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公开(公告)号：CN116703885A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310791190.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Swin Transformer的表面缺陷检测方法及系统，方法包括：获取待检测样品图像；对获取的待检测样品图像进行预处理；将预处理后的待检测样品图像输入预先训练的表面缺陷检测模型中；根据表面缺陷检测模型的输出，确定待检测样品的缺陷及缺陷位置。本发明基于Swin Transformer模块，使用U型对称编码‑解码器结构网络，同时添加了跳跃连接和注意力机制，更好地实现了对图像全局特征和局部特征的提取，可以准确检测并定位出缺陷位置，解决了实际工业场景中缺陷样本数量少且种类不均衡的问题。
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公开(公告)号：CN115344510A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211270042.8
申请日：2022-10-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F12/0877 , G06F3/06 , G06F16/2455 , G06F16/71 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 基于深度强化学习的高维度视频缓存选择方法，将深度强化学习运用到边缘服务器的视频缓存选择中，考虑了视频缓存选择具有的动态性和高维性，实现边缘服务器的高效视频缓存；利用decoder对DDPG进行改进，可以使边缘服务器选择合适的视频进行缓存，以减少视频传输的时间延迟和用户花费的流量成本；边缘服务器从海量视频中选择视频缓存时，极大地减少计算开销，避免给资源有限的边缘服务器带来过大的压力，节约了运算成本。
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公开(公告)号：CN102710439B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210169068.3
申请日：2012-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种用户终端参数信息的获取方法，终端管理系统通过其下挂的网关内存中的记录获取网关LAN侧的用户终端的参数信息。本发明方法由网关定期或在接收到终端管理系统的查询请求时向其LAN侧用户终端广播一个ARP请求包，用户终端收到ARP请求包后，把自身的对应的MAC地址、IP地址反馈给网关，网关对ARP缓存列表中的记录进行判断，并根据判断结果对网关内存中储存的用户终端参数信息进行相应的更新，最后将更新后的内存中的用户终端参数信息发送给终端管理系统。相比现有技术，本发明方法可以使终端管理系统及时准确地获取不活动用户终端以及新出现终端的参数信息，进而使终端管理系统对网关LAN侧用户终端实现实时无盲点的查询与管理。
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公开(公告)号：CN117372552B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311347568.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种工业品点云压缩技术领域的面向复杂表面的工业产品的三维点云数据压缩方法，旨在解决现有技术中数据量庞大的点云数据在运算、传输、存储的过程中会产生运算传输时间过长，影响生产效率等问题，其包括对原始点云数据文件中的点云数据进行划分得到缺陷点的点云数据集和去除缺陷点的点云数据集；对两个点云数据集分别采用不同的压缩方法进行压缩得到压缩后的点云数据集并结合，获得完整的工业产品的压缩点云数据文件。本发明可以有效对工业产品模型的点云数据量进行压缩，节省传输耗时，并同时保证压缩后的的点云数据通过三维重建后可较为接近原始产品的模型文件。
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公开(公告)号：CN116721071B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310656053.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督的工业产品表面缺陷检测方法及装置，其方法包括获取待检测的工业产品的表面图像；将所述表面图像输入预构建的缺陷检测模型，获取缺陷检测结果；通过热力图呈现所述缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测模型的构建过程包括：获取所述工业产品的表面图像，添加缺陷标签生成样本图像，并构建训练集和测试集；构建基于ResNet网络、DeepLab网络以及CBAM注意力机制模块的网络模型；通过ImageNet数据库对网络模型进行预训练，生成预训练模型；通过训练集对预训练模型进行训练，生成缺陷检测模型；通过测试集对缺陷检测模型进行性能测试，若性能满足预设要求，则缺陷检测模型构建完成；本发明能够在缺陷样本少的情况下，提升模型的检测准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117671131B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311371086.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工业零件三维点云修复方法及装置，其方法包括：获取工业零件的残缺三维点云；将残缺三维点云输入训练好的点云修复模型，获取完整三维点云；其中，点云修复模型包括基于MLP的编码器、基于自注意力机制的编码器、第一拼接层以及解码器；点云修复模型的训练过程包括：采用泊松盘采样方式对工业零件进行采样生成实际三维点云；通过HPR算子方式对实际三维点云进行点去除生成多个模拟残缺三维点云；将实际三维点云作为各个模拟残缺三维点云的真实标签组成样本，并生成样本集；将样本集按预设比例划分为训练集、验证集以及测试集，并进行反向传播训练；本发明能够准确的进行工业零件三维点云修复。
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公开(公告)号：CN116721309B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202310695757.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种口腔语义模型训练方法、口腔锥形束CT图像的优化方法及装置，属于医学成像技术领域，包括：从预设二维CBCT图像集中获取若干连续的第一CBCT图像和若干连续的第二CBCT图像；根据所述第二CBCT图像获取对应的值分割图；获取所述第一CBCT图像中不变的提取特征以缩小口腔语义模型在所述第二CBCT图像对应的值分割图上的标记范围；将所述第二CBCT图像对应的值分割图输入口腔语义模型直到输出的模型损失值不再减小。本发明通过获取若干连续的第一CBCT图像和若干连续的第二CBCT图像，并根据第二CBCT图像获取对应的值分割图，提高了口腔语义模型对口腔中出现的各个区域识别的准确性，有助于对牙齿病变部位的识别。
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公开(公告)号：CN117372552A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311347568.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种工业品点云压缩技术领域的面向复杂表面的工业产品的三维点云数据压缩方法，旨在解决现有技术中数据量庞大的点云数据在运算、传输、存储的过程中会产生运算传输时间过长，影响生产效率等问题，其包括对原始点云数据文件中的点云数据进行划分得到缺陷点的点云数据集和去除缺陷点的点云数据集；对两个点云数据集分别采用不同的压缩方法进行压缩得到压缩后的点云数据集并结合，获得完整的工业产品的压缩点云数据文件。本发明可以有效对工业产品模型的点云数据量进行压缩，节省传输耗时，并同时保证压缩后的的点云数据通过三维重建后可较为接近原始产品的模型文件。
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公开(公告)号：CN116721071A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310656053.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督的工业产品表面缺陷检测方法及装置，其方法包括获取待检测的工业产品的表面图像；将所述表面图像输入预构建的缺陷检测模型，获取缺陷检测结果；通过热力图呈现所述缺陷检测结果；其中，所述缺陷检测模型的构建过程包括：获取所述工业产品的表面图像，添加缺陷标签生成样本图像，并构建训练集和测试集；构建基于ResNet网络、DeepLab网络以及CBAM注意力机制模块的网络模型；通过ImageNet数据库对网络模型进行预训练，生成预训练模型；通过训练集对预训练模型进行训练，生成缺陷检测模型；通过测试集对缺陷检测模型进行性能测试，若性能满足预设要求，则缺陷检测模型构建完成；本发明能够在缺陷样本少的情况下，提升模型的检测准确性。
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公开(公告)号：CN116721309A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310695757.6
申请日：2023-06-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种口腔语义模型训练方法、口腔锥形束CT图像的优化方法及装置，属于医学成像技术领域，包括：从预设二维CBCT图像集中获取若干连续的第一CBCT图像和若干连续的第二CBCT图像；根据所述第二CBCT图像获取对应的值分割图；获取所述第一CBCT图像中不变的提取特征以缩小口腔语义模型在所述第二CBCT图像对应的值分割图上的标记范围；将所述第二CBCT图像对应的值分割图输入口腔语义模型直到输出的模型损失值不再减小。本发明通过获取若干连续的第一CBCT图像和若干连续的第二CBCT图像，并根据第二CBCT图像获取对应的值分割图，提高了口腔语义模型对口腔中出现的各个区域识别的准确性，有助于对牙齿病变部位的识别。
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