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公开(公告)号：CN111738267B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010473221.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于线性残差学习的视觉感知方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取实时图像；采用预先建立好的视觉感知模型对图像进行视觉感知，获取图像中的语义信息或距离参数；所述视觉感知模型通过对获取的图像进行深度卷积，并基于线性残差学习建立；所述视觉感知模型以训练集中的数据为训练样本，输入为图像的原始共享特征和任务特征，输出为语义分割图或深度图。本发明在保证计算精度的同时，大大降低模型的参数量，提升感知模型的运行效率。
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公开(公告)号：CN109948471B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910160058.5
申请日：2019-03-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于改进InceptionV4网络的交通雾霾能见度检测方法，包括步骤：S1、根据高速公路雾霾天气下视频资料采样，分场景建立雾霾图片库；S2、以高速公路车道线作为标识物建立相应的坐标，提取雾霾图片能见度数值，作为雾霾能见度真实值；S3、基于Inception V4原始网络构建成改进的Inception V4网络；S4、将雾霾图片库中的训练集输入改进的Inception V4网络进行训练，并保存模型；S5、选定雾霾图片库中任一场景的图片建立测试集，输入步骤S4所得模型对图片进行雾霾能见度检测。应用本发明该技术方案一方面改进Inception V4，并用来对雾霾图片进行能见度检测，提高了检测精度；另一方面该检测方法应用深度学习理论，适用于针对大数据集的高效率处理。
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公开(公告)号：CN110443209B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910729259.2
申请日：2019-08-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵恢复的红外小目标检测方法，将红外小目标检测作为低秩和稀疏矩阵的恢复优化问题，采用截断核范数代替传统的核范数，只对矩阵的秩以外的数据约束最小化，避免了所有奇异值被同时最小化而不能很好地近似秩的缺点；在优化稀疏矩阵恢复问题上采用lq‑norm代替传统的l1‑norm，避免了因稀疏约束松弛而导致结果偏离实际的问题；本发明采用交替方向乘数(ADMM)给出了一种详细的算法来解决这种具有两个非平滑分量的非凸问题，通过选取信号杂波比增益和背景抑制因子两种指标，对4种不同模型进行对比实验，可以得出本发明提出的方法具有更高的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110443261B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201910752068.8
申请日：2019-08-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低秩张量恢复的多图匹配方法，包括如下步骤：S1：对各帧图像进行预处理并进行特征提取，即提取兴趣点特征；S2：对各帧图像的兴趣点进行处理，根据兴趣点的拓扑关系提取其高阶信息特征；S3:基于多图循环一致性，根据置换矩阵和图像特征的全局对应关系组建多图高阶特征信息张量；S4:采用秩约束作为标准，基于交替方向乘子法(ADMM)算法求解多图高阶特征信息张量的低秩表示，可以有效地计算出多个图像之间对应的最优置换矩阵即匹配结果矩阵。本发明提出基于低秩张量恢复的多图匹配方法，实现了图匹配一致性提高了匹配精度，其对图像匹配应用研究、目标识别和目标追踪技术具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN111353505A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010445676.7
申请日：2020-05-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种可联合实现语义分割和景深估计的网络模型，包括：特征共享模块、多任务子网络，多任务子网络包括多个结构相同的任务子网络以供处理不同任务目标，包括：特征筛选模块、注意力集中模块和预测模块；特征筛选模块从共享特征筛选出与任务相关的特征；注意力集中模块提升筛选特征与任务目标的相关性；预测模块被配置为对集中注意力特征卷积后输出各任务目标的处理结果。本申请还公开了上述模型的训练方法，分别针对语义分割和景深估计进行反向传播迭代训练。本申请的模型精确性高、鲁棒性强，且模型轻量化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110659594A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910846904.9
申请日：2019-09-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于AlphaPose的人体热舒适姿态估计方法，其实现步骤主要包括：（1）使用摄像头采集视频数据；（2）预处理数据，使用AlphaPose保存包含基本骨架的图片以及关键点信息的JSON文件，而后读取保存的图片，并且将相对应的JSON文件中存储的关键点位信息提取出来；（3）根据已有的数个人体冷热状态下可能做出的动作特点构建相关算法，实现姿态估计的实际检测应用并反馈结果。本发明对普通摄像头获取的视频进行处理，无须在人体侵入式加装传感器，能够实现在非侵入的前提下，获得人体基本的热舒适状态；以此为中央空调系统（HVAC）实时地提供准确有效的反馈信号，使场景内体感更加舒适、节省能源。
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公开(公告)号：CN110659593A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910846903.4
申请日：2019-09-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于改进DiracNet的城市雾霾能见度检测方法，其实现步骤主要包括，采集城市中不同场景下不同能见度的雾霾能见度图片，用以建立图片库；以图片中的标志性建筑物作为标识物建立坐标，用以测量雾霾图片能见度；改进DiracNet网络，加强对雾霾图片细节信息提取；将雾霾图片输入改进DiracNet网络进行训练并保存模型；即可投入测试验证和具体的检测应用。本发明该基于改进的DiracNet的城市雾霾能见度检测，提高了检测精度，而且基于深度学习理论和改进的DiracNet模型，有利于对大数据集进行处理，能保持较高的准确率。
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公开(公告)号：CN104778667B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201510176350.8
申请日：2015-04-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于水平集的锥束CT中杯状伪影的校正方法，该方法应用于锥束CT切片图像校正。该方法能够自适应的进行锥束CT的杯状伪影校正，无需人工干预就可以自动完成校正。该方法不需要重复扫描被测物体；不增加锥束CT系统的复杂度；针对重建后的切片图像，能够直接面向用户，不需要对原有锥束CT的原有设备进行任何改动，就可以完成校正工作，该方法能够高效地进行锥束CT的杯状伪影校正，同时还能够提高图像的对比度。
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公开(公告)号：CN106408526A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610726145.9
申请日：2016-08-25
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/005 , G06T7/0002 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明涉及一种基于多层矢量图的能见度检测方法，以大气散射模型为基础，通过计算图像暗通道的方法对模型中的未知参数透射率及环境光进行了估计，以此来恢复原始的图像，并且考虑到仅通过单一尺度来恢复原始的图像，会引入伪影等问题，同时会造成对图像中高频边缘信息的破坏，因此本发明采用在不同的尺度下计算出相应的原始矢量图，通过双边交叉滤波将三种不同尺度的矢量图进行合成，并对输出结果进行对比度增强处理获取最终的原始图像。
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公开(公告)号：CN110659594B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201910846904.9
申请日：2019-09-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于AlphaPose的人体热舒适姿态估计方法，其实现步骤主要包括：（1）使用摄像头采集视频数据；（2）预处理数据，使用AlphaPose保存包含基本骨架的图片以及关键点信息的JSON文件，而后读取保存的图片，并且将相对应的JSON文件中存储的关键点位信息提取出来；（3）根据已有的数个人体冷热状态下可能做出的动作特点构建相关算法，实现姿态估计的实际检测应用并反馈结果。本发明对普通摄像头获取的视频进行处理，无须在人体侵入式加装传感器，能够实现在非侵入的前提下，获得人体基本的热舒适状态；以此为中央空调系统（HVAC）实时地提供准确有效的反馈信号，使场景内体感更加舒适、节省能源。
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