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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116337201A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310239992.2
申请日：2023-03-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于频率调制单像素成像获取振动信息的方法，属于单像素成像技术领域，包括：根据光源的光信号获取光强分布；根据预搭建光路获取第一探测信号和第二探测信号；根据光强分布和第一探测信号获取物体在稳定时的透射率；获取物体在振动时的边缘透射率；根据第二探测信号和边缘透射率获取物体在振动时的振动频率；利用获取的第一探测信号及光强分布获取物体在稳定时的透射率，当物体振动时，只要存在垂直于光传播方向的振动分量，物体边缘的透射率就会随时间变化，进而获取物体在振动时的边缘透射率和第二探测信号，通过对比第一探测信号及第二探测信号，获取物体在振动时的振动频率。
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公开(公告)号：CN116125491A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211571637.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 一种基于光源光斑正交调制的高信噪比鬼成像方法，提出一种利用特殊光斑模式照射样品，来获取高信噪比图像。这种特殊的光斑模式，使得在样品的不同位置，光源照射在其上的强度随时间变化的函数互相正交，例如不同位置得光强波动具有不同的频率。通过探测透过物体的光信号强度波动，分析信号的频率成分，就可以恢复出物体的形状。使得图像的信噪比大幅度提升。相应的，获得清晰成像所需要的光斑图样的数量也大幅度减小，从而提高成像速度。
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公开(公告)号：CN119201462A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411350986.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于国产化边缘计算平台的人工智能边缘计算平台及方法，包括国产FPGA芯片和国产人工智能边缘计算模组组成核心计算架构，通过国产化开源边缘计算端侧操作系统作为嵌入式底层系统，使用emmc作为系统安装和存储介质，包括若干外部通信接口；硬件初始化完成之后，系统会将相机采集的视频流数据通过FPGA进行视频编解码，之后送给AI模组进行跟踪识别，然后将识别后的结果以及控制指令发送给OSD信息叠加模块以及串口模块，进行跟踪结果的显示以及外部追踪装置的控制；本发明具备高达20TOPS的人工智能边缘计算网络推理能力，具备丰富的视频及通信接口供用户使用。
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公开(公告)号：CN119992415A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510060179.8
申请日：2025-01-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及计算机视觉及人工智能领域，具体为一种人工智能快速目标标注方法，包括：传统的人工智能识别技术中需要通过人力方式实现对视频拆帧获得的海量数据集中的不同类别的目标进行手动框选标注；而对于由视频拆帧获得的图片数据集中的不同类别的目标由人工智能自行计算拆帧获得的图片中每个目标所在的坐标位置，并根据图片中目标的实际大小自适应的计算标注框尺寸，只需要在视频中选定一次待标注的目标，则该视频源中无论可拆帧成多少海量的图片，选定目标的后续标注即可自动完成，极大程度的提高了目标标注的效率；无需对需要标注的目标进行任何模型预训练，对于任何类别，任意尺度的目标均可使用。
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公开(公告)号：CN119169054A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411339034.3
申请日：2024-09-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于国产化人工智能框架的实时高速目标识别跟踪方案通过结合目标识别和跟踪技术，实现了快速目标检测和精确跟踪，系统在目标丢失时能自动重启识别网络重新定位，支持用户手动选择目标跟踪，采用自研长时跟踪算法，不受目标类别限制，前端处理多路视频，优化计算资源使用，硬件视觉预处理和网络推理部分经过优化，提高了处理速度和效率。系统提供灵活输出方式，适用于多种应用场景。
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