，发展超分辨率强降水空间特征提取模型，并结合强降水的时间演变特征，采用LSTM和时空特征融合模型，对强降水进行精确预报，提升城市强降水预报的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN118334590A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410757477.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于监控盲区积水探测技术领域，公开了一种多相机协同的监控盲区积水范围探测方法及系统，对监控相机进行注册，获取相机的位置、视域范围，倾斜角等参数，实现监控传感网的搭建；制作监控相机积水数据集，采用基于FCN深度学习模型的监控视频积水范围提取方法，获取视频中积水的分布；使用“监控视频—2D地图”空间映射模型，计算视频中积水在现实世界的位置坐标；建立监控盲区积水范围推算的概率图模型，获取监控相机盲区的积水范围；耦合监控视域和盲区积水信息，获取积水的全局分布信息。本发明可在现有的城市监控资源上进行部署和实施，大大降低了植入和维护的开销，实现高分辨率的全天候降雨观测。
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公开(公告)号：CN118135465A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410557751.7
申请日：2024-05-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明属于气象、计算机视觉技术领域，公开了一种基于监控近红外视频的夜间雨滴降落速度测量方法及系统，本发明对于夜间监控近红外降雨视频，采取光流法与HSV色彩空间颜色掩码相融合的方式，实现雨线的预提取；获取雨线数据，利用雨线与背景噪点的形态差异去除背景噪点，优化提取结果；结合光学成像原理，微观物理学以及相机成像原理反演出雨滴近地面降落速度计算模型，以雨线作为输入，计算对应雨滴速度。本发明无需安装特定监测设备，利用现有的监控相机便可开展工作；降低了对相机参数的依赖，省去了相机标定及参数率定操作。
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公开(公告)号：CN118465305B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410917282.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 南京大学
IPC: G01P5/24 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于气象学、计算机听觉、深度学习技术领域，公开了一种基于监控相机音频数据的风速测量深度学习方法及系统，包括：监控音频数据的分离与获取；提取监控风声的均方根能量和MEL频谱图作为风声的时、频域特征；引入双注意力机制，建立SA‑CNN风声频域特征提取深度学习模型和CA‑CNN风声时域特征提取深度学习模型，进而形成风速测量深度学习模型。本发明从监控相机这一崭新视角，将监控风声的时频域特征进行融合实现风速的精准计算。本发明易于部署和实施，无需对已安装的监控相机进行拆卸和标定，便于气象、交通、城市管理等部门的引入和应用。
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公开(公告)号：CN108558086A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810024256.4
申请日：2018-01-10
Applicant: 南京大学
IPC: C02F9/08 , C02F101/10
Abstract: 本发明公开了一种去除水中六价硒的组合工艺，属于水处理技术领域。其步骤依次为：(1)加入亚硫酸钠；(2)调节pH；(3)紫外照射；(4)加入三价铁盐和碱溶液并搅拌后进行固液分离；(5)向液体中鼓入空气或氧气，或加入过氧化氢溶液搅拌；(6)加碱调节pH。本发明提出的组合工艺相比于现有技术具有以下优点：(1)处理速度快，效果好；(2)投加试剂成本低廉、环境友好；(3)不受硫酸根等共存离子影响；(4)混凝试剂投加量控制方法便捷准确，可保证混凝效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106248170A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610638109.7
申请日：2016-08-05
Applicant: 苏州市轨道交通集团有限公司 , 南京大学 , 苏州南智传感科技有限公司
Abstract: 一种长距离分布式监测隧道内排水通道水位深度的方法，包括碳纤维内加热光缆，所述的碳纤维内加热光缆经夹具固定在排水通道侧壁，形成回路后与分布式光纤温度解调仪连通，所述分布式光纤温度解调仪与计算机连通；利用碳纤维内加热光缆碳纤维加热后在水与在空气中的不同介质中能量传播的程度不同，在不同介质界面形成的温度梯度不同，测量出不同的温度梯度或不同介质界面形成的温度差值，以此分布式光纤温度解调仪与计算机解调出数据判断水位的高低。本发明具有分布式监测、结构简单、施工便捷、成本低廉等优点。
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公开(公告)号：CN106091975A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610642502.3
申请日：2016-08-05
Applicant: 南京大学 , 苏州市轨道交通集团有限公司 , 苏州南智传感科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式定点感测技术的盾构隧道接缝二维变形监测方法，利用分布式光纤采集变形(应变)信息；通过相邻管片上以正交和斜交方式安装的定制的感测光缆，测定相邻两个管片接缝之间的二维变形情况，从而得到隧道整体变形及局部管片变形情况；感测光缆作为传感器，通过感测光缆感知相邻固定夹具之间的距离及变形的变化实现盾构隧道的二维变形监测，根据解调技术及不同的监测施工环境选择不同的感测光缆。系统包括感测光缆、固定夹具、保护套管、信号传输光缆以及光信号解调仪组成。本发明可以对盾构隧道管片接缝变形进行实时分布式测量，具有分布式监测、监测范围大、感测装置简便、安装方便以及自动化监测等特点。
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公开(公告)号：CN119247523A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411551056.6
申请日：2024-11-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供一种监控相机与气象站融合的地表降水高分辨率观测方法，该方法包括：从区域中的监控相机拍摄的视频中提取雨线，确定所述雨线对应的雨滴的尺寸和数量；根据所述雨滴的尺寸和数量，确定所述监控相机对应的降雨强度值；将所述监控相机对应的降雨强度值和所述区域中的气象站观测的降雨强度值进行融合，得到所述区域的降雨强度值的时空分布图。本发明融合监控相机和（气象站）雨量计的同步观测结果，形成监控相机加密的地表降雨观测网络；在已有的城市监控资源和地表气象站点的基础上实现，无需额外的硬件投入与添加，从而低成本、高效率的提高地表降水观测的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN119229328A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411746051.9
申请日：2024-12-02
IPC: G06V20/17 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/60 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , H04N7/18 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于内涝监测领域，公开了一种基于深度学习的低空无人机内涝巡检方法及系统，该方法包括：通过低空无人机获取高时空分辨率的遥感可见光图像，并利用5G通信技术将无人机数据上传至云端；基于无人机内涝图像分割的深度学习内涝自动识别及分析模型，进行内涝的实时识别、分割，高效、精准、快速地实现城市内涝信息的巡检；结合无人机轨迹信息以及图像边缘特征拼接巡检区域图分割内涝区域并绘制、更新城市内涝时空分布格局，为城市内涝灾害的减灾防灾、救急抢险、灾情评估提供技术支持与基础数据支撑。
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公开(公告)号：CN119068427A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411570869.X
申请日：2024-11-06
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种监控视频与双偏振雷达融合的地面降水相态识别方法，包括：对于给定观测区域，从地面监控相机拍摄的视频中识别降水相态类型；将监控相机与区域的双偏振雷达影像图坐标匹配，逐一获取相机所处位置的像素；将获得的像素作为图模型的顶点，以相机之间的空间距离为约束建立图模型顶点的连接规则，并将像素的双偏振雷达系列回波参数作为顶点特征值生成图模型；将图模型作为输入，将视频同步识别的降水相态类型作为真值标签，构建监控相机与双偏振雷达融合的地表降水相态识别图卷积神经网络，用于地面降水相态识别。本发明将监控相机与与双偏振雷达有机结合，形成“地‑空”融合的地表降水相态判别新策略，提高地面降水相态识别的准确性。
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