公开(公告)号：CN118608380A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410709182.3

申请日：2024-06-03

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘尚东 ,  陶昌民 ,  季一木 ,  汤晓宇 ,  蒋林岑 ,  尤帅 ,  林时俊 ,  郑新园

IPC: G06T3/4038 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/40 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明属于医学图像处理技术领域，公开了一种面向眼底的图像增强与拼接方法，首先对眼底图像采用限制对比度的自适应直方图均衡化以及和原图进行通道加权融合的手段；再将图片转化为RGBA格式以使得图像黑色背景透明化，对多视场角图片分别采用误差平方和算法和归一化积相关算法进行粗细两次模板匹配，通过加权平均方法最终检测出可拼接位置；并采用倒数梯度加权平滑算法实现拼接位置的平滑过渡；最后将拼接好的图像利用改进的生成对抗网络进行超分辨率处理，生成高质量的眼底拼接图像。本发明实现了提高多视场角视网膜图像质量的情况下完成对眼底视网膜图像的拼接。

公开(公告)号：CN116091976A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310090318.2

申请日：2023-01-31

Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 ,  南京邮电大学

Inventor： 朱天泽 ,  李春鹏 ,  张浩 ,  王盺平 ,  栾奇麒 ,  杨小平 ,  李军 ,  官国飞 ,  宋庆武 ,  蒋峰 ,  蒋超 ,  赵晟 ,  陈志明 ,  苏俞彪 ,  蒋林岑 ,  徐鹤 ,  季一木 ,  刘尚东

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种站房缺陷识别检测方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取站房的在线视频数据；通过OpenCV将在线视频数据的视频流转换为帧，获取在线帧图像；对在线帧图像进行预处理；将预处理后的在线帧图像输入训练好的缺陷识别模型，获取缺陷识别结果；本发明通过在卷积网络特征提取阶段融入BAM注意力机制，同时使用PSPNet全局池化对金字塔池化后的特征通道进行加权融合来保留更多的重要特征信息，对细节的感知能力较强，提高了站房异常检测的精度，对实时监控站房安全具有较高的研究意义。

公开(公告)号：CN102508658A

公开(公告)日：2012-06-20

申请号：CN201110321535.5

申请日：2011-10-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 暴建民 ,  蒋林岑 ,  王金萍 ,  胡海峰

IPC: G06F9/44

Abstract: 本发明公开了一种实现描述物联网业务的模型语言的方法，该模型语言基于XML用于表示用户对物联网业务选择的过程，以及对业务任意组合的描述，并使用一个简单的WSFL,根据Petri网建模规则构造了简单物联网模型业务执行流语言。该模型语言声明了一组数量较少但相对完备的XML元素和自定义的元素标签来描述业务实体及实体间的关系，确定一个灵活的表示业务组合的标准，以加快业务模型的开发速度，支持模型的重用。

公开(公告)号：CN116052082A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310049195.8

申请日：2023-02-01

Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 ,  南京邮电大学

Inventor： 张浩 ,  李春鹏 ,  王盺平 ,  栾奇麒 ,  杨小平 ,  李军 ,  官国飞 ,  宋庆武 ,  蒋峰 ,  朱天泽 ,  蒋超 ,  赵晟 ,  陈志明 ,  苏俞彪 ,  蒋林岑 ,  徐鹤 ,  季一木 ,  刘尚东

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/24 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的配电站房异常检测方法及装置，方法包括：获取配电站房内的图像，对图像进行预处理，其中所述预处理包括图像缩放，图像修补；将预处理后的图像输入训练好的基于深度学习算法的异常目标检测模型；根据所述异常目标检测模型的输出，确定配电站房异常检测结果。所述异常目标检测模型包括输入层、带CA注意力机制的主干网络、颈部网络和输出层；主干网络由一系列的卷积层组合而成，CA注意力机制用于融合位置信息；颈部网络采用特征图金字塔网络FPN+像素聚合网络PAN的结构，FPN与PAN相结合，得到最终进行预测的特征图。

公开(公告)号：CN118379496A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410533364.X

申请日：2024-04-30

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 刘尚东 ,  费远 ,  季一木 ,  蒋林岑 ,  尤帅 ,  姚小良 ,  汤晓宇 ,  林时俊

IPC: G06V10/26 ,  G06V40/18 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种融合swin‑transformer和通道注意力的视网膜血管分割方法，本发明在编码器部分将Swin‑transforme中的多头自注意力改为级联多头自注意力，减少计算冗余，在解码器中引入通道注意力模块，抑制无关特征，本发明增加特征融合模块，将深浅层特征进行融合，充分利用特征信息，增加分割精准。本发明可以提高血管分割精度，可以准确的分割出视网膜眼底图像的血管脉络，为医生进行疾病诊断提供重要辅助信息。

公开(公告)号：CN116758481A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310792189.1

申请日：2023-06-30

Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 ,  南京邮电大学

Inventor： 李春鹏 ,  张浩 ,  王盺平 ,  栾奇麒 ,  杨小平 ,  李军 ,  官国飞 ,  宋庆武 ,  蒋峰 ,  朱天泽 ,  蒋超 ,  赵晟 ,  陈志明 ,  苏俞彪 ,  蒋林岑 ,  徐鹤 ,  季一木 ,  刘尚东

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/766 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了电力站房监测领域的一种基于机器视觉算法的电力站房监测方法及系统，包括：采集电力站房中待监测区域的实时监测图像；将所述实时监测图像输入至预先训练好的学生网络模型E，输出实时监测图像的识别结果；所述学生网络模型E的训练过程包括：通过训练数据集对所述教师网络模型N进行训练，获得训练好的教师网络模型N；通过知识蒸馏技术更新学生网络模型E的参数；重复迭代直至达到迭代终止条件，输出训练好的学生网络模型E；通过机器视觉进行图像识别对电力站房进行监测，对站房周围区域和目标进行实时监控监测和报警，实现无人化监测。