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公开(公告)号：CN109949387A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910220637.4
申请日：2019-03-22
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 一种基于深度学习的风景图像后期制作方法，首先利用全卷积神经网络对原始图片进行标记，区分图片中各图像部分并进行识别，获取原图像的语义分割图像D；然后根据语义分割图像D记录各分割区域的关键坐标并生成对应的图像蒙板，再将图像蒙板与原图像相乘获取分割后的系列图像{x}；系列图像{x}根据图像的处理目标和识别标签交由对应的系统模块处理，各系统模块根据处理目标调整图像的参数和重绘，汇总各系统模块输出的图像获取图像集{y}；再对图像集{y}进行参数平滑和边缘优化处理；最后通过图像相加的方式合并处理完毕的各区域图像获取最终处理图像。本发明通过设计通用的面向风景图像智能后期制作的系统架构，实现对各类风景图像的自动后期制作。
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公开(公告)号：CN109949387B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201910220637.4
申请日：2019-03-22
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 一种基于深度学习的风景图像后期制作方法，首先利用全卷积神经网络对原始图片进行标记，区分图片中各图像部分并进行识别，获取原图像的语义分割图像D；然后根据语义分割图像D记录各分割区域的关键坐标并生成对应的图像蒙板，再将图像蒙板与原图像相乘获取分割后的系列图像{x}；系列图像{x}根据图像的处理目标和识别标签交由对应的系统模块处理，各系统模块根据处理目标调整图像的参数和重绘，汇总各系统模块输出的图像获取图像集{y}；再对图像集{y}进行参数平滑和边缘优化处理；最后通过图像相加的方式合并处理完毕的各区域图像获取最终处理图像。本发明通过设计通用的面向风景图像智能后期制作的系统架构，实现对各类风景图像的自动后期制作。
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公开(公告)号：CN109978907A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910220634.0
申请日：2019-03-22
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种面向家居场景的学生坐姿检测方法，实时采集视频流中的连续帧图像；首先对图像进行预处理，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰；然后通过背景减除法对捕获的当前帧图像进行处理，获得人形所在区域，降低背景对检测准确度的影响；之后对预处理后的当前帧进行人形分割，把大量人形分割后的待检图像和标签输入到改进后的AlexNet神经网络模型进行训练，获取学生坐姿检测模型。该发明可以广泛应用于家居场景下的学生坐姿检测，包括坐姿是否正确和坐姿倾斜程度等，给用户带来健康舒适的身心享受，有非常广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109947918A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910183664.9
申请日：2019-03-12
Applicant: 南京邮电大学 , 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F17/27
Abstract: 本发明揭示了一种面向智能客服对话场景的语义分析方法，包括如下步骤：S1、获取某一智能客服场景下所涉及产品的相关文本信息，并以问答的形式形成对话知识库；S2、将对话知识库进行扩展，使每一答句均对应多种不同表达形式的问句，并以此形式形成训练样本集；S3、提取语义特征，将训练样本集由抽象的文本转化为低纬度密集型的向量化表示；S4、采用隐藏状态可逆计算策略构建基于GRU双向循环神经网络模型并训练，获得语义分析模型；S5、利用优化策略测试语义分析模型，完成语义分析模型的深度优化。本发明可以在无人工参与的情况下自动地从语义分析的层次出发真正实现理解用户意图的目的，从而及时且准确的给予用户准确的回复。
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