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公开(公告)号：CN119649447A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411635219.9
申请日：2024-11-15
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于改进YOLOv8的考场考生作弊行为检测方法。本发明提出了CEYOLOV8模型，旨在显著提升作弊行为的识别能力。该模型以EfficientViT作为主干网络，取代传统YOLOv8中的主干结构，以实现更高效的特征提取。通过引入CSPHet替代YOLOv8中的C2F结构，CEYOLOV8在表达能力和计算效率上得到了进一步增强。此外，采用了MPDIoU作为新的损失函数，以优化模型的训练过程，提升作弊行为识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119251287A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411254835.X
申请日：2024-09-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于考场多视场下的3D考生定位方法，涉及计算机视觉技术领域，解决了现有技术中传统的基于深度学习的方法通常需要构建自定义的数据集，这样的数据集非常复杂且难以获取，还有一些研究通过使用深度相机来获取目标的三维信息，但是深度相机的价格相较于普通的单目相机过高，带来了不必要的成本技术问题；其技术方案为：使用多视图图像中的考生检测信息来还原考场中考生的3D位置；本发明仅通过几何方法即可从2D图像中估计出考生的3D位置，不需要大量的标注数据进行训练，因而在计算效率和计算成本方面更具优势。
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公开(公告)号：CN114494862A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210027227.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机影像的区域速生林密度精确统计方法，包括：通过无人机搭载RGB摄像机，对不可种植区的速生林覆盖区域进行俯拍；构建速生林植株追踪计数模型和不可种植区语义分割模型；根据速生林木生长状态与林场分布的地形和面积，确定无人机航拍飞行计划，将航拍影像输入到速生林植株追踪计数模型中进行检测，得到植株的数量；根据无人机的飞行高度、速度、轨迹与图像拼接的现实需求，筛选无人机航拍影像，抽取关键帧，构建全林场航拍地图，利用训练好的分割模型分割出图像中的不可种植区，结合摄像头参数以及无人机的飞行高度，得出可种植速生林的面积，经计算可得速生林的密度。本发明方便规划种植，提高经济效益。
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公开(公告)号：CN114463630A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210024382.6
申请日：2022-01-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T7/194 , G06T7/223 , G06T7/62 , G06T7/90 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种对速生林中多种不同植株生长态势精准判断的方法，包括：步骤S1、首先划定速生林区域，无人机对速生林进行垂直俯拍；步骤S2、对植株与其他物体进行前景背景分离；步骤S3、使用多任务学习的方法对树木的种类进行判别；步骤S4、通过树冠面积和树叶整体颜色对植株的长势进行判断，识别出发育不良的植株；步骤S5、对检测出的发育不良植株的位置进行定位输出；将发育不良的树种信息发送给速生林工作人员，为制定培育方案提供依据。本发明提出的判别植株发育情况的方法兼具准确率和时效性，并且能降低实施方案对硬件设备的要求，从而降低成本提高经济效益。
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公开(公告)号：CN119600117A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411607279.X
申请日：2024-11-12
Applicant: 南通大学
Abstract: 本申请涉及一种采用估计—优化与双层处理架构的三阶动态光度校准方法、装置和计算机设备。所述方法包括：在目标视频序列中选取至少一个目标关键帧，确定视频帧样本集；根据视频帧样本集建立基于光流性与物理约束的估计—优化网络结构，初步估计光度参数集，设置约束条件，并采用得出的光度参数集的结果对视频帧进行光度校准，得到光度特征校准值，获得估计—优化框架；建立包括前端和后端的光度动态调整双层处理框架，用于实时处理接收的视频帧并输出光度特征校准值，同时迭代光度参数集并传输至前端。本方法提供了一种持续和自适应的光度校准策略，更适合实时应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114494694B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210027704.2
申请日：2022-01-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T5/70 , G06T3/4007 , G06T5/20 , G06T7/33 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种种植园场景下的语义建图方法，将种植园划分为不同区域，设定无人机飞行参数，确定摄像头拍摄的中心点；使用无人机分别采集高空冠层和低空枝叶图像，训练胶囊神经网络获得两种分类器，两种分类器为高空冠层分类器和低空枝叶分类器；根据高空冠层分类器对地貌及树种进行分类；根据低空枝叶分类器对上一步骤的分类结果进行校验；对校验完成的语义图片进行拼接，生成种植园语义地图；本方法有着成本低，训练集小，准确率高，受拍摄干扰影响小的优点，又提高了树种识别分类的效率，通过冠层图像，对种植园进行大范围高效识别，使模型有了实际工程应用价值。
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公开(公告)号：CN118552742A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410686109.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进WOA算法的ORB特征提取与匹配方法，包括：采用ORB算法提取特征点及其BRIEF描述子；采用RANSAC检验算法计算单应性矩阵；基于BRIEF描述子之间的汉明距离、内点匹配对的空间一致性、以及将描述子的汉明距离与内点比例相结合，构建适应度函数；基于适应度函数改进WOA算法，更新特征点匹配方案；采用RANSAC检验算法排除误匹配，利用WOA算法细化后的适应度函数验证并精化其余匹配对，获得在几何上一致且稳定的匹配对。本发明不仅在复杂视觉环境下提高了特征点的匹配精度，还通过动态调整搜索策略增强了对低纹理、高反光和强光照环境的适应能力，提升了特征匹配的全局和局部搜索效果，减少了冗余计算，提高了算法的总体匹配质量和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119313733A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411372974.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于多相机的无人监考考场考生定位方法，涉及计算机视觉技术领域，解决了现有技术中无人监考多采用单个相机方案，仅限于单一视角的图像信息，导致在检测考生时出现视角盲区、遮挡问题以及信息不完备的技术问题；其技术方案为：摆定多台固定位置的单目相机，实现对考场视角的全方位覆盖；本发明通过多帧图像结合实例分割和深度估计算法，能够精准地实现对考生的三维定位。
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公开(公告)号：CN118552742B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410686109.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进WOA算法的ORB特征提取与匹配方法，包括：采用ORB算法提取特征点及其BRIEF描述子；采用RANSAC检验算法计算单应性矩阵；基于BRIEF描述子之间的汉明距离、内点匹配对的空间一致性、以及将描述子的汉明距离与内点比例相结合，构建适应度函数；基于适应度函数改进WOA算法，更新特征点匹配方案；采用RANSAC检验算法排除误匹配，利用WOA算法细化后的适应度函数验证并精化其余匹配对，获得在几何上一致且稳定的匹配对。本发明不仅在复杂视觉环境下提高了特征点的匹配精度，还通过动态调整搜索策略增强了对低纹理、高反光和强光照环境的适应能力，提升了特征匹配的全局和局部搜索效果，减少了冗余计算，提高了算法的总体匹配质量和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114494862B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210027227.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机影像的区域速生林密度精确统计方法，包括：通过无人机搭载RGB摄像机，对不可种植区的速生林覆盖区域进行俯拍；构建速生林植株追踪计数模型和不可种植区语义分割模型；根据速生林木生长状态与林场分布的地形和面积，确定无人机航拍飞行计划，将航拍影像输入到速生林植株追踪计数模型中进行检测，得到植株的数量；根据无人机的飞行高度、速度、轨迹与图像拼接的现实需求，筛选无人机航拍影像，抽取关键帧，构建全林场航拍地图，利用训练好的分割模型分割出图像中的不可种植区，结合摄像头参数以及无人机的飞行高度，得出可种植速生林的面积，经计算可得速生林的密度。本发明方便规划种植，提高经济效益。
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