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公开(公告)号：CN118262301A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410479297.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出了一种基于智能算法的交通异常检测优化策略，首先，利用高斯混合背景建模对交通视频进行背景建模，采用YOLOv8‑NAS智能算法网络对车辆进行检测。接下来，采用DeepSort对车辆轨迹进行跟踪，结合帧差法提取道路掩码，以消除旁道和停车场对静止车辆检测的干扰。通过YOLOv8‑NAS智能算法分析静止车辆的检测结果，判断是否发生了交通异常，并确定异常发生的时间和位置。最后，对异常情况进行分类，将其细分为交通拥堵、车辆熄火和车辆碰撞等类别。
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公开(公告)号：CN114723891A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210386319.7
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种对大目标进行超声多普勒成像的方法，包括：步骤1，根据大目标的长度，将目标划分成多段；步骤2，利用相机记录超声成像探头的位置变化，并利用滑轨追踪探头的移动；步骤3，根据相邻两段间的位置关系，将采集到的所有图像变换到相同的坐标系下；步骤4，在采集每段超声多普勒图像时记录每帧图像与相机之间的位置关系；步骤5，通过坐标变换将采集到的图像映射到三维空间中，进行三维超声多普勒成像。本发明利用便捷低成本的光学定位的三维超声多普勒成像系统，实现了一种可以对大目标进行超声多普勒成像的方法，解决了一般光学定位系统中相机成像范围有限的问题。
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公开(公告)号：CN114066953A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111385308.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种针对刚性目标的三维多模态图像可变形配准方法。通过从多模态三维图像构建点云，利用法线和曲率信息构建局部特征坐标系，对迭代最近邻算法进行修正和误差点剔除，提高配准鲁棒性。基于点云自身结构信息进行分区配准，在局部刚性配准基础上满足各区域间差异性，实现可变形的刚性配准，提高整体配准精度。已有的迭代最近邻配准方法，对点云局部特征利用不够，存在较大误差。因此本发明充分利用点云的多重特征构建局部特征参考坐标系对配准过程进行改进，并结合点云结构特点，将点云分区配准，以达到配准点云与基准点云更好的配准效果。
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公开(公告)号：CN113280734A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110564219.4
申请日：2021-05-24
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种利用视觉标定修正手动位移台误差的方法，包括：固定相机、位移台和标定板；标定相机；将位移台调至不同刻度并拍照；用视觉定位算法和工程参数分别计算各图像中标定板特征点的位移；对比视觉定位结果和参数计算结果，建立误差的模型并求解，从而修正位移台的误差。本发明提供了一种利用视觉标定修正手动位移台误差的方法，以解决目前尚无针对手动位移台的误差修正方法的问题，仅需相机与标定板，成本较低、操作相对简单，且有毫米以内的精度。按本发明可对常见的手动位移台误差进行建模和修正；对于本发明未提及的误差种类，本发明也提供了一种得到误差大小的手段，为建立误差模型并求解，从而修正误差提供了可能性。
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公开(公告)号：CN112730235A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011508903.2
申请日：2020-12-18
Applicant: 南京大学
IPC: G01N21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于光学衍射的动态细线突结自动化检测装置和方法，所述方法包括：细线固定装置平稳精准地实现细线匀速通过光学采集区域；光学检测区域对细线进行光学菲涅尔衍射；利用摄像机采集光学衍射图像；图像相似性方法对细线突结的衍射图像快速识别，实现动态细线突结检测。根据光学菲涅尔衍射的原理，当突结经过光学检测区域，此时激光照射细线产生的衍射图像与无突结时的衍射图像有明显差别。该方法基于光学菲涅尔衍射的图像，利用摄像机记录衍射图像进行检测，不涉及接触式测量仪器，解决现有检测方法中因细线运动速度快，不易对细线突结进行捕获的问题，实现对动态变化的细线进行突结检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112396110A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011307427.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗级联网络增广图像的方法。包括：从原始图像Iori圈定感兴趣区域并裁剪，获得裁剪后的图像Icut；对Icut通过预处理获得增广后的数据集Scut；利用数据集Scut进行Ⅰ级生成对抗网络的训练；加载训练好的Ⅰ级生成器，输入随机噪声推理出图像，并对生成的图像通过上采样处理后，制作成新的数据集SⅠ；利用数据集SⅠ与Icut作为Ⅱ级生成对抗网络的训练数据集，进行Ⅱ级生成对抗网络的训练；加载训练好的Ⅱ级生成器，将数据集SⅠ输入Ⅱ级生成器，推理出所需的增广图像Ides。本发明在对图像增广时，解决了Ⅰ级生成对抗网络中生成图像差异性小和分辨率低的问题，在增广图像的同时提高了网络的泛化性能。
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公开(公告)号：CN111325236A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010070699.4
申请日：2020-01-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的超声图像分类方法。包括：从原始图像圈定感兴趣区域并裁剪，获得剪裁后的图像；对所述裁剪后的图像采用添加高斯噪声方法与直方图均衡方法进行数据增广，获得数据增广后的数据集；利用所述增广后的数据集进行生成对抗网络的训练，并验证测试，获得训练好的生成器；加载所述训练好的生成器，通过噪声推理出图像，并对生成的所述图像标定标签；将所述生成器生成的图像扩充到分类数据集中，重新训练卷积神经网络对超声图像进行分类，并输出准确率和召回率，评估网络性能。本发明在对超声图像分类时，解决了神经网络中训练数据集不足的问题，提高了网络的泛化性能。
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公开(公告)号：CN110570408A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910830848.X
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种对圆柱体外表面细微目标计数的系统和方法，包括：设置四个工位的工作平台，圆柱体到达第一工位后启动测量；第一工位上，开启激光源和相机，通过图像来控制步进电机，调整装置的姿态以满足测量要求；第二工位和第三工位上，旋转圆柱体，获取一圈激光与圆柱体表面细小物体产生的亮斑的图像并保存；通过亮斑进行自适应ROI(感兴趣区域)获取，得到圆柱上表面以及侧面待检测区域；第四工位上，通过机器视觉提取和特征识别完成检测和计数。
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公开(公告)号：CN108573474A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201710151705.7
申请日：2017-03-10
Abstract: 本发明公开了一种采用逆卷积运算的光声图像优化方法，包括以下步骤：先通过采集点源的光声信号来得到逆卷积核；采集待处理信号；估算出待处理信号的信噪比；使用维纳逆卷积的方法对待处理信号做逆卷积处理；以逆卷积之后的信号为输入进行图像重建，在灰度非线性变换处理后得到最终的优化图像。本发明针对光声成像分辨率低，伪影严重的问题，进行了优化，通过逆卷积运算消除了由于生物组织热膨胀的平衡特性以及采集系统的影响所导致的信号变形，在优化成像质量的同时也可以保证重建速度与效率。
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公开(公告)号：CN106226737B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201610510984.7
申请日：2016-06-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种利用低频超声进行多手指定位的方法，包括：根据位置固定的两个超声发射器和超声接收器的位置建立相应的坐标系；测量计算设备的基本参数；在手的不同位置分别装备一个频率互不相同的超声发射器形成位置待测的超声发射器组；位置待测的超声发射器组同时发射超声波，超声接收器进行采样并对采样数据进行正弦拟合得到幅度和相位信息；位置固定的两个超声发射器分别和位置待测的超声发射器组同时发射同频的超声进行声波干涉，超声接收器进行采样并对采样数据进行拟合得到幅度和相位信息；通过对数据的处理得到位置待测的超声发射器组中每个超声发射器的位置坐标，实现手指的定位。
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