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公开(公告)号：CN113361502B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911265.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘群体计算的园林周界智能预警方法，首先在园林场景中危险区域周围部署多个摄像头，并选定一个主摄像头，对各摄像头所摄危险区域进行人为锚定。然后引入添加双重注意力机制的Yolov5网络，对摄像头所拍摄的图像进行人脸检测。其次根据设定阈值，对主摄像头所拍摄图像的检测结果进行判定，对判定为疑似的检测结果，引入从摄像头进行增强判定。从摄像头进行增强判定时，首先求出疑似人脸像素在从摄像头所拍摄图像中的映射，若映射坐标处于该从摄像头中的危险区域中，则将该从摄像头纳入候选集中。最后对候选集中各个摄像头分别进行人脸检测，采用引入权重的计分投票制进行评分，满足预设条件时进行预警。
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公开(公告)号：CN113361502A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110911265.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/04 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘群体计算的园林周界智能预警方法，首先在园林场景中危险区域周围部署多个摄像头，并选定一个主摄像头，对各摄像头所摄危险区域进行人为锚定。然后引入添加双重注意力机制的Yolov5网络，对摄像头所拍摄的图像进行人脸检测。其次根据设定阈值，对主摄像头所拍摄图像的检测结果进行判定，对判定为疑似的检测结果，引入从摄像头进行增强判定。从摄像头进行增强判定时，首先求出疑似人脸像素在从摄像头所拍摄图像中的映射，若映射坐标处于该从摄像头中的危险区域中，则将该从摄像头纳入候选集中。最后对候选集中各个摄像头分别进行人脸检测，采用引入权重的计分投票制进行评分，满足预设条件时进行预警。
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公开(公告)号：CN112183505A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011367226.7
申请日：2020-11-30
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智慧园林的无人机航拍目标识别方法：对无人机拍摄视频（遥感信息）进行预处理，将遥感图像分割至超像素单元；利用聚类算法技术将第一步中获取到的超像素单元进行分类，剔除部分虚假目标；提取聚类后超像素单元的均值、方差、信息熵特征与金字塔匹配特征，并将它们进行特征融合后作为SVM支持向量机的输入，以克服复杂的场景；训练SVM支持向量机模型，得到目标的识别分类结果。
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公开(公告)号：CN112132124A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011367415.4
申请日：2020-11-30
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向园林监控的VR视频实时检测方法，首先用快速中值滤波法对VR摄像机所拍摄的未经融合的几张不同角度的图像进行降噪处理，并采用Diagonal‑Offset颜色转换模型进行颜色转换以去除光照对图片的影响。然后对图片进行基于空间相关性的色彩均值处理，使用RGB颜色模型提取烟雾候选区，提取烟雾的RGB静态特性，采用改进的帧差法提取烟雾的运动特性，对其结果进行孔洞填充，并结合RGB颜色模型对改进的帧差法进行阴影消除。使用方向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）提取烟雾运动区域的纹理特性。训练SVM分类器，之后进行分类。最后进行后处理，确定烟雾运动方向、速度和扩散程度，获得烟雾扩散的各类信息。
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公开(公告)号：CN113361503B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110911289.2
申请日：2021-08-10
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于无人机航拍的园林乔木数量智能检测方法及系统，所述方法具体包括：1）针对单幅图像信息，对乔木树冠粘连区域计算边缘概率，对粘连乔木树冠进行分解，提高乔木个数识别的准确率；2）对于视频信息，自适应确定两个不相关图像之间滑动窗的宽度（帧数），降低乔木重复率，通过识别滑动窗两端图像的乔木个数，得到统计区域的乔木数量。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可将无人机拍摄的视频信息中的乔木精准识别出来，并利用自适应滑动窗确定具体识别的图片，实现了乔木数量的准确统计，大大减轻了园林资产统计工作，提高了资产盘点的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113361503A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110911289.2
申请日：2021-08-10
Applicant: 江苏久智环境科技服务有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于无人机航拍的园林乔木数量智能检测方法及系统，所述方法具体包括：1）针对单幅图像信息，对乔木树冠粘连区域计算边缘概率，对粘连乔木树冠进行分解，提高乔木个数识别的准确率；2）对于视频信息，自适应确定两个不相关图像之间滑动窗的宽度（帧数），降低乔木重复率，通过识别滑动窗两端图像的乔木个数，得到统计区域的乔木数量。在智慧园林场景中，利用本发明的技术方案，可将无人机拍摄的视频信息中的乔木精准识别出来，并利用自适应滑动窗确定具体识别的图片，实现了乔木数量的准确统计，大大减轻了园林资产统计工作，提高了资产盘点的准确度。
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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：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：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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