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公开(公告)号：CN112308835A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011185830.8
申请日：2020-10-27
Abstract: 本发明针对颅内出血区域结构不明确且存在伪影和其他脑组织等噪声对分割任务造成了极大的影响。为提高颅内出血分割的性能，提出了融合密集连接与注意机制的颅内出血分割方法。在全卷积网络的编码器部分引入密集连接块进行颅内出血特征提取，但从编码器中提取的特征并非所有都可用于分割，为此，本文将融合空间和通道注意力的注意力机制融入网络架构中，在空间和通道方面对颅内出血特征进行加权，捕获丰富的上下文关系，获取更为精确的特征。另外，本文采用Focal Tversky损失函数针对处理小面积颅内出血的分割。有效的提升的分割性能，可以实现精确，快速的分割。
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公开(公告)号：CN109255298A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810913181.5
申请日：2018-08-07
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明设计了一种动态背景中的安全帽检测方法与系统。涉及目标检测与跟踪领域，该方法通过对工人与安全帽数据集进行标注与训练，利用卷积神经网络的特性，将卷积层中搜集的特征录入到分类器中展开训练，同时在网络最后加一个分类层，使这些特征进入分类器进行分类。利用聚类的方法得到anchor boxes，并对每个预测框预测四个坐标值。根据这四个坐标值对图片中的目标画出预测框。根据预测得到的预测框坐标与类别，进行是否头戴安全帽的判别与工人的跟踪。本发明能够对工地中工作人员是否头戴安全帽精确地识别，采用卷积神经网络的方法来提取特征，可以更好地提升传统方法的识别效率与精度，同时能够较好地客服背景多变情况下的检测难度大的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110008913A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910287259.1
申请日：2019-04-08
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明设计一种基于姿态估计与视点机制融合的行人再识别方法。用于解决各种需要进行刑侦，失踪人员寻找问题，为了达到该目的，该方法通过考虑行人的姿势结构信息，采用姿势估计网络Openpose提取行人关键点，同时考虑相机拍摄的视点位置，根据图像的拍摄的角度，生成行人身体关键区域，帮助对齐图像中的身体区域特征并可以避免相机拍摄到行人侧面时行人关键区域被遮挡等问题。最终，通过特征融合子网络将局部特征图与全局特征图进行融合来合并不同语义级别的区域特征。通过对行人数据集的训练，得到对应的模型，通过加载模型并采用本文的神经网络结构预测出所有与目标行人匹配的行人。
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公开(公告)号：CN109473776A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201710798537.0
申请日：2017-09-07
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开一种新型双频天线，其结构包括介质基板、天线辐射单元、同轴馈电单元、接地单元；天线辐射单元包括辐射单元1和辐射单元2；馈电方式采用同轴馈电，同轴馈电单元的一端与辐射单元相连，使得辐射单元与同轴馈电单元合并成一个整体的导电单元；接地单元为设置在介质基板背面的矩形。本发明具有双频带，辐射特性好，结构简单，体积小，易于加工制作，便于批量生产等优点。
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公开(公告)号：CN101025855A
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200710020648.5
申请日：2007-03-19
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明是桨叶测量数据数字化处理方法及装置，其结构由桨叶测量数字化处理仪(简称处理仪)和计算机组成；处理方法是用处理仪通过信号采集驱动隔离子电路采集三块螺距规数显表的数码管扫描驱动信号；通过信号驱动和光电隔离将采集的扫描信号转换为标准信号送给CPU主板子电路；通过并行口采集采样的信号；再将这些值通过通讯驱动子电路传送给上位机处理。优点：将处理仪读取的测量显示值转换为标准的串行通讯信号，传送给上位计算机，实现计算机远程监控的功能。处理仪可用于贵重进口非数字化仪表的数字化改造，进口非数字仪表虽不带通讯接口，但性能优越，处理仪让旧仪表发挥现代进口数字仪表功能，进而联入计算机控制系统实现综合自动化。
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公开(公告)号：CN110716580A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201810774546.0
申请日：2018-07-11
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的多无人机编队野外作业负载均衡机制，包括：监测各无人机节点的外部任务到达率，并设定一个阈值以此来判定外部任务到达率是较高或较低；当外部任务到达率判定为较高时选用主动集中式算法进行任务卸载，指定无人机编队中的一架无人机为服务器，其余所有节点将节点状态信息(NSI)发送给指定的服务器，然后计算如何以最小成本将任务卸载给其他节点，并将相应的决策向量dv发送回每个节点；当外部任务到达率判定为较低时选用反馈分布式算法将任务卸载给邻节点，节点只在需要帮助时进行通信。寻求帮助的节点广播请求帮助信息(RFH)并等待邻居发送他们的NSI进行响应。如果相邻节点的平均CPU利用率小于设定阈值，则必须响应。一旦寻求帮助的节点从其他节点接收到NSI，它就通过计算使自身以最小成本实现卸载。
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公开(公告)号：CN201035739Y
公开(公告)日：2008-03-12
申请号：CN200720035151.6
申请日：2007-03-19
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本实用新型是桨叶测量数据数字化处理装置，其特征是由桨叶测量数字化处理仪和计算机组成；其中桨叶测量数字化处理仪的输入端接桨叶检测设备中数显表的数码管扫描信号输出端，桨叶测量数字化处理仪的通讯信号输出端接计算机的RS－232串口输入端。本实用新型的优点：将处理仪读取的测量显示值转换为标准的串行通讯信号，传送给上位计算机，实现计算机远程监控的功能。处理仪可用于贵重进口非数字化仪表的数字化改造，进口非数字仪表虽不带通讯接口，但性能优越，处理仪可让旧仪表发挥出现代进口数字仪表的功能，进而联入计算机控制系统实现综合自动化。
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