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公开(公告)号：CN118154728B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410587345.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉和图像处理领域，公开了一种动态视角体育赛事场况俯瞰图实时生成方法，通过摄像头捕捉实时场景，利用灰度化处理识别直线，以确定场地内关键点的位置，再利用维度变换算法将原图中的场景映射到俯瞰图中，通过初步筛选矩形和寻找误差最小矩形，根据重匹配识别策略获取最优的矩形坐标，从而得到维度变换矩阵，利用其对整个图像进行变换，生成最终的俯瞰图。本方法将通过对每一帧图像进行维度变化，从而实时生成动态视角俯视图，最终可以实现在体育赛事的实时俯瞰图生成，帮助使用者更好地掌握场况，帮助使用者更好了解场上形势变化，为使用者观看和分析体育赛事实时情况提供了便利。
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公开(公告)号：CN118154728A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410587345.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉和图像处理领域，公开了一种动态视角体育赛事场况俯瞰图实时生成方法，通过摄像头捕捉实时场景，利用灰度化处理识别直线，以确定场地内关键点的位置，再利用维度变换算法将原图中的场景映射到俯瞰图中，通过初步筛选矩形和寻找误差最小矩形，根据重匹配识别策略获取最优的矩形坐标，从而得到维度变换矩阵，利用其对整个图像进行变换，生成最终的俯瞰图。本方法将通过对每一帧图像进行维度变化，从而实时生成动态视角俯视图，最终可以实现在体育赛事的实时俯瞰图生成，帮助使用者更好地掌握场况，帮助使用者更好了解场上形势变化，为使用者观看和分析体育赛事实时情况提供了便利。
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公开(公告)号：CN118644867A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410815593.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的假新闻检测方法，属于图卷积神经网络机器学习技术，包括如下步骤：S1、使用预训练模型提取待检测新闻集合的图像模态特征集合和文本模态特征集合；S2、将图像模态特征与文本模态特征作为初始无向图的节点分别构造图像模态和文本模态的初始无向图，初始无向图用初始邻接矩阵和节点特征表示；S3，将初始无向图输入到图结构学习网络中进行图结构优化，得到优化后的图结构；S4、将优化后的图结构输入到两层跨模态共享权重的图卷积神经网络中，最终得到跨模态的特征；S5、将得到的跨模态的特征输入到模态鉴别器中学习模态不变的特征；S6、将S5中得到的模态不变的特征输入到分类器中得到该条新闻为假新闻的可能性。
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